【統計学「p値」の謎】統計学好きでも意外と説明できない「p値」の正体
心理学者。キングス・カレッジ・ロンドンの精神医学・心理学・神経科学研究所の講師。2015年に科学的心理学会（アメリカ）の「期待の星（ライジンング・スター）」賞を受賞。『タイムズ』『ワシントン・ポスト』『ワイアード』などに数多く寄稿し、BBCラジオなどの出演もある。 Science Fictions あなたが知らない科学の真実 スタンフォード監獄実験はイカサマだった！ 権威ある心理学研究の100件のうち、再現に成功したのはたったの39％!? 科学の信頼性を根底から揺るがす「再現性の危機」に迫る真実の書、日本上陸！ 科学における不正・怠慢・バイアス・誇張が起きる仕組みを多数の実例とともに解説。既存の本で知ったウンチクを得意げに語る人に読ませたい、真実の書。 バックナンバー一覧 「すべての科学研究は真実である」と考えるのは、あまりに無邪気だ――。 科学の「再現性の危機」をご存じだろうか。心理学、
「p値とは何か？」を説明できますか - ai_math_runningのブログ
この記事の概要 p値を理解するには統計学の基礎知識が必要 統計学は「自然界の現象にはばらつきがあり」「測定値には誤差がある」から必要 知りたい事・言いたい事に対し「逆の事」を考える その「逆の事」が正しい確率がp値 p値が十分に小さければ「逆の事」は滅多に起こらないので「言いたい事」が言える この記事の概要 この記事のお題 p値の説明に必要な事 統計学はなぜ必要なのか？ 言いたい事を言うために逆の事*1を考える 「p値」とは「逆の事」が正しい確率 この記事のお題 今日のお題は、こちらの記事についてです。 diamond.jp まず、その前に、この記事の前の記事が素晴らしかったんです。 【「0.05」の謎】統計学好きでも意外と知らない「統計的に有意」の本当の正体 | Science Fictions あなたが知らない科学の真実 | ダイヤモンド・オンライン なので、その記事のブクマに次のよう
『DELISH KITCHEN』のA/Bテスト基盤を構築しました - every Tech Blog
はじめに こんにちは。株式会社エブリーでデータサイエンティストをしている伊藤です。 『DELISH KITCHEN』では、サービスをより良くするため、新機能の開発や既存機能・デザインの改善など様々な施策が行われています。 これらの施策は、一部のユーザのみを対象とする「A/Bテスト」によってオンライン評価され、その効果が認められてからユーザ全体にリリースされます。 直近、A/Bテストの信頼性・アジリティをより高めるため、データチームが主導となり新しくA/Bテスト基盤を構築・導入しました。 本記事では、新しく導入したA/Bテスト基盤の概観を紹介させていただきます。 今回紹介するA/Bテスト基盤の活用については、少し前の記事でも紹介していただいているので、そちらも是非合わせてご覧ください。 tech.every.tv これまでの課題 これまで、A/Bテストは各運営チームが主導となって実施されてき
"矢印"をつかって因果関係を視覚的に整理する：因果ダイアグラム（DAG)入門①〜なぜDAGが必要なのか〜 - Unboundedly
今回はDirected Acyclic Graph(DAG)と呼ばれるものについて書いてみようと思います。「ダグ」と読みます。日本語では「非巡回有向グラフ」とかいうなんだか難しそうな名前で呼ばれているようです。DAGが何かを一言で説明するとすれば「いろいろな要因を矢印で結んで、それらの間の因果関係について整理するためのツール」といったところでしょうか。本シリーズは以下の三つのテーマに分けて書いていきます。 １．そもそもなぜDAGが必要なのか（本記事） ２．DAGの基本的なルール・書き方と読み方 ３．DAGによる様々なバイアスの視覚的な整理 それでは今回はＤＡＧが必要とされる理由について整理してみます。 なぜDAGが必要なのか？どう有用？ １．まず前提の確認 ２．多くのデータ分析では因果関係を見つけることに興味がある ３．目の前の「関連」は「因果関係」か？ ４．ここでついにＤＡＧの登場！ ５
料理バトル漫画で先に皿を出した場合の勝率 | マンバ通信
こんにちは。国府町怒児（こうまちぬんじ）です。 料理バトル漫画で、まことしやかに語られている噂はご存知でしょうか。 そう、「後攻で皿を出した料理人が勝つ」です。 確かに、漫画の構造を考えれば、後攻が有利かもしれません。 最初にすごい料理が出て、後からそれなりの料理が出る展開だと、 尻つぼみなイメージになってしまいますもんね。 ただ、一つ納得のいかないことがあります。 それは、後攻が有利なことをデータとして示した人がいないという点です。 もしかしたら、後攻が勝ったときの印象が強いだけで、先攻もそれなりに勝っているかもしれません。 じゃあ、どうするか。 自分で明らかにするしかないでしょう。 ということで、料理バトル漫画で先攻で皿を出した場合の勝率を調査しました。 以下、レギュレーションです。 ①集計は、１対１の対決に限る ※１ ４人の中で誰が一番かといった、先攻後攻が曖昧な形式は含めない ※２
仮説検証とサンプルサイズの基礎 - クックパッド開発者ブログ
パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じて何かを改善をしたいと思っている人 仮説検証の際に「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめること」です。今回は仮説検証を行う際の手順と、その検証に必要なサンプルサイズの考え方を説明します。サンプルサイズの話のみ関心があるかたは、前半を飛ばし「サンプルサイズの決め方」を読んでください。 目次 記事の対象 はじめに 目次 仮説検証のつくりかた 1. 仮説をたてる 2. 施策/KPIを考える 3. 仮説検証後のアクションを決める 4. 対象を決める 5. サンプルサイズを計算する サンプルサイズの決め方 答えを先に サンプルサイズを決める二つの要素 「二つの平均値」と
データサイエンティストの登竜門？統計基礎を最速で学ぶなら「統計検定二級」がおすすめ - 俺、サービス売って家買うんだ
2016年3月25日にアップデートしました。 こんにちは。Hayatoです。仕事では大きなデータの処理とかそのクリーニングや解析をしています。 大学時代は熱心に勉学に励まなかったこともあり統計的知識が弱く、いつも平均だけだしてパパっと分析済ませちゃったりしていたのです。 しかし時代はデータサイエンティスト！僕もデータクリーナーじゃなくてデータサイエンティストになりたい！ということでGoogleに入社してからこつこつ統計の勉強をしています。 その過程で、基礎を学ぶのに、統計検定二級がとても効率的だったのでご紹介します。 統計検定2級 統計検定2級ってなに？ 総務省が後援している統計検定は、日本で一番有名な統計の技術を測る資格試験です。 1級, 2級, 3級とあり、その真ん中のレベルに当たるのが統計検定です。 想定受験者 プログラマーだけど統計周りの基礎知識がない人。 データサイエンティストと
web-analytics-or-die.org - このウェブサイトは販売用です！ - web analytics or die リソースおよび情報
This webpage was generated by the domain owner using Sedo Domain Parking. Disclaimer: Sedo maintains no relationship with third party advertisers. Reference to any specific service or trade mark is not controlled by Sedo nor does it constitute or imply its association, endorsement or recommendation.
- ～海外ニュースまとめ～
< 01月 | 1234567891011121314151617181920212223242526272829 | 03月 >
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
xinhua.jp