確率論、統計学関連のWeb上の資料 - yasuhisa's blog
確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
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統計学入門
さて皆さん、「数字は魔物、統計は数字のトリック」などと言われ、統計学はある人々からは疫病神のように忌みに嫌われ、またある人々からは金科玉条のごとく無条件に信奉され、はたまた別の人々からは塵芥のごとく無視されています。 しかしやかましくいわれている割には、その本質が十分理解されているとはいい難いのが現状ではないでしょうか？ 研究現場の研究者が統計手法を利用する時に犯す間違いのうち、ほぼ90％のものが非常に初歩的なものです。 そしてそれらの間違いは研究者が統計学の基本的な事柄をはっきりと理解していないか、あるいはそれらを誤解していることが原因になっています。 例えば研究現場でしばしば間違って使われている統計手法のベスト3は次のようなものです。 有意確率(p値)と「有意差あり」の意味 標準偏差(SD)と標準誤差(SE)の使い分け 多重比較の使用方法 これらは全て非常に初歩的かつ基本的なことです。
HyperStat Online: An Introductory Statistics Textbook and Discussion of whether most published research is false
RVLS Home | Glossary | Free Statistical Analysis Tools | Instructional Demos | Exercises and Problems | Statistics Help | Privacy policy Contents Introduction to Statistics Describing Univariate Data Describing Bivariate Data Introduction to Probability (elementary) Normal Distribution Sampling Distributions Point Estimation Confidence Intervals The Logic of Hypothesis Testing Testing Hypotheses w
大雑把な属性に原因を見いだしても碌な説明にはならないよね - P2Pとかその辺のお話@はてな
なんで前回のエントリみたいなことを書いたかっていうと、私は安易な属性への原因帰属があまり好きではないからなんだろうなぁと。たとえば、若者だから、高校生だから、大学生だから、年寄だから、貧乏だから、金持ちだから、無職だから、男だから、女だから、ゆとりだから*1、40代だから、団塊だから、ネットだから、マスゴミだから、2chだから、ＸＸＸなんだ、とかね。 ある種の属性を持ち出して、何かを説明しようとするのは、その属性がターゲットとなる現象の規定因となっている場合や、その属性のほとんど全てがそうだという場合には理解できるものであるが、そうでもないのに安直に属性*2を持ち出して、わかった気になって説明し、一般化するのは、物事の解釈を歪める行為であり、ともすればレッテルを貼ることにもなる。 たとえば、「調査の結果、○歳代では3割が違法ファイル共有を行なっている」「○歳代は他の世代に比べてファイル共有
割と好評だったので追加してみた
http://anond.hatelabo.jp/20080515184856 前回修正分 ニコニコ動画ID登録者 約700万人（総人口中5.4%。PCネット利用者中24.2%。2008年5月）ブログ livedoor Blogユーザー 約215万人（総人口中1.6%。PCネット利用者中7.4%。2007年8月）FC2ブログ登録数 約70万人(総人口中0.5%。PCネット利用者中2.4%。2006年4月)webサービス Gyao登録者数 約1500万人（総人口中11.7%。PCネット利用者中52%。2007年7月。※アクティブユーザー数ではない）@cosme登録メンバー数 約100万人（女性人口中1.5%。PCネット利用者中3.4%。2008年3月）一休会員 約100万人（総人口中0.7%。PCネット利用者中3.4%。2005年11月）CMサイト登録ユーザー数 約80万人（総人口中0.6%
内閣府ウェブサイトの常時暗号化による「https:」への切り替え - 内閣府
内閣府ウェブサイトの常時暗号化による「https:」への切り替え Always on TLS of Cabinet Office Website 2019(令和元)年11月更新 Update,November,2019 内閣府ウェブサイトは、2018年11月29日より、常時暗号化通信（TLS1.2）となり、URLが以下のとおり、「https:」に変更となりました。※ ブックマーク機能等に「http:」で始まるURLを登録している場合や、リンクを貼っている場合等は、「https:」から始まるURLに切り替えていただきますよう、お願いいたします。 ※参考:2018年11月から2019年10月までは、httpによる接続を可能とする自動遷移の経過措置をとっておりました。 内閣府ホームページ（https://www.cao.go.jp/） 内閣府共通検索システム Cabinet Office has
アンケートは「回収率」が重要！ 信頼性が有効回答数よりも高くなる理由 | リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識
母数の少ない統計でも、アンケートに答えた人の割合（回答比率・回答率）の高さが、信頼性につながる理由を解説します。回収率が低いと、調査結果に偏りが生じてしまい、真実と大幅にずれてしまう問題が起こります。そうした偏りを少なくするために、必要なサンプル数をはじきだす計算式と、サンプル数と回答比率と誤差の早見表を紹介します。 回答「数」が多い調査と、回収「率」が高い調査、どちらが信頼できるか？前回、調査対象者を選ぶときにはランダム性が重要であるという話をしました。そうしないとサンプルが偏るためです。しかしサンプル自体が偏っていなくても、実際の回答者が偏っているとやはり使えない調査となってしまいます。 数字を絡めた具体例でお話します。次の2つの調査を比較してみましょう。 サンプル数10万人（無作為抽出）、回答数1万人の調査（回収率10％）サンプル数1000人（無作為抽出）、回答数900人の調査（回収
自分達のマイノリティーさを再確認してみた
日本人口 約1億2776万人（平成17年国勢調査） 男性 約6230万人（総人口中48.7%。平成17年国勢調査）女性 約6546万人（総人口中51.2%。平成17年国勢調査）未成年 約2357万人（総人口中18.4%。平成17年国勢調査）高齢者人口 約2560万人(総人口中20.0%。65歳以上・平成17年統計局調査)労働者人口(15歳以上の就業者＋失業者) 約6600万人(総人口中51.6%。2004年総務省労働力調査) 完全失業者数 約268万人(総人口中2%。労働者人口中4%。統計局平成20年3月速報。 ※正確に把握できてるのかなあこれ)フリーター人数 約187万人(総人口中1.4%。労働者人口中2.8%。2006年厚生労働省調べ ※正確に把握できてるのかなあこれ)ニート人口 約85万人(総人口中0.6%。2002年内閣府調べ ※正確に把握できてるのかなあこれ)年間自殺者数 約32
人口統計グラフをグーグルアースで見るとこうなる6選
組織のマインドマップツールをマインドマイスターにすべき理由 伸びてる産業、会社、事業を紹介しまくるStrainerのニュースレターに登録!! グーグルアースで人口統計グラフを見るとこうなる 人口統計グラフ 円の大きさで人口の多さを表したグラフ。非常に分かりやすいですよね。 Making Proportional Symbols in KML 年代別人口統計グラフ 今どの国でどのくらい高齢化や少子化が進んでいるかが一目瞭然です。地政学にも生かせそうですね。そしてドイツと日本が世界でも最も高齢化が進んでいることに気づく。 グーグルマップで見るとこうなります。 View Larger Map｜ View in Google Earth インターネット利用率グラフ これも非常に分かりやすい。日本と韓国は同程度の利用率。 Internet users per 100 population こちらは太
統計学習リンク集 ★ ★ ★
WWWで統計を学習しよう 検索系相談等｜統計教育リンク｜統計学用語集｜case study(問題集)｜統計学から分散分析・重回帰まで｜総合的｜特定分野 （統計教育・注意｜研究法｜歴史｜測定｜サンプリング｜分布｜検定力｜meta-analysis｜resampling|bootstrap|cross-validation|AIC, BIC, 情報量|nonparametric test｜exact test｜conjoint analysis｜実験計画法・分散分析 ｜多変量解析｜因子分析・共分散構造モデル｜multi level｜多次元尺度解析｜グラフ化｜本・論文案内 ）｜研究｜雑誌｜ソフト手引き（SPSS｜SAS｜S｜LispStat|Stata｜Statview｜Epi Info｜Excel）｜ ＜統計ソフト・統計学習用データ＞｜統計関係総合リンク｜統計ソフト紹介関係｜統計ソフト会社｜共
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