Python で回帰分析 を行う 6 つ の方法 ～ 回帰分析した結果の t値・p値・（自由度修正済み）決定係数・D.W.値などを出力できる方法 ／ 出力できない方法 - Qiita
import statsmodels.formula.api as smf ols_result = smf.ols(eq, data=LD).fit() print(ols_result.summary()) なお、以下のウェブサイトでは、import文に formula を割愛して、import statsmodels.api で実行できている_ @IT atmarkIT 「回帰分析II：重回帰分析の方法、科学的な将来予測 (1/3)」 import statsmodels.api as sm （ x と y の定義部分 中略 ） model = sm.OLS(y,X) results = model.fit() results.summary() （ 参考 ） Statsmodels モジュール 英文マニュアル・ウェブサイト Statsmodels (2) Pandas モジュール
meta-analysis
メタアナリシス meta-analysis Last modified: May 16, 2002 ここでは，meta-analysis の簡単な説明をします。 まず，手始めに簡単なところから， http://www.fu-berlin.de/gesund/gesu_engl/meta_e.htm にあった，“Meta-Analysis Programs” by Ralf Schwarzer を解析例を加えて要約しました。 （この URL は頻繁に変更されるようです，アクセスできなくなったときにはお知らせください） meta-analysis とは何か 複数の検定結果を統合する手法(1) 複数の検定結果を統合する手法(2) 複数の研究結果から effect size を統合する手法(1) 複数の研究結果から effect size を統合する手法(2) 相関係数の統合(1) 相関係
統計勉強会の資料～二日目 一般化線形モデル編～ | Logics of Blue
2013年8月10～11日にかけて北大函館キャンパス内で行われた統計勉強会の資料です。SlideShareを利用して投影スライドはすべて閲覧できるようにしました。 初日の内容はこちらです。 一般化線形モデル(GLM)を手っ取り早く勉強したい方にはちょうど良い資料だと思います。 勉強会に参加された方もそうでない方も是非ご覧ください。 統計勉強会の内容が本になりました！ 「平均・分散から始める一般化線形モデル入門」 書籍のサポートページはこちらです。 本文の第1部はこちらから読めます。 プログラムはこちらからダウンロードできます。 データはこちらから data4.csv data5_CPUE.csv data6.csv 内容は、統計基礎～正規線形モデル(1日目）～一般化線形モデル(2日目)です。 本来ならば2日で終わるようなものではなく膨大な内容になってしまうところを私なりに凝縮した結果です。
Welcome — Statistics Done Wrong
The woefully complete guide¶ by Alex Reinhart If you’re a practicing scientist, you probably use statistics to analyze your data. From basic t tests and standard error calculations to Cox proportional hazards models and propensity score matching, we rely on statistics to give answers to scientific problems. This is unfortunate, because statistical errors are rife. Statistics Done Wrong is a guide
langtest.jp
AWSuM AWSuM - Academic Word Suggestion Machine AWSuM is a web-based writing support tool, which suggests most frequent 4-grams based on the sections and moves (rhetorical functions) of a research article. At the moment, our database covers only the field of applied linguistics. But we will include other disciplinary fields in the future. Please take a look at the introductory video below. About At
「統計学の哲学」勉強会のまとめ
「統計学の哲学」勉強会について三中信宏さん @leeswijzer のツイートをまとめました。 「誤用：AIC最小モデル＝「真」のモデル．めでたしめでたし」 『科学と証拠-統計の哲学 入門-』を次に読むときのおやつ用 続きを読む
〈統計学へのお誘い本リスト（24-October-2012版）〉 - leeswijzer: een nieuwe leeszaal van dagboek
旧バージョン（6-September-2011版）からのアップデート．ご参考になれば幸いです． 門前でまだ迷っている人のための入門書 高橋信『マンガでわかる統計学』（2004年7月刊行，オーム社，ISBN:4274065707→版元ページ） アイリーン・マグネロ＆ボリン・ヴァン・ルーン［神永正博監訳／井口耕二訳］『マンガ 統計学入門：学びたい人のための最短コース』（2010年4月20日刊行，講談社［ブルーバックスB1681］，本体価格800円，ISBN:9784062576819→版元ページ） 佐藤俊哉『宇宙怪人しまりす医療統計を学ぶ』（2005年12月刊行，岩波書店［岩波科学ライブラリー114］，本体価格1,200円．ISBN:4000074547→版元ページ） 佐藤俊哉『宇宙怪人しまりす医療統計を学ぶ：検定の巻』（2012年6月刊行，岩波書店［岩波科学ライブラリー194］，本体価格1,
私のための統計処理 ー多重比較検定
[基本解説→ポストホックテストとしての多重比較検定] →[検定-1要因多群-2要因多群] →[ANOVA] 独立した群が３群以上あるとき、どの群とどの群の平均値に有意差があるかを検定！ 基本的に、多重検定は、2群比較のためのt検定の拡張版である。 比較の数が増加する（＝2群ずつの検定を繰り返す）ことによる第一種の過誤の増大を調整するために、危険率の補正方法が異なる種々の検定がある。↓ （棄却域：Fisher PLSD < Tukey < Bonferroni < Scheffe） ◎多重比較の2通りの立場 ・事前比較 (A priori comparisons)： 結果を分析する前に，理論的な背景などにより，比較する平均値についての仮説がある場は、 ANOVA抜きで、多重比較を行う。 ・事後比較 (Post hoc comparisons)： 比較する平均値についての明確な仮説がない場合
Take a Risk：林岳彦の研究メモ
ご無沙汰しており大変申し訳ありません。林岳彦です。マイナンバーカードのことを「ナンバカ」って略すアラフィフです。 今回は、わたくしの書籍出版のご報告です。 来る2/28に、岩波書店から『はじめての統計的因果推論』という本を出版することになりました。 お気軽に読める本を書きたいと思って書いたので、お気軽に読んでいただければ本望です。みなさまどうぞよろしくお願いいたします。 はじめての統計的因果推論 作者:林 岳彦岩波書店Amazon この本を執筆できたのはひとえにブクマカーの皆様の後押しのおかげです。 私が因果推論について初めて本格的に書いたのは13年前の以下の記事で、この記事にけっこうブクマがついたことが当時の私にとってかなりの励みになりました。 takehiko-i-hayashi.hatenablog.com さらに因果推論について書いた11年前の以下の記事はかなりバズり、多数の方々に
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
Bonferroni法、Holm法、False Discovery Rate | 大阪大学腎臓内科
Clinical Journal Club 1. 多重比較 Familywise Error Rate さいころを1回振って、●が出る確率は1/6 = 0.167です。 さいころを2回振って、●が1回も出ない確率は、(5/6)2 = 0.694です。したがって、さいころを2回振って、1回でも●が出る確率は、1-(5/6)2 = 0.306です。 当然ながら、さいころを振れば振るほど、1回でも●が出る確率が上がっていきます。さいころを20回振って、一度も●が出ない確率は、わずか0.026です。 さいころを振る回数と1回でも●が出る可能性 さいころを繰り返し振るという事と、有意水準α = 0.05の検定を繰り返すという事は、確率論的には全く同じ事です。検定を繰り返せば繰り返すほど、偶然棄却される帰無仮説が増えます。複数回繰り返された検定全体において帰無仮説が棄却される可能性を、familywi
生物統計入門
製薬会社・CROの解析担当などの勉強会での配布資料です。 ある程度初歩的なところから解説している資料が多いです。 なお、資料中のデータは全て架空のものです。 （データのプロットと要約統計量） データのプロットと要約について (2011年4月5日に修正しました) （確率分布と基本的な検定） 正規分布・t分布・χ^2分布・F分布について （分散分析の資料と同じものです） t検定について (Armitage勉強会 第２回資料です) 二項分布からPoisson分布の導出 (計算特訓の資料と同じものです) 二項分布とPoisson分布の平均・分散 (計算特訓の資料と同じものです) 高校生にも分かる超幾何分布 (計算特訓の資料と同じものです) Fisher's exact testについて (計算特訓の資料と同じものです) 超幾何分布の平均・分散・共分散 (平成23年度 第１回BioS継続勉強会補助資
フィッシャーの「統計的方法と科学的推論」の訳者解説が素晴らしすぎる（その１） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
本編の方はフィデューシャル推測の項まで書いたのでもう良いかなあ、と思って終わりにして、今回から同書の「素晴らしすぎる訳者解説」のメモを書いていきます。 訳者の方は「渋谷政昭・竹内啓」さんなのですが、巻末の訳者解説が本当に素晴らしく完成度が高いのです。「池上彰か！」とツッコミたくなるくらいその解説は分かりやすく明確です。 こんな素晴らしい解説文が絶版により埋もれてしまうのは大きな文化的損失ですので、本来ならば全文引用したいところですが、色々な事情もありますので、フィデューシャル推測に関する部分だけを引用していきます。とはいっても長いので何回かに分けて見ていきます（かなり長丁場のシリーズになるかもしれません）。 同書201pの第3節の部分から引用していきます： 統計的推測の問題をはっきりさせるために、一つの例をあげて説明しよう。 今あるものの長さを測って、75.8cm、75.9cm、75.2c
2011年度 | データ解析 - TOKYO TECH OCW
講義資料を全世界に向けて無償で公開し、最高水準の理工系教育を全世界の共有財産とすべく提供するプラットフォームです
解析データの、グラフ化に。JavaScript製統計解析ライブラリ·jStat MOONGIFT
jStatはJavaScriptで作られた統計解析ライブラリ。Canvasタグにデータをプロットする。 jStatはJavaScript/jQuery製のオープンソース・ソフトウェア。単純に一覧化された数値では分からない情報も、データをビジュアル化すると見えているものがある。トレンドや偏差が見えると、次の手や分析する上でのきっかけが掴めるようになる。 二つのデータを描画 統計のビジュアル化をする解析言語としてはMATLABやRが有名だ。しかしそうした言語を覚えないとデータのビジュアル化ができないのは面倒だ。Webブラウザ上でもっと手軽にグラフを描くソフトウェアとしてjStatを紹介しよう。 jStatでは多様な統計解析を行うライブラリだ。描画にCanvasを使っているのでHTML5をサポートしたモダンなWebブラウザがサポート対象になっている。またjQueryを使っている。線で描画すること
「統計数理」既刊目次
各論文の全文pdfをご覧いただけます。 pdfを公開しているものについては、著作権は統計数理研究所に帰属します 第71巻 第１号 ，第２号 (2023年) 第70巻 第１号 ，第２号 (2022年) 第69巻 第１号 ，第２号 (2021年) 第68巻 第１号 ，第２号 (2020年) 第67巻 第１号 ，第２号 (2019年) 第66巻 第１号 ，第２号 (2018年) 第65巻 第１号 ，第２号 (2017年) 第64巻 第１号 ，第２号 (2016年) 第63巻 第１号 ，第２号 (2015年) 第62巻 第１号， 第２号 (2014年) 第61巻 第１号， 第２号 (2013年) 第60巻 第１号， 第２号 (2012年) 第59巻 第１号， 第２号 (2011年) 第58巻 第１号， 第２号 (2010年) 第57巻 第１号， 第２号 (2009年) 第56巻 第１号， 第２号
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JASP - A Fresh Way to Do Statistics
A borderline definite marginally mild notably numerically increasing suggestively verging on significant result
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