※ブラウザでうまく表示されませんのでDLして御覧ください※ ※以下のリンクからもご覧いただけます※ https://speakerdeck.com/tam07pb915/nagoyar15 ロジスティック回帰や多項ロジスティック回帰などの一般化線形モデルを用いた分析の結果を図示するためのeffectsパッケージの紹介をします。
なぜ統計学がビジネスの 意思決定において大事なのか？
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誤解しやすかったり紛らわしかったりする統計の話達 - Interdisciplinary
統計の話題で、こういう誤りをよく見るなあ、とか、ここら辺はややこしいなあ、的なものを、エッセイ風に書いてみます。 各トピックの最後に、参考資料を紹介したりします。 色々な話題を扱うので、エントリー全体で、このくらいの知識を持っている層向け、みたいな想定はしていないです。下に行くほど、知っている人向けになる、という感じ。 標本数と標本の大きさ 調べたい集団全体から採り出した個体の数の事を、標本数と書くのをよく見かける。でも正確にはこれは、標本の大きさと言う。この違いは、標本という言葉をどのように捉えるか、に起因するもの。標本を、調べたい集団に属する要素と考えるか、含まれる集合と捉えるか。前者で考えると標本数を使う事になるけれど、抽出した集まりそのものを標本とすれば、標本数とは言えなくなる。で、集合に属する要素の数の事を、集合論では大きさというので、それを踏まえて、標本の大きさと言う。 たとえ
[書評]統計学が最強の学問である（西内啓）: 極東ブログ
統計学をその「意味」の視点からこれほどわかりやすく解説した書籍はないのではないか。「統計学が最強の学問である」（参照）という表題は挑戦的だが、実際、後半部の応用分野との関わりの解説に力点を置いて読むならなら適切とも言える。しかしなにより、統計学をわかりやすく解説した入門書としてすぐれている。現代人ならどうしても統計学の基礎知識は必要となるので、そういう点からも必読書と言ってもいい。 本書の内容は、cakesに連載されていたもので、私も連載当初から読んでいた。語り口が豊かでまた逸話も面白く、オンラインの読み物としてもすぐれているのだが、中盤の回帰分析の説明あたりから、これは集中して読んだほうがいいなと思い直し、年末から正月、Kindle PaperWhiteのブラウザー機能に落とし込んで読んだ。ある程度、濃密なコンテンツになると依然、書籍というのは有利なもので、この連載が書籍化されるなら、早
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