MATLAB Note/統計/確率分布 - Miyazawa’s Pukiwiki 公開版
確率分布（確率密度関数） † 確率分布の特性と分類に関して、さまざまな確率分布（滋賀大中川先生） に総合的な解説があります。 以下、Statistics Toolbox の関数を使用します。 参考：Statistics Toolbox でサポートされている確率分布 Rでも同じことができるはずです。R Note/統計/確率分布 を参照して下さい。 ↑ 連続変数（Continuous variable） † 連続的に変化する値の出現頻度を扱う分布。 【引用】 （略）棒が倒れる方向 X は、0 から 360°の間の任意の値を取ることができます。このような分布を連続型分布といいます。（略）ここで注意してもらいたいのは、離散型分布の確率関数とは異なり、確率密度関数 f(x) は、X が 値 x を取るときの確率を表しているわけではないことです。（略）なぜなら、倒れたときの角度がある特定の値に完全に一
エクセルを用い平均値と標準偏差から偏差値を計算する
ｎ人のクラスでテストをしました。その結果をt1,t2,t3・・・・・tn点とします。 このクラスの平均値(Av)は全点を合計し、人数で割ります。 平均値(Av) = ( t1 + t2 + ・・・・ + tn ) / n Aクラスでは全員が５０点でした。Bクラスでは半数が０点で半数が１００点でした。 この場合、A,Bクラスとも平均点は５０です。でも、Bクラスはずいぶん点数がばら ついているので、先生はたいへんですね。 このばらついている程度を示す指標が標準偏差(σ)です。 各点数と平均値の差を平均すればばらつきがわかります。 { （ t1- Av ) + ( t2 - Av ) + ・・・・・+( tn - Av ) } / n しかしながら、この計算では（点数ー平均値）の正、負が相殺し、０となります。 そこで、負数がなくなるよう、（点数-平均値）を２乗してから合計し、
データからワンランク上の規則性を見つけるために 「分散」と「標準偏差」をざっくり理解し、エクセル分析しよう
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
統計学入門−第1章
1.6 統計的仮説検定の考え方 (1) 有意性検定と統計的仮説検定 第5節で説明した検定の考え方はフィッシャーが考案した有意性検定です。 しかし現在ではネイマン(Jerzy Neyman)・ピアソン(Egon Pearson)流の統計的仮説検定(statistical hypothesis testing)または仮説検定(test of hypothesis)と呼ばれる手法が主流になっています。 有意性検定は対立仮説の正しい確率が非常に高い時だけ結論として採用する手法であり、対立仮説の正しい確率が低い時は結論を保留します。 そのため検定結果が有意にならない時は結論を採用することができません。 これは非常に誤解されやすく、有意性検定の大きな欠点です。 また平均値が基準値とぴったり同じでない限り、例数さえ増やせば検定結果は必ず有意になります。 そして現実には平均値が基準値とピッタリ一致すること
医学は疑問から始まる mean±SD
透析室に勤務している臨牀工学技士です。 日々の不満や、色々と調べてみた事を綴ります。 医療従事者の一人として、プロフェッショナルでありたい、と考えています。 未熟者ですが、よろしくお願いします。 『信頼性の統計学』を読んでいて・・・ そういえばそうだなぁと感じた事が、研究会等で見かけるスライドのグラフについてです。 ほとんどの場合mean±SD(平均値±標準偏差)で示されているわけですが・・・ 正規分布を考えると、mean±１SDでは全データの68.3％、まぁ約2/3が含まれている事になるわけです。 mean±２SDであれば、95.5％が含まれている事になります。 『信頼性の統計学』の中では、「mean±SDでは６８％信頼区間にし過ぎず誤解を招く」とし、９５％信頼区間で示す様にと述べています。 mean±SDが慣習的に使われているのってなぜなのでしょうね。 その方が見易いから、でしょうか？
ど素人の「Excel 基本統計量」の見方
Excel ・ 分析ツールの「基本統計量」は、Excelが提供する便利な機能の一つです。 [注] ： ど素人の「Excel 基本統計量」表の見方は、「基本統計量」の各出力項目を関数等に当てはめてみたものですので、統計学の理論説明はありません。統計無脳ですので。(・_- ;;ゞ ﾊｼﾞ (1)データは、A1セルからA11セルに入力されています。(下記の図) 学年で5クラス50名のうち、クラス1のある試験の結果 (2)基本統計量を行う為「ツール」→「分析ツール」をクリック (3)「データ分析」ダイアログボックスから「基本統計量」を選択します。 (4)「基本統計量」ダイアロクボックスに下記のとおり入力します。 (5)「基本統計量」ダイアロクボックス入力後に「OK」ボタンをクリック 下記の図のように「基本統計量」で得られる情報が表示されます。 ・平均 (AVERAGE) ： データの合計値を デ
仮説検定 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "仮説検定" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2013年5月） 仮説検定（かせつけんてい、英: hypothesis testing）あるいは統計的仮説検定 (statistical hypothesis testing)[補 1] とは、母集団分布の母数に関する仮説を標本から検証する統計学的方法の一つ。日本産業規格では、仮説 (statistical hypothesis) を「母数又は確率分布についての宣言。帰無仮説と対立仮説がある。」と定義している[1]。検定 (statistical test) を「帰無仮説を棄却し対
平均と標準偏差
ある集団についてのデータがどのように分布しているかを表すものとして、その集団の代表値★(中心の値）を示す平均値及びそのばらつき具合を示す散布度がある。平均には算術平均が、散布度には標準偏差がよく用いられている。 1．度数分布表・ヒストグラム データがどのように分布しているかその実態を把握するには、データをその大きさによりいくつかの階級に区分し、その階級ごとの個数 (度数) をカウントして表にした度数分布表、あるいは、それを棒グラフにして表わしたヒストグラムが適している (表１、図１) 。 例えば、年齢別人口や従業者規模別事業所数など多くの統計表は度数分布表の形で作成され、また、年齢別人口をヒストグラムにした人口ピラミッドは人口構造の分析等によく用いられている。 2．平均値★ 一般に平均値には、単純平均 が多く使われている。平均値は通常μ(ミュー) と表示される。 3．標準偏差
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
Excelによるエラーバー（誤差範囲）付き棒グラフの作り方 | ブログ | 統計WEB
エクセル2007でグラフに、標準偏差のエラーバーをつけたいのですが、棒グラフの一本づつに違う値のエラーバーをつけたいのですが、どうや... - Yahoo!知恵袋
標本の大きさの決め方 - 健康統計学