効果量(effect size)のはなし - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
統計学的検定の話を始めたら自分の勉強の方が止まらなくなってしまったので（笑）、ついでにやってみようと思います。ちなみにこの記事は前回のやたらブクマを集めた記事の続きみたいなものです。 そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 例えば有意ではないという結果になった時にそれが「実際に帰無仮説が真」なのか「単にサンプルサイズが小さくて検出力が足りないだけ」なのか判断せよという問題。前者なら果てしなくサンプルサイズを大きくしても有意にはならないし、後者なら今度は効果量(effect size)のことを考えなければいけません。 というように前回の記事では検出力(statistical power)と効果量(effect size)について触れたんですが、タイムリーに先日の第36回TokyoRでその辺の話をしてきたので*1、そ
文系がゼロから統計を勉強するときに最初の１年で読むべき本 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
最初の１年で読むべき本を考える 私の統計学の理解はまだまだ初歩レベルに留まっていますが、昨日飲んでる時に「初心者向けの統計の本ってどういうのが分かりやすいですか」というようなことを訊かれて、「俺に訊かれてもあまり参考には……」とか思う一方、まだ初歩レベルの位置にいる人間だからこそ言える「この本が分かりやすかったよ論」ってのもあるよなと思ったので、現時点での読書感想みたいなものをメモしておきます。一昨年、統計の勉強を始めた頃の自分にむかって書いてる感じです。 理系の人とか、ある程度統計の理解ができている人からみれば、「本質的な理解のためにはもっと難しい本がいいよ」ってなるかも知れませんが、「いやそんな難しいの勧められても独学のモチベーションが続かねーよ」っていう立場でまとめておきますｗ ここでは、 統計の勉強はしたことがなく、標準偏差とか言われても意味分からない プログラミングも全くわからな
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