Rによるやさしい統計学 | Ohmsha
第Ⅰ部 基礎編 第1章 R と統計学 第2章 1 つの変数の記述統計 第3章 2 つの変数の記述統計 第4章 母集団と標本 第5章 統計的仮説検定 第6章 2 つの平均値を比較する 第7章 分散分析 第Ⅱ部 応用編 第8章 ベクトル・行列の基礎 第9章 データフレーム 第10章 外れ値が相関係数に及ぼす影響 第11章 統計解析で分かること・分からないこと 第12章 二項検定 第13章 プリ・ポストデザインデータの分析 第14章 質問紙尺度データの処理 第15章 回帰分析 第16章 因子分析 第17章 共分散構造分析 第18章 人工データの発生 第19章 検定の多重性と第1 種の誤りの確率 第20章 検定力分析によるサンプルサイズの決定 付録A R の情報源 付録B 練習問題解答 付録C FAQ 第Ⅰ部 基礎編 第1章 R と統計学 1.1 Rって何だろう 1.2 なぜR を使うのか 1.2
ブートストラップ法 - 元データ分析の会社で働いていた人の四方山話
諸般の事情でブートストラップ法を利用する可能性が高いので復習をかねて書きます。 こちらがすごくまとまっていたので、参考にしました。 Web上であまり情報が見つからなかったのは探し方が悪かったのかな？？ とりあえず パラメトリック・ブートストラップ法と、ノンパラメトリック・ブートストラップ法がある。 有名、というかよく使われるのはノンパラメトリック・ブートストラップ法の方で、今回書いているのもたぶんノンパラメトリック・ブートストラップの方 ブートストラップ法とは 標本集団からリサンプリングを繰り返し（重複を許す）、得られた新たな標本集団（ブートストラップ標本）の統計量の分布が、母集団の分布に近いものになる、という性質を利用して、母集団に対する事前知識なし(確率密度関数を使わず)に、母集団の統計量を推定する手法です。 確認 Rのリハビリをかねつつ、確認してみます。 適当に与えたデータ(1〜10
イバＴ製作日記
明日の12日は社員研修の為午前中の営業になります。 お盆お休み 8月13～16日を お休みさせていただきます。 皆様には大変ご迷惑をお掛けしますが 何卒よろしくお願い申し上げます。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 茨城Tシャツ.com ADDRESS 〒300-0066 茨城県土浦市虫掛3719-2 NON-Service内 コンテナ2F TEL 029-828-5420 営業時間 11：00～20：00 FAX 029-875-6982 定休日 火曜日 HP http://ibaraki-tshirts.com/ MAIL t@ibaraki-tshirts.com ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
夏目漱石サロン 京都漱石の會
京都漱石の會についてのさまざまな情報をお届けします。 メニュー ■ご案内 [会のご案内] ■主要行事 ■あゆみ ■定例会 [次回ご案内] ■読書会 [次回ご案内] ■地図 ■会報虞美人草 ： 一覧 創刊記念号 第２号 第３号 第４号 第５号 第６号 第７号 第８号 第９号 第10号 第11号 第12号 第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
処理を実行中です
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
Trevor Hastie
Sample Results from a Burst Detection Algorithm
贵港刚改金融服务有限公司
