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wikipediaとstatisticsに関するwhaleboneのブックマーク (5)

  • 相関関係と因果関係 - Wikipedia

    因果関係は相関関係を含意するが、相関関係は因果関係を含意しない。 相関関係と因果関係の関係は、以下のようにも説明される。 因果は相関の十分条件である。 相関は因果の必要条件である。 相関は因果の十分条件でない。 因果は相関の必要条件でない。 「相関関係は因果関係を含意しない」[注 1]は、科学や統計学で使われる語句で、2つの変数の相関が自動的に一方がもう一方の原因を意味するというわけではないことを強調したものである(もちろん、そのような関係がある場合を完全に否定するものではない)[1][2]。全く逆の言葉である「相関関係は因果関係を証明する」は、同時または前後に生じた二事象間の因果関係を主張するが、これは誤謬である。このような誤謬は虚偽の原因の誤謬[注 2]という(ラテン語では「Cum hoc ergo propter hoc.」、直訳すると「それとともに、そしてそれ故に」)。前後即因果の

  • 端数処理 - Wikipedia

    丸めは任意の丸め幅に対し可能だが、以下では特に断らない限り、丸め幅を1とする(後段の「#例」では、丸め幅は0.1である)。任意の丸め幅で丸めるには、丸める前に丸め幅で割り、丸めた後に丸め幅をかける。 主に正数について述べるが、負数についても適宜述べる。 整数部分をそのまま残し、小数点以下を0とする丸めを「切り捨て」という。それに対し、小数点以下が0でなかった場合整数部分を1増やし、小数点以下を0とする丸めを「切り上げ」という。 負の数を考えると、「切り捨て」「切り上げ」に準ずる丸めは、4種類ある。それぞれ「○○への丸め」と呼ばれる。 符号を無視して絶対値を丸める場合、「切り捨て」は常に0へ近づく(または変わらない。以下では省略)ので「0への丸め (rounding toward zero; RZ)」、「切り上げ」は常に数直線上の無限遠点へ近づくので「無限大への丸め (rounding to

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  • ギネス - Wikipedia

    ギネスのビール ギネス (Guinness & Co.) は、1759年にアーサー・ギネスが創業したビール醸造会社である。 概要[編集] 1759年以来、アイルランド・ダブリンのセント・ジェームズ・ゲート醸造所に生まれた「ギネス」 (Guinness) あるいは「ギネス・ビール」として広く知られる黒スタウト(ビールの一種。具体的にはドライスタウト)を生産している。 創業者のアーサー・ギネスは、同1759年に当時使われなくなっていたこのセント・ジェームズ・ゲート醸造所を年45ポンドの対価で向う9000年間の契約で借り受けている。 今日ではギネスは認可に基づき世界各地で生産されているが、その生産されるビールはあらゆる報告から鑑みればそれぞれ著しく異なっている。一例として、ナイジェリアで生産されているギネスは、アフリカの気候下で流通・保存されるためにアルコール分が8%と非常に高くなっている。これ

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    whalebone
    whalebone 2013/07/27
    『この醸造所はいくつかの品質管理のさきがけとなった〜スチュデントのt分布』
  • 正確度と精度 - 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?: "正確度と精度" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL(2014年11月) 科学、工学、産業、統計学の分野における正確度(せいかくど、英: accuracy)と精度(せいど、英: precision)とは、測定、推定または計算値に関し、 正確度とは、その値が「真値」に近い値であることを示す尺度である。系統誤差の小ささを言う。(確度とも呼ぶ。) 「JIS Z 8101 統計−用語及び記号」では、精確さ、総合精度(accuracy)は真の値との一致の程度と定義され、真度 (trueness) と精度 (precision) とを結合した

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  • W・エドワーズ・デミング - Wikipedia

    ウィリアム・エドワーズ・デミング(英語:William Edwards Deming、1900年10月14日 - 1993年12月20日)は、アメリカ合衆国の統計学者、著述家、講演者、コンサルタントである。学位は博士(イェール大学・1928年)。 ニューヨーク大学経営大学院(現在のスターン経営大学院)教授などを歴任した。 第二次世界大戦前後にアメリカの生産性向上に尽力した。また、特に日に限った話としては、その日への影響でよく知られている。彼は1950年から日の企業経営者に、設計/製品品質/製品検査/販売などを強化する方法を伝授していった[1]。彼が伝授した方法は、分散分析や仮説検定といった統計学的手法の応用などである。デミングは、製造業やビジネスに最も影響を与えた外国人であったため、日では以前から英雄的な捉え方をされていたが、アメリカでの認知は彼の死の直前にやっと広まり始めたところ

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