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statisticsとStatisticsに関するyocchi_gogoのブックマーク (23)

  • 二項分布

    二項分布     Last modified: Nov 07, 2002 ある集団において,特性 A を持つものの割合が $p$ であり,持たないものの割合が $q$ であるとする( $p + q = 1$ )。このとき,集団から無作為に $n$ 人を抽出したとき,特性 A を持つものが $x$ 人である確率を考える。$n$ 人のうち $x$ 人が特性を持つ組合せは ${}_{n}C_{x}$ 通りある( $\displaystyle {n \choose x}$ とも書く) 。その各々に対して,$x$ 人が特性 A を持つ確率は $p^{x}$,残り $n - x$ 人が特性を持たない確率は $q^{n - x}$ であり,両者が共に起こる確率は両者の積である。よって, \[ f(x) = {}_nC_{x}\ p^x\ q^{n-x},\ p \gt 0, q \gt 0,\ p+1=

    yocchi_gogo
    yocchi_gogo 2011/11/26
    二項分布
  • Marketing mix modeling - Wikipedia

    This article includes a list of general references, but it lacks sufficient corresponding inline citations. Please help to improve this article by introducing more precise citations. (November 2010) (Learn how and when to remove this message) Marketing Mix Modeling (MMM) is a forecasting methodology used to estimate the impact of various marketing tactic scenarios on product sales. MMMs use statis

  • Rで多変量解析(一般化線形モデル)〜タイタニックのデータも分析しました〜 - Issei’s Analysis 〜おとうさんの解析日記〜

    今回は多変量解析についてです。その前にそもそもですが、「多変量解析」という言葉は様々な意味で使えるので、なるべく使うのを止めましょう。私が経験してきた中で、このような意味で使われていました。重回帰、一般線形モデル一般化線形モデル変数選択(ステップワイズ法)変数縮小(主成分分析) どの手法も目的がまったく違っています。「多変量解析をやりたいのですが、、、」と相談されると、こちらとしては「多変量解析」が何を意味するのかを探るところから始めます。 具体的には、解析手法はこのように使い分けます。何かの結果変数を説明するモデルを作る→重回帰同じ目的で説明変数が連続値以外→一般化線形モデル(GLIM、ぐりむと発音) 実は「重回帰」も「GLIM」もほとんど同じ意味ですが、ニュアンスとして重回帰は一般線形モデル(GLM、じーえるえむ)を指す事が多いです。正確には「重回帰」は「単回帰」と対になる言葉で、説明