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正規分布の意味するところを教えてください。どんな式であるかはわかりますが、 ・なぜこれが重要な確率分布とよくいわれるのか ・実際にどのような事象がこれに従うのか (これは一様分布だけどこれは正規分布、といった具体例が示されると助かります) について教えてください。
どもお久しぶりです。林岳彦です。ローソンなどで売ってるいなばのタイカレーはそうめんのつけ汁として使ってもマジうまいのでオススメです。 さて。 今回は前々回の記事: 因果関係がないのに相関関係があらわれる4つのケースをまとめてみたよ(質問テンプレート付き) - Take a Risk:林岳彦の研究メモ の続編として、逆のケースとなる「因果関係があるのに相関関係が見られない」ケースについて見ていきたいと思います。あんまり長いと読むのも書くのも大変なので、今回はまずは前編として「検定力の問題」に絞って書いていきます。 (*今回は上記の前々回の記事での記述を下敷きに書いていきますので、分からないところがあったら適宜前々回の記事をご参照ください) まずは(今回の記事における)用語の定義:「相関」と「因果」 今回も少しややこしい話になると思うので、まずは用語の定義をしておきたいと思います。(*細かいと
Answer 「統計学的に有意」とは「仮説」と「実際に観察された結果」との差が誤差では済まされないことを意味します.例えば,投薬による治療効果の検証では,偽薬を投与した人たちと実薬を投与した人たちとの間で症状が改善された人数を比較して,その差が偶然得られる確率を計算します.この確率が十分に低ければ有意であると表現します.有意であるかどうかの基準(有意水準)は目的によって異なり,統計的解析を行う前に設定します. 1)その観察結果は偶然か意味があるか 統計的検定の目的は,ある集団について仮説を設定し,その集団から抽出された標本の観察にもとづいて,その仮説が正しいのか否かを検証することにあります.このとき,理論上の仮説と実際の観察が厳密に一致しないのは言うまでもありませんが,知りたいのは,両者のズレがたんなる偶然による誤差の範囲内なのか,それとも誤差では済まされない,何か意味のあるものか,という
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学(様相論理)へと語る流れ(ここのスライド前半参照)になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準(ここのスライド後半参照)の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが(予告)、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです.数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です.引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください. 以下,エラッタ. * 52 of 80:KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80:2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80:AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80:βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
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