統計学に興味がある理系大学生です。初学者向けの本を教えていただけませんか? December 04, 2016 東京大学教養学部統計学教室の統計学入門という本が入門にはよいかと思います。 Liked by: 地デ鹿っぽいアナロ㋗゛㋮♀@リバース気味 あり丸 Na f(x)=∫(log[俺]Lªᕽ)dx
大統領選で、トランプ氏当選確率は何パーセントみたいな報道がされていましたが、あれはどういう手法で算出されるのでしょうか? ミカヅキモ November 30, 2016 すみません。具体的にはわかりません。ネイトシルバーのホームページなどに情報があるかもしれません。
『全身麻酔の手術をうけると寿命が縮むと聞いたことがあるのですが、本当ですか?』http://m.chiebukuro.yahoo.co.jp/detail/q12149169107 全身麻酔 寿命 で検索するとこのような内容のものがまとめサイト含めたくさん出てきます。相関関係と因果関係を取り違えた典型例な気がするので、因果関係がないことを立証したいのです…。 July 22, 2016 理論的には検証できますが、現実的には難しいかと思います。因果効果の大きさを推定するためには、全身麻酔処置群と統制群に患者を無作為に割り当てなければなりませんが、倫理上不可能です。このような場合には傾向スコアを使った解析を行う必要があります。傾向スコアについては岩波データサイエンス第3巻など易しい本もありますのでご参照ください。この傾向スコアを推定するための共変量を探さないといけません。これら共変量と生存期間のデータが必要で、データを集められれば全身麻酔麻酔の因果効果を推定できるかもしれませんが、現実的に集められるかはわかりません。 Liked by: いっかく ミカヅキモ Na
相関関係の度合いを測るには相関係数を調べればいいですが、因果関係の度合いを測るためにはどうすればいいでしょうか。 (重複して質問していたらごめんなさい) July 17, 2016 処置有り無しの2群にランダムアサインメントをして、平均値の差を比べることで、平均的な因果効果を算出することができます。これが一番カンタンです。ランダム割り当てが出来ない場合には話が複雑になるのでここではしません。 Liked by: いっかく ミカヅキモ f(x)=∫(log[俺]Lªᕽ)dx Na
片側検定と両側検定の使い分け方がわかりません。例えば、母平均の差の検定をしたいとして、日本人とアメリカ人から各々100人を無作為抽出したとき、検定統計量が有意水準5%で片側棄却域には入っているが両側棄却域には入っていないとします。この場合、結論として「アメリカ人の方が日本人より身長が高いと言える」と「日本人とアメリカ人の身長に差があるとは言えない」のどちら(あるいは両方)を採用したらいいのでしょうか。 July 11, 2016 検討したい仮説によります。日本人とアメリカ人の身長が等しいかどうかを検証したいならば、両側検定を行います。一方、アメリカ人の方が日本人よりも大きいことを検証したいならば片側検定を行います。この検定の選択はデータの収集に先立って決めなければならず、データの収集したあとに、検定方法を決定するのは一般にすべきではありません。 Liked by: いっかく f(x)=∫(log[俺]Lªᕽ)dx ミカヅキモ
Wikipedia分散の記事に "記述統計学においては標本が標本平均からどれだけ散らばっているかを示す指標として標本分散を、推測統計学においては不偏分散を用いる。" とありますが本当でしょうか。個人的には両方とも不偏分散でいいのではないか、と思ってしまいます。 April 24, 2016 本当です。何に着目するかで使う分散が違います。記述統計で着目するのはあくまで今手元にあるサンプルについてなので、標本分散を使うのが正しいです。一方、興味があるのがもっと一般的な母集団であるなら、推測統計なので不偏分散を使います。サンプルサイズが小さい時には、両者の違いはありますが、サンプルサイズが大きくなるにつれてほとんど違いがなくなりますので、そこまで神経質に使い分けなくてもよいかと思います。 Liked by: いっかく Na f(x)=∫(log[俺]Lªᕽ)dx
おすすめの統計勉強HPとかあれば教えてください ユー April 06, 2016 群馬大の青木先生のページなんかはオススメです。http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp Liked by: いっかく f(x)=∫(log[俺]Lªᕽ)dx ユー
「標本のサイズが小さいと帰無仮説はたいてい棄却されない。標本のサイズが大きいと帰無仮説はたいてい棄却される」件ですが、標本サイズの大きさに応じて有意水準を適切に変えるとかそういうことはできないのでしょうか。 http://elsur.jpn.org/resource/t-test.pdf ミカヅキモ December 18, 2015 できますが、そうすると効果量や検定力などを事前に決めないといけなくなります。一般に効果量は推定するものですし、効果量がわかっているなら研究する意味はないかと思います。 Liked by: いっかく ミカヅキモ
多重代入法で欠損値処理を行い分析した時、推定値と標準誤差の統合方法はわかるのですが、統合された結果の決定係数の求め方がわかりません。決定係数はどのように求めればいいんですか?またそもそも統合結果の決定係数は求めて報告したほうがよいのでしょうか?ちなみにパッケージはRを使用しています。 December 14, 2015 ルービンのルールに従っておけばとりあえずよいのではないでしょうか。 Liked by: いっかく
ベイズ初心者です。ご質問なのですか、stanで推定した事後分布を別のstanコードで事前分布として設定することはできるのでしょうか? 和田直也 December 14, 2015 パラメータの事後分布の期待値なんかを改めて事前分布のパラメータにし直すのが手取りのでは?
心理統計と経済統計の特徴の違いって何でしょうか? 個人的には心理統計のほうは効果量や検定力を大事にするように感じるのですが。 November 07, 2015 個人的な所感ですが、心理統計は知能など目に見えない人の特性に興味を持っており、因子分析などの手法に重きを置いている気がします。経済統計は、時系列的なデータの解析や予測の部分に重点を置いている印象があります。 Liked by: いっかく
球面性の仮定ってどっちかっていうと球体性とか球状とかのほうがイメージがわかりよいのではないのでしょうか October 28, 2015 そういう用語は難しいですね。個人的には球面でも意味はわかるので不便はしていません。
頻度論とベイズ統計、どちらが正しいという話ではないんですよね August 27, 2015 はい。立場の違いです。統計ユーザーであればそのへんはとくに気にしなくてもいいかと思います。 Liked by: いっかく
統計検定2級を取りたいと思っていますが、高校では文系数学しかやっておりません。統計の勉強以前の問題として数学的な知識を補強する必要があるでしょうか? August 21, 2015 2級くらいだったらそこまで難しい数学はいらないかもしれません。統計検定の公式の問題集やテキストを見てみるといいかもしれないです。
主成分分析について思うところがあれば教えてください August 08, 2015 いい分析だと思います。多変量解析の基礎ですし、色々な定式化ぎあって勉強になりますし、使いやすいですし、わかりやすいです。何十次元もある情報を人間が分かるように縮約できるのは嬉しいですよね。 Liked by: いっかく