日本出版学会春季研究発表会（2015年）発表資料（完成版）です。公開まで時間がかかったことをお詫びします。Read less
出版学会（活字離れ）資料
日本出版学会春季研究発表会（2015年）発表資料（完成版）です。公開まで時間がかかったことをお詫びします。Read less
問：史上最も有名で、最も戦闘的だった統計学者は誰か？ 答え：ナイチンゲール
意志決定する人たちが数字に弱い。 基本的に、四則計算しか／もできない。 かけ算割り算（それと按分ってやつ）に大小比較が、今でも最高の意志決定手段だったりする。 どれだけたくさんデータを集めても、平均値しか求めない（し知らない）。 かつて広大な領土を持つロシアでは、統計は非常に重要視された。 ほとんどのケースで「この目で見る」ことがかなわぬ状況で、統計の活用は（マイクロソフトのビル・ゲイツがそうだったように／例えば電気料金の詳細データから、照明がついている＝それぞれの事務室が使用されているのべ時間を割り出し、各セクションの仕事の進捗具合や、人材の過不足を知った）、しゃぶりつくすまで徹底的に活用された。 でなければ、統治は不可能だった。 そのロシアとサルデーニャが組み、フランス、オスマン帝国およびイギリスを中心とした同盟軍と戦った。 戦闘地域はドナウ川周辺、クリミア半島、さらにはカムチャツカ半
指数分布 - Wikipedia
指数分布（しすうぶんぷ、英: exponential distribution）とは、確率論および統計学における連続確率分布の一種である。これは例えばポアソン過程——事象が連続して独立に一定の発生率で起こる過程——に従う事象の時間間隔を記述する。 定義[編集] 指数分布は台 (0, ∞) を持ち、母数 λ > 0 に対して確率密度関数が で与えられる[1]。このとき、累積分布関数は となる[2]。 尺度母数（英語版） θ = 1/λ を用いると、確率密度関数の等価な定義は として与えられる。 性質[編集] 期待値・分散[編集] 定義より、期待値 E(x) および分散 V(x) はそれぞれ以下のようになる[3]。 他の分布との関係[編集] 独立で同一の指数分布に従う確率変数の和はアーラン分布に従う。アーラン分布の形状母数を 1 とすると指数分布に自明に一致する。 また、自由度2のカイ二乗分布
ポアソン分布 - Wikipedia
統計学および確率論で用いられるポアソン分布（英: Poisson distribution）とは、ある事象が一定の時間内に発生する回数を表す離散確率分布である。 数学者シメオン・ドニ・ポアソンが1838年に確率論とともに発表した。 ある離散的な事象について、ポアソン分布は所与の時間内での生起回数の確率を示し、指数分布は生起間隔の確率を示す[1]。 定義[編集] 定数 λ > 0 に対し、0 以上の整数を値にとる確率変数 X が を満たすとき、確率変数 X は母数 λ のポアソン分布に従うという。 ここで、e はネイピア数 (e = 2.71828…)であり、k! は k の階乗を表す。また、λ は所与の区間内で発生する事象の期待発生回数に等しい。 P(X = k) は、「所与の時間中に平均で λ 回発生する事象がちょうど k 回（k は非負の整数）発生する確率」に相当する。例えば、事象が平
指数分布とポアソン分布のいけない関係
指数分布とポアソン分布について簡単に説明した後、それらは同じ事象を別々の視点から見たものであることを説明。さらにR言語を用いて実際にそれを確認。第20回R勉強会＠東京（#TokyoR）（http://atnd.org/events/24629）でのトーク資料。
A/Bテストの数理 - 第1回：人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて - - doryokujin's blog
データ解析の重要性が認識されつつある（?）最近でさえも，A/Bテストを始めとしたテスト（ = 統計的仮説検定：以後これをテストと呼ぶ）の重要性が注目される事は少なく，またテストの多くが正しく実施・解釈されていないという現状は今も昔も変わっていないように思われる。そこで，本シリーズではテストを正しく理解・実施・解釈してもらう事を目的として，テストのいろはをわかりやすく説明していきたいと思う。 スケジュール スケジュール 第1回 [読み物]：『人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて』：人間の感覚のみでは正しくテストの判定を行うのは困難である事を説明し，テストになぜ統計的手法が必要かを感じてもらう。 第2回 [読み物]：『「何をテストすべきか」意義のある仮説を立てるためのヒント』：何をテストするか，つまり改善可能性のある効果的な仮説を見いだす事は，テストの実施方法うんぬんより本質
統計処理ソフト R 入門 講習会資料
講習会の目的 本講習会は， R についての自習の基盤をつくることを目指します。 たとえ初心者向けの数時間の入門講習でなく１年間の毎週の演習授業であっても，R に関してすべてを説明するのは不可能だと思われます。 R の世界は，縦にはそこそこ深く，横には果てが見えないほど広いです。 CRAN に登録されている R のパッケージは 1000 を超えました。 よって，受講者の幅も広いことですし，受講者各自にとってぴったりな統計解析の実用的な解説をするのはあきらめて， 各自が必要に応じて情報を探し，見つけたものを難なく活用できるようになること，を目標にしました。 ここに自分の求めている分析手法や作図法などの答えがあるとは期待しないで下さい。それは帰ってからのあなたの楽しい仕事です。 R の利用と R 言語 R の根幹は R 言語のインタプリタであり，ユーザはR言語を駆使することでRを操作します。 S
卒論修論のために、これから統計学を学ぶつもりの人に知って欲しい5箇条 - 女教師ブログ
大学１年から生物学部とか経済学部に在籍している人なんかは、「統計学」の体系的なトレーニング受けざるを得ないと思うので問題はないのですが、問題はそういうトレーニングをすっ飛ばしたまま、統計解析が必要になる人の場合。例えば、学部時代は英米文学専攻で統計に無縁だったけれど、大学院で英語教育系に転向した人。あるいは、教育方法論系の研究室にいてフィールドワークばっかりやっていたけれど、統計系の分析も必要になった場合。 1. 先輩から教えてもらわない まず、一番やってはいけないのが、先輩の院生に教えてもらうということ。「あの先輩に、色々教えてもらいたい（ハート）」など下心がある場合はまた別ですが、純粋に統計学“だけ”を学びたいなら先輩に教えてもらうのは危険です。 あなたは統計学初心者ならば、その先輩が「きちんと統計解析を理解している」かどうかを知る術はありません。周囲の評判というのもありますが、そもそ
となりの芝生〜ちょっと気になるバロメーター
となりの芝生 サイト終了のお知らせ お客様各位 日頃より、株式会社ウェブクルーのサービスをご利用いただき、 誠にありがとうございます。 「暮らしのランキング＆クチコミ情報サイト『となりの芝生』」は、2014年6月24日（火）をもって、終了いたしました。 当サイトを長らくご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 スタッフ一同、心より御礼申し上げます。 今後とも、弊社サービスをご愛顧いただけますよう、何卒よろしくお願い申し上げます。 《ご留意点》 ・「とな芝クリックリサーチ」及び「クリック投票」のサービスも終了いたします。但し、クリック投票で獲得されたズバットポイントは、「となりの芝生」の終了にかかわらず、引き続き保有、商品との交換にご利用いただくことができます。 ・弊社が運営するリサーチサービス「ウェブクルーリサーチ」では、ポイントサービスを継続しております。
俺的統計の進め方 - yasuhisa's blog
id:wakutekaとid:HashのIntroduction to the theory of statisticsの読書会にこっそりチャットのログを見たりしながら参加しているんだけど、統計な研究室にいる俺がほぼ一年間でどういう感じで勉強を進めてきたかを書いみようと思う。新4年生も入ってくる時期ですしね(あんまり関係ない)。 今俺がいる研究室の先生や先輩の影響と俺のバイアスを強く受けた例である、ということを念頭に置いて読んだがいいと思う。 統計学の基礎学部の3年から4年になる頃だと、統計学ってt検定だとか検定とか、あるいは重回帰とかの多変量解析みたいなのを想像している頃だったかもしれない。が、そんなのは基礎ができればいくらでも自分で勝手にできると思うので、とにかく基礎となるものを固めるといいと思う。さっき書いたような応用っぽいのは探せばきりがないくらい出てくるし、全部身につけたからって
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Amazon.co.jp: パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測: C. M. ビショップ (著), 元田浩 (翻訳), 栗田多喜夫 (翻訳), 樋口知之 (翻訳), 松本裕治 (翻訳), 村田昇 (翻訳): 本
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Amazon.co.jp: Introduction to the Theory of Statistics: Mood, Alexander: 本