アダム・ダン率を再定義する｜38
大谷翔平画像：The Mainichiの記事より 大学在学中に済ませておかなければならないことはあらかた済まし、あとは卒業論文に取り組むのみですが、どうも腰が重くてかないません。 卒論から逃げるなら逃げるで、ずっと憧れのあった楽器にチャレンジしてみるとか興味のある授業に潜ってみるとか有意義な時間の過ごし方はいくらでもあるわけですが、そういった気概もなく、結局だらだらとインターネットに興じています。私は野球と政治家が好きです。 インターネットはたいへん優れているので、これに興じていると日々予期せぬ新たな発見があります。例えば最近では、今シーズン活躍の著しい大谷翔平選手のレビューを見ていたところ、MLBがどうやらあらゆる選手のかなり詳細な成績やデータを公開しているらしいということを発見しました。 このデータの数字をいじって少しばかり遊んでみたのですが、その後どうにも空しくなったため、この初めて
「“統計的に有意差なし”もうやめませんか」 Natureに科学者800人超が署名して投稿
「統計的に有意差がないため、2つのデータには差がない」──こんな結論の導き方は統計の誤用だとする声明が、科学者800人超の署名入りで英科学論文誌「Nature」に3月20日付で掲載された。調査した論文の約半数が「統計的有意性」を誤用しており、科学にとって深刻な損害をもたらしていると警鐘を鳴らす。 「統計的に有意差がない＝違いがない」は間違い 例えば、ある薬の効能を調べたいとする。統計学では一般的に「仮説検定」を行って薬を与えたグループとそうでないグループを比較し、薬効の指標となる何らかのパラメータに統計的有意差があるかどうかを見る。仮説検定は、2つの事象の差異が偶然生じたものかどうかを統計的に結論付けるものだ。 もし、統計的有意差がある（薬を与えた群のパラメータの方が有意に大きい）なら「薬には効能がある」という結論を導けるが、有意差がなかった場合はどうだろうか。 「統計的有意差がある＝薬効
ポジショニングに変化？ 菊池涼介の守備指標低下の原因に迫る
NPB屈指の守備の名手として名高く、広い守備範囲をピックアップされる機会の多い広島の菊池涼介。しかしデータ分析の観点から見ると守備範囲の評価が下降線を辿っている。平均的な同ポジションの選手と比べどれだけの失点を防いだかを表すUZR（Ultimate Zone Rating）の守備範囲評価（RngR）では2014年、2015年こそ優秀な値を記録したが、2017年は平均以下に転落してしまった。果たして菊池の守備に何が起きているのだろうか。 一塁側のゴロに対する捕球率が大幅に低下 まず菊池の守備貢献がどの程度低下しているか、UZRでここ数年の変化を確認しておきたい（表1）。併殺完成、守備範囲、失策抑止が内訳で、これらを合計した値がUZRだ。 2014年から2017年までいずれの年でもUZRは平均以上を記録しており、平均的な二塁手よりも守備で多くの失点を防いでいたようだ。だが2016年まで10.0
標準偏差 - Wikipedia
平均は同じであるが標準偏差が大きく異なるデータのヒストグラムの例。赤で示されたデータの方が青で示されたデータよりも標準偏差が小さい。 平均 0, 標準偏差 σ の正規分布の確率密度関数。この分布に従う確率変数が 0 ± σ の間に値をとる確率はおよそ 68% であることが読み取れる。 標準偏差（ひょうじゅんへんさ、（英: standard deviation, SD）とは、データや確率変数の、平均値からの散らばり具合（ばらつき）を表す指標の一つである。偏差ベクトルと、値が標準偏差のみであるベクトルは、ユークリッドノルムが等しくなる。 標準偏差を2乗したのが分散であり、従って、標準偏差は分散の非負の平方根である[1]。標準偏差が 0 であることは、データの値が全て等しいことと同値である。 母集団や確率変数の標準偏差を σ で、標本の標準偏差を s で表すことがある。 二乗平均平方根 (RMS
中心極限定理 - 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?: "中心極限定理" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2010年2月） サイコロを n 回振ったときの出た目の和 Sn = X1 + … + Xn の分布が n を大きくするに従って正規分布による近似に近づく様子 中心極限定理（ちゅうしんきょくげんていり、英: central limit theorem, CLT）は、確率論・統計学における極限定理の一つ。 大数の法則によると、ある母集団から無作為抽出した標本の平均は標本の大きさを大きくすると母平均に近づく。これに対し中心極限定理は標本平均と母平均との誤差の分布を論ずるものである。
正規分布 - Wikipedia
正規分布（せいきぶんぷ、英: normal distribution）またはガウス分布（英: Gaussian distribution）は、確率論や統計学で用いられる連続的な変数に関する確率分布の一つである[1]。データが平均値の付近に集積するような分布を表す。主な特徴としては平均値と最頻値、中央値が一致する事や平均値を中心にして左右対称である事などが挙げられる[1][2]。 中心極限定理により、独立な多数の因子の和として表される確率変数は正規分布に従う。このことによって正規分布は統計学や自然科学、社会科学の様々な場面で複雑な現象を簡単に表すモデルとして用いられている[1]。 たとえば、実験における測定の誤差は正規分布に従って分布すると仮定され、不確かさの評価が計算されている。 正規分布の確率密度関数のフーリエ変換は再び正規分布の密度関数になることから、フーリエ解析および派生した様々な数
偏差値とは？母集団、平均、正規分布からわかりやすく説明します - おまきざるの自由研究
はじめに 偏差値のおおもとは平均値 偏差値の計算には平均値と標準偏差が欠かせない 偏差値とはなんぞや？ 標準化得点とは 偏差値とは 実際のデータを使って偏差値を計算してみよう 偏差値を作った男 おわりに：こんなときは注意しよう 標準偏差の求め方の参考HPと書籍 その他の参考HP等 はじめに 大学受験，高校受験，あるいは中学受験のとき，偏差値という言葉を聞いたことがない日本人はいないと思います． 中には偏差値で人生が変わった人も少なからずいることでしょう． うちの子たちの受験でも『進学レーダー』に添付されてる各校偏差値一覧を何度も何度も何度も何度も目にしました． でも受験が終わってふと我に返るとその偏差値はいったいどんな計算をしてはじきだされるのか私は説明できませんでした． 筆者は統計検定について仕事の都合で否応なくそれなりに勉強しましたが，偏差値はスルーしていたのです． そこで，このエント
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ガウス関数 - Wikipedia