「喫煙率が下がると肺がん死が増える」のはなぜか？ - NATROMのブログ
武田邦彦氏が、「どうも何かを間違っているような気がします」という保留付きながら、「タバコを吸わない人に対して、タバコを吸うと肺がんの死亡率は１０倍以上減る」という推論をしていました。 ■武田邦彦 （中部大学）: 奇っ怪な結果？？ タバコを吸うと肺がんが減る？！ でも、なにか釈然としなかったので、1955年頃から1985年頃までの統計的データから、「タバコを吸うと何倍ぐらい肺がん（気管、気管支を含む）になりやすいのか？」という計算をしてみました。基礎となるデータは厚労省やがんセンターなどから出ている男性のものを使い（下の図。データ自体は誰も異議がないと思います）、次の前提を起きました。 １） タバコの害は継続的に２０年ぐらい吸った人が、さらに２０年ぐらい後に肺がんになる（そのために1985年以後の喫煙率のデータは使えません。1985年の20年後は2005年になり、それ以後はデータがまだ無いか
さまざまな確率分布 probability distributions - 数理的思考 - 中川雅央 【知と情報の科学】
さまざまな確率分布 probability distributions - 数理的思考 - 中川雅央 【知と情報の科学】 ■ さまざまな確率分布 (probability distributions) 観測される現象は，確率的に変動するものが多いと考えられます．その観測されたデータを説明する統計モデルに，どの確率分布を使えばうまく説明できるでしょうか． 正規分布や二項分布など，確率分布の種類は数多く，いろいろなカタチ（分布形）があります．確率分布の当てはめを考えるには，そのカタチ（分布形）を知ることが重要です．各確率分布の母数（パラメータ）によってそのカタチ（分布形）が決まります．確率変数には離散型と連続型があり，その範囲もさまざまです． このページは，代表的な確率分布について，それらを比較・検討しやすいように母数（パラメータ）やグラフ等を一覧表にまとめたものです． 1. 離散型確率分
相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷 - Tarotanのブログ
2022年3月15日 Googleドライブの権限変更のため，ファイルが共有されていませんでした．リンクを変更しました． 「相関係数が0.7あれば、相関が高いと言える」 などの目安を、教科書や入門書で見かけたことは ありませんか？ 私は、ちょくちょく目にするのですが、 どこの 誰が いつ 言い出したのか、ずっと不思議に思っています。 下記のリンクにあるPDFファイルで、その歴史的 変遷を追ってみました。 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf - Google ドライブ 長くてすみません。 上手にまとめることができませんでした。 今回調べたところでは、20世紀初頭のアメリカに おける統計学や教育統計学の入門書において、 いくつかの目安が誕生したようです。 イギリスのGalton, K. Pearson, Spearmanなども 相関
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