Rによる統計入門はじめに このページでは R を用いた統計分析の基本を解説しています。 目次 RとRStudioの導入 Google ColaboratoryでR言語を使う Rのデータ構造 データセットの作成と加工 その他のRの概念 図の作成 基本的な統計分析 回帰分析 因子分析 テスト課題 画面上部の左端のアイコンを押すか、キーボードの S キーを押すとメニューの表示・非表示を切り替えることができます。
「全数調査なら何でもわかる」という誤解 - 間違えがちな母集団とサンプリングそしてベイズ統計 - - ill-identified diary
この文章は pandoc-hateblo で tex ファイルから変換しています. PDF 版はこちら 2021/10/15 追記: 後半のベイジアンブートストラップに関する解説はこちらのほうがおそらく正確です ill-identified.hatenablog.com 概要挑発的なタイトルに見えるかも知れないが, 私はしらふだしこれから始めるのは真面目な話だ — 正直に言えばSEOとか気にしてもっと挑発的なタイトルにしようかなどと迷ったりはしたが. 「全数調査できれば標本抽出の誤差はなくなるのだから, 仮説検定は不要だ」という主張を見かけた. いろいろと調べた結果, この問題を厳密に説明しようとすると最近の教科書には載ってない話題や視点が必要なことが分かった. ネット上でも勘違いしている or よく分かってなさそうな人をこれまで何度か見かけたので, これを機に当初の質問の回答のみならず関
統計検定 1 級に合格する方法 - Qiita
はじめに: 統計学の重要性 NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回は統計検定 1 級について記します。 統計検定とは日本統計学会による公認の資格であり、統計に関する知識や活用力を評価するものです。 日常的に大量のデータが溢れている昨今、データ分析や機械学習に対するニーズは最高の高まりを見せています。最近では何も考えずともただデータを入力するだけでデータ分析や機械学習手法を実行してくれるツールも多数出回るようになりました。 データ分析や機械学習を実際に遂行するにあたって、統計学は強力な基礎になります。確かに最近は便利なツールの発達のおかげで、統計を学ばずともデータ分析を実行できる環境が整いつつありますが、その状態でデータ分析手法や機械学習手法を実際に適用しようとすると、しばしば誤った推論をしてしまったり、複雑な状況に対してどのようなアプロー
Tidyverse
The tidyverse is an opinionated collection of R packages designed for data science. All packages share an underlying design philosophy, grammar, and data structures. Install the complete tidyverse with: install.packages("tidyverse") See how the tidyverse makes data science faster, easier and more fun with “R for Data Science”. Read it online, buy the book or try another resource from the community
データ解析を駆使して食べログ3.8問題が証明できなかった話 - konkon3249’s diary
(2019/10/12追記 データ解析のプログラムもGitHubで公開しました) (2019/10/15追記 会員の見分け方に誤りがありました。本文中では"非会員"と"有料会員"に分けると述べていますが、正確には"非会員・無料会員"と"有料会員"に分かれています。以後の図・文章は脳内で変換していただけると幸いです。詳細は https://anond.hatelabo.jp/20191011180237 で他の方が調べてくださっています) はじめに この記事は、藍屋えん氏( @u874072e )の以下のブログに触発されて、個人的に行った一連のデータ解析をまとめたものです。 clean-copy-of-onenote.hatenablog.com 上のブログでは、食べログ3.8問題と称される問題、 「評価3.8以上の店舗は年会費を払わなければ評価を3.6に下げられる」 との説を食べログの店舗
arXiv.org e-Print archive
Open access to 1,135,421 e-prints in Physics, Mathematics, Computer Science, Quantitative Biology, Quantitative Finance and Statistics Subject search and browse: 6 Apr 2016: Take the arXiv user survey 25 Jan 2016: A project update, including a brief summary of activities in 2015, has been posted 1 Jan 2016: New members join arXiv Scientific Advisory Board See cumulative "What's New" pages. Read
統計検定を理解せずに使っている人のために I - J-Stage
318 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 セミナー室 研究者のためのわかりやすい統計学-1 統計検定を理解せずに使っている人のために I 池田郁男 東北大学大学院農学研究科 319 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 1 1 320 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 2 μ σ σ 3 * 2 3 * 321 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 4 * 5 * 6 σ 4 5 6 σ * * 322 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 μ μ μ μ μ σ 7 σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ 8 8 9 7 σ 323 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 9 10 11 * σ σ * * * * 10 11 * * * * 324 化学と生物 Vol. 51, No.
主成分分析の基礎知識
検索エンジンから直接きたひとは、フレーム目次が便利です。ここは ４章から入ります。 お急ぎで「主成分分析とは」を知りたい方は簡略版へどうぞ。 エクセルで層別散布図・等高線図を描きたい人は（おまけ）へ。 主成分といえば、むずかしそうに聞こえる。でももう君達は高校生のときに学校で教わっているのさ。 X軸とY軸の散布図を書いて、点々の真中ほどに直線を引いたろう？あれが第1主成分。 一番データの点々の広がった部分に直線を引いたはずだね。 第2主成分は、XとYの平均値（重心）を通って、第1主成分である直線に直角の線を引くと出来上がり。 主成分分析の計算過程を数学音痴向けに説明するね。 空中にまとまった点々があるから思い浮かべなさい。カトンボが空中を舞っている姿とか、子魚が群れをなして泳いでいる姿を思い浮かべるのじゃよ。 点々の分布が一番広がったところに、重心をとおってまず最初の直線を引きます。 フラ
統計学入門−目次
最終更新日：2022年08月24日 前口上へ 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
ニコニコ動画再生数は対数正規分布に従う - 小人さんの妄想
公開されている約830万件のデータから、ニコニコ動画再生数の度数分布は、対数正規分布に従うと判明。 ニコニコ動画の再生数を幾つかのキーワード検索結果から調べたところ、どうやらベキ乗則に従うのではないか、 といったことを前回の記事に書きました >> [id:rikunora:20140311] ところが、このデータを詳しく調べて、「対数正規分布に基づいているのではないか」とコメントしてくれた方がいました。 『な ば せ 』さんという方です >> http://t.co/tPfSqyO7wS そこで、公開されているニコニコ動画の全動画データを調べたところ、 動画再生数の分布は確かに対数正規分布によく一致することが確認されました。 * ニコニコデータセット >> http://www.nii.ac.jp/cscenter/idr/nico/nico.html ニコニコ動画に2012年11月初旬
藤井四段で学ぶ最尤推定、MAP推定、ベイズ推定 - Qiita
藤井四段の連勝が止まらないですね。 21日の対局に勝利して、連勝記録を１位タイの28連勝まで伸ばしてきました。26日の対局で勝利すれば単独トップになります。 そんな藤井四段の対戦成績は28勝0負。勝率でいうと1.000です。クラクラするような成績ですが、この「勝率」とは何かを少し数学的にみてみましょう。 単純に言葉だけをみると「藤井四段が勝利する確率」ではないかと考えられます。つまり $$P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$$かのように感じます。 ではここで、26日の対局で藤井四段が勝利する確率はどれだけでしょう？ $P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$として考えると、これはつまり藤井四段は必ず勝つので、100%になってしまいます。しかし、もちろんそんなことはありません。藤井四段ですらも負けることはあるはずです。 実はここ
トップページ - RESAS 地域経済分析システム
地域経済分析システム（RESAS：リーサス）は、地方自治体の様々な取り組みを情報面から支援するために、内閣官房デジタル田園都市国家構想実現会議事務局が提供する、産業構造や人口動態、人の流れなどの官民ビッグデータを集約し、可視化するシステムです。
整然データとは何か｜Colorless Green Ideas
整然データとは、1) 個々の変数が1つの列をなす、2) 個々の観測が1つの行をなす、3) 個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす、4) 個々の値が1つのセルをなす、という4つの条件を満たした表型のデータのことであり、構造と意味が合致するという特徴を持つ。R言語などを用いたデータ分析の際には非常に有用な概念である。 はじめに データ分析の際には、データが扱いやすい形式になっている必要がある。データの中身がぐちゃぐちゃになっていたり、データの形式が統一されていなかったりすれば、分析は骨の折れる作業となる。 それでは、どのようなものがデータ分析において扱いやすい形式のデータになるのだろうか。この問題に対する唯一の正しい解答というものは存在しない。しかし、表の形式で表すことができるデータを考える場合、ハドリー・ウィッカム (Hadley Wickham) 氏が提唱した整然データ (tidy d
データサイエンティスト（本物）は決して幻の職業などではない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
かつて拙著出版の際に大変お世話になった技術評論社（技評）さんから、『データサイエンティスト養成読本』改定2版のPRとして以下の記事がリリースされていました。この記事がもう何と言いますか、「読めばそのままデータサイエンティスト（本物）もしくはグローバルにおけるData Scientistのスキル要件になっている」ほどの素晴らしい記事なので、ぜひ皆様にはご一読をお薦めいたします。 ちなみにここであえて「本物」と銘打ったのは、少し前にもどこかで論じられていた記憶があるのですが、要は「なんちゃってデータサイエンティスト」は含まないということです。僕の知る限り、日本国内でデータサイエンティストと言うと「データサイエンティスト（カナ）」と方々から侮られるのが常なのですが、それはそもそも後述するように数年前に大量に発生したデータサイエンティスト（本物）でも何でもない専門的スキルに乏しい人々のことが世間で
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【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本 - Qiita
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本本機械学習数学データ分析データサイエンス Update版2023年版データ分析の100冊を書きましたよ！ 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介という記事を新たに書きました。 データ分析の各フェーズ（データ分析プロジェクト全体-ビジネス状況の理解-データの理解-データの準備-モデルの作成-評価-展開）毎に参考書籍を紹介しています。 本記事の対象と想定 Qiitaはプログラマやコンピューター系技術者のための記事と思っ
Cloudera Blog
Enterprises see embracing AI as a strategic imperative that will enable them to stay relevant in increasingly competitive markets. However, it remains difficult to quickly build these capabilities given the challenges with finding readily available talent and resources to get started rapidly on the AI journey. Cloudera recently signed a strategic collaboration agreement with Amazon […] Read blog p
TagTeam :: Split violin plots - R-bloggers - Statistics and Visualization
(This article was first published on Ecology in silico, and kindly contributed to R-bloggers) Violin plots are useful for comparing distributions. When data are grouped by a factor with two levels (e.g. males and females), you can split the violins in half to see the difference between groups. Consider a 2 x 2 factorial experiment: treatments A and B are crossed with groups 1 and 2, with N=1000. 1
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pandasでよく使う文法まとめ - Qiita
