マンガで超読みやすい確率統計のオススメ参考書たち｜迫佑樹オフィシャルブログ
この本，最初は良かったんですが途中から「カイ二乗検定」やら「t検定」やら「重回帰分析」やらよく分からん単語がいっぱい出てきて途中で挫折，もっと初心者向けの本を探すことに 調べてみると，『今はマンガで統計学を学べるような本が結構出ている』ということでした 『マンガなら僕でも簡単に読めるはず』という楽観的な考えが頭を支配し，すぐに6冊の統計学に関するマンガを購入． 『マンガだけで統計学の基礎をマスターすることはできるのか』についての検証してみました． マンガでわかる統計学入門 マンガでやさしくわかる統計学 オーム社のマンガでわかるシリーズ マンガ統計手法入門 まとめ マンガでわかる統計学入門 実は以前，このブログ内で理系大学生へのオススメ参考書を紹介しました． その記事内で私が激推ししていた，オーム社のマンガでわかるシリーズがあるのですが，統計学に関しては悲しいことにKindle版が出ておらず
【基本】平均値・中央値・最頻値はどう使い分ける？ | なかけんの数学ノート
主なデータの代表値に、平均値、中央値、最頻値の3つがあります。どれも、データ全体の特徴を表すものですが、どうして代表値が3つもあるのでしょうか。「1個なら覚えるのも楽なのに！」と言いたい人もいるでしょう。また、結局どれを使えばいいのかわからないという人もいるかもしれません。 ここではそういった疑問について考えていきます。3つの代表値のメリット・デメリットや、使い分けについて考えていきます。 各代表値の得意・不得意 代表値とは、データ全体の特徴を表した値のことです。平均値は、「すべての数値を足して、数値の個数で割ったもの」、中央値は、「数値を小さい方から並べたときに、真ん中に来るもの」、最頻値は、「一番個数が多いもの」です。どれも「データを特徴づける値」ですが、それぞれの代表値には、得意・不得意があります。 データが次のようにきれいな左右対称の山の形に分布していた場合は、平均値も中央値も最頻
回帰分析②：線形回帰が使えないときに用いる高度な回帰分析方法
生物統計を学んでいる人の中には、「結果変数が連続変数の時には線形回帰、二項変数（0と1など2つの値しか取らないもの）のときにはロジスティック回帰分析を使うべき」のように1対1対応のお作法のような形で教わった人も多いと思います。一方で、計量経済学で回帰分析を習った人の中には、「最小二乗法（Ordinary Least Square; OLS, 線形回帰）はありとあらゆる場合に使えるベストな方法であるので、結果となる変数の分布に拘わらずOLSを使える」（ちなみに結果変数が二項変数のときにOLSを用いることをLinear probability modelと呼びます）と教わった人もいるでしょう。初心者向けの統計学や計量経済学の本を読むとこのような説明がされているものが多い印象があります。このような教え方をすれば確かに手っ取り早く手が動かせるようになる（統計解析ソフトウェアを使って解析がはじめられ
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