統計検定を理解せずに使っている人のために I
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.
人口ピラミッドのAge Heapingを階層ベイズで補正する - StatModeling Memorandum
1週間ぐらい前に以下のツイートがバズっていました。togetterのまとめはこちら。 インドネシアの人口ピラミッド、どうしてこうなったのか 自分の年齢を気にしない文化なのか pic.twitter.com/yPcvUCkpD2— やなせ (@ynsitx) 2016年6月16日 このグラフのソースは恐らく以下の西文彦氏による文書です。 統計局ホームページ/統計に関する国際協力/国際協力・交流/インドネシア中央統計庁（BPS）に対する技術協力 Age Heapingの解説がありますので引用します。 Age Heaping（エイジ・ヒーピング）とは、図1に見られるように、人口ピラミッドなどの年齢各歳別の統計において、例えば50 歳、55歳など、0または5で終わる年齢において、人口が突出して多くなる現象のことである。 この現象が起こる原因は、その国において、自分の年齢を正確に知らない人が多いこと
[R] 散布図行列 （corrplot, pairs, GGally）
データが与えられた時にはまず可視化をします。そのデータがどのような仕組み（メカニズム）で作られてそうなったかを考えるために必須のプロセスです。しかしながら、どんな可視化がベストかははじめの段階では分からず、とにかくプロットしまくることになります。そのとっかかりに僕がよく使うのが散布図行列（scatter matrix，scatter plot matrix）です。 今回は3つほど紹介します。 ●1. {corrplot}パッケージの corrplot()関数 5行目で相関係数行列を作ってそれを渡しておしまいです。相関係数行列の作り方は各自の自由です。上記ではSpearmanの順位相関係数を使っていますがMICとかでもいいと思います。 このcorrplotのデメリットとしましては散布図は表示できない点です。散布図行列と言っておきながらすみません。説明変数が100個以上あるときなどは散布図を描
![[R] 散布図行列 （corrplot, pairs, GGally）](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/544ad8f52d5de7a03d0d9639628d7c68838b5dfc/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fblog-imgs-67-origin.fc2.com%2Fh%2Fe%2Fa%2Fheartruptcy%2F201404_ggpairs2s.png)
誤解しやすかったり紛らわしかったりする統計の話達 - Interdisciplinary
統計の話題で、こういう誤りをよく見るなあ、とか、ここら辺はややこしいなあ、的なものを、エッセイ風に書いてみます。 各トピックの最後に、参考資料を紹介したりします。 色々な話題を扱うので、エントリー全体で、このくらいの知識を持っている層向け、みたいな想定はしていないです。下に行くほど、知っている人向けになる、という感じ。 標本数と標本の大きさ 調べたい集団全体から採り出した個体の数の事を、標本数と書くのをよく見かける。でも正確にはこれは、標本の大きさと言う。この違いは、標本という言葉をどのように捉えるか、に起因するもの。標本を、調べたい集団に属する要素と考えるか、含まれる集合と捉えるか。前者で考えると標本数を使う事になるけれど、抽出した集まりそのものを標本とすれば、標本数とは言えなくなる。で、集合に属する要素の数の事を、集合論では大きさというので、それを踏まえて、標本の大きさと言う。 たとえ
『データサイエンティスト養成読本』はゼロからデータサイエンティストを目指す人なら絶対に読むべき一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
執筆陣12人中8人が直接の知人友人というこの新刊書でございますが。 データサイエンティスト養成読本 [ビッグデータ時代のビジネスを支えるデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus) 作者: 佐藤洋行,原田博植,下田倫大,大成弘子,奥野晃裕,中川帝人,橋本武彦,里洋平,和田計也,早川敦士,倉橋一成出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2013/08/08メディア: 大型本この商品を含むブログ (4件) を見る もちろん僕も発刊が決まってAmazonに予約ページができた時点でポチりまして、読んでみたところあまりにも内容が素晴らしかったので早速現職場の図書コーナーに持ち込んだ次第です（笑）。ということで、僭越ながら書評など書かせて頂こうかと思います。 ざっくり内容紹介 正直言って、ものすごーーーく網羅的で非常によく出来ています。1ページ目から順に読んでいっても初学
因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
TAKENAKA's Web Page: 有意性検定の無意味さ
The Insignificance of Statistical Significance Testing 統計学的な有意性検定の意味のなさ Johnson, Douglas H. 1999. The Insignificance of Statistical Significance Testing. Journal of Wildlife Management 63(3):763-772. 全文 この論文の存在は， 久保拓弥さん（北大）の ページで知りました． The Wildlife Society Award for Outstanding Publication in Wildlife Ecology and Management を受賞したものです． 安易に使われがちな統計学的有意性検定がいかに無意味かを解説しています． なかなか勉強になりました． 自分用に下手な抄録を作って
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
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