ゼロと異なるp値の情報はすべて不完全 - himaginary’s diary
以前、サンプルサイズが大きくなると統計的有意性が高まるという話を紹介したが、カーネギーメロン大学の統計学者であるCosma Rohilla Shaliziが、自ブログ「Three-Toed Sloth」の表題のエントリ（原題は「Any P-Value Distinguishable from Zero is Insufficiently Informative」）で、p値についてその話を詳説している。（H/T Economist's View）。 そこでは5段階に分けた解説を行っているが、第一段階目では、「ゼロと異なる平均は任意の有意性を持つ（Any Non-Zero Mean Will Become Arbitrarily Significant）」という小題の下に、概ね以下のような解説を行っている。 μをゼロか否かを検定しようとしている平均パラメータ、をそのサンプル平均とした場合、検定
走行距離データの話①〜W杯、EURO、欧州CLのデータから傾向を探る | Soccer D.B. 管理人のブログ | スポーツナビ＋
あけましておめでとうございます！今年もこのブログ、及びSoccerD.B.をよろしくお願いします！ で早速ですが、一昨日SoccerD.B.に走行距離のデータを追加しましたので、その話を書いていこうかなと思います。走行距離はEURO2008辺りから公式サイトに全試合分掲載されるようになりました。掲載しているデータ範囲はFIFAとUEFAで違っていて、 FIFA(Ｗ杯): 全選手の走行距離、ポゼッション時の走行距離、相手ポゼッション時の走行距離 UEFA(EURO,CL): 全チームの走行距離 といった感じです。UEFAは速報ページでは選手単位で走行距離データが見れますが、アーカイブ化していないようです。速報ページのは見づらいので僕の方での取得は断念しました。FIFAは上記以外にもスプリント回数やスピードも掲載されていましたが、SoccerD.B.では上記データのみ扱うことにしました。 まず
統計学の百年戦争 - himaginary’s diary
Dave Gilesが、M. J. Bayarri（バレンシア大）とJ. O. Berger（デューク大）の「The Interplay of Bayesian and Frequentist Analysis」という2004年の論文を紹介している。 以下はその要旨。 Statistics has struggled for nearly a century over the issue of whether the Bayesian or frequentist paradigm is superior. This debate is far from over and, indeed, should continue, since there are fundamental philosophical and pedagogical issues at stake. At the me
若き経済学者のアメリカ
もちろん僕はそういうアツさが決してキライではない。だから確かに一読の価値はある内容だとは思う。ただ、「これからの10年で最もセクシーな職業」というハル・ヴァリアンの有名な台詞に言及してはいるものの、本書の中身からは統計学のセクシーさが最後まで伝わって来なかったのが、個人的にはとても残念でならない。 以下の３冊と比肩するくらいの、セクシーでワイルドでエキサイティングな統計学書が登場したかと思ったのだが、果たしてそれは期待し過ぎだっただろうか。
ベイズ推定を知っているフリをするための知識
最近はベイジアンが増えてきて、実用分野での利用も進んでいるようだ。話題としては知っておきたいが、世間一般には理解に混乱を生んでいるようだ。 ベイズ推定は入門レベルの統計学の教科書ではオマケ的な扱いがされており、実際に伝統的な統計手法を拡張している面が強い。そういう意味では、誤解や混乱があっても仕方が無い。 利用する必要があるのか無いのか良く分からない点も多いのだが、知らないと告白するのも気恥ずかしいかも知れない。自分ではベイズ推定で分析を行わない人が、ベイズ信者と話をあわせるために最低限知っておくべき事をまとめてみた。 1. ベイズ推定とは何か？ ベイズ推定とは、ベイズの定理を応用した推定手法だ。端的に理解するためには、最尤法に事前確率を導入している事だけ覚えれば良い。これで哲学的議論を全て回避してベイズ推定を把握することができる。 下の(1)式ではπ（θ）が事前確率、π(θ|x)が事後確
生物統計入門
製薬会社・CROの解析担当などの勉強会での配布資料です。 ある程度初歩的なところから解説している資料が多いです。 なお、資料中のデータは全て架空のものです。 （データのプロットと要約統計量） データのプロットと要約について (2011年4月5日に修正しました) （確率分布と基本的な検定） 正規分布・t分布・χ^2分布・F分布について （分散分析の資料と同じものです） t検定について (Armitage勉強会 第２回資料です) 二項分布からPoisson分布の導出 (計算特訓の資料と同じものです) 二項分布とPoisson分布の平均・分散 (計算特訓の資料と同じものです) 高校生にも分かる超幾何分布 (計算特訓の資料と同じものです) Fisher's exact testについて (計算特訓の資料と同じものです) 超幾何分布の平均・分散・共分散 (平成23年度 第１回BioS継続勉強会補助資
楽天インサイト(法人向け)|マーケティングリサーチ・行動ログ
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