全人類がわかるデータサイエンス 基礎
なぜランダム化が必要なのか? なぜ二重盲検ランダム化臨床試験が必要なのか? ランダム化の方法 特殊なランダム化 ランダム化後に生じた治療切り替えの問題
パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じて何かを改善をしたいと思っている人 仮説検証の際に「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめること」です。今回は仮説検証を行う際の手順と、その検証に必要なサンプルサイズの考え方を説明します。サンプルサイズの話のみ関心があるかたは、前半を飛ばし「サンプルサイズの決め方」を読んでください。 目次 記事の対象 はじめに 目次 仮説検証のつくりかた 1. 仮説をたてる 2. 施策/KPIを考える 3. 仮説検証後のアクションを決める 4. 対象を決める 5. サンプルサイズを計算する サンプルサイズの決め方 答えを先に サンプルサイズを決める二つの要素 「二つの平均値」と
1. 数学カフェ 「確率・統計・機械学習」 (Part1) 2017年4⽉22⽇数学カフェ Yahoo! Japan コワーキングスペース LODGE 株式会社Preferred Networks ⼤野健太 oono@preferred.jp 2. ⼤野健太 • twitter: @delta2323_ • 経歴 • 数学専攻(修⼠) → 2012.4 PFI → 2014.10 PFN • 担当 • バイオプロジェクト • Chainerコアチーム • インターン・採⽤チーム 2 3. • 2014年3⽉設⽴ • 本社:東京 アメリカ⼦会社:カリフォルニア州サンマテオ • 社員数:約70名(8割以上はエンジニア・リサーチャー) • 事業内容:深層学習の産業、特に産業⽤ロボット・交通・バイオ ヘルスケアへの応⽤ 3 夏季インターン(5/7締切) フルタイム募集中!
ウィルコクソンの順位和検定 (Wilcoxon rank sum test) とは ノンパラメトリック検定 のひとつである。マン-ホイットニーのU検定 (Mann-Whitney U test) と呼ばれる検定法と実質的には同じものである。一方で、 ウィルコクソンの符号順位検定 とは異なる検定法である。ウィルコクソンの順位和検定 (およびマン-ホイットニーのU検定) は、パラメトリック検定における対応のないt検定、すなわち、 スチューデントのt検定とかウェルチのt検定 に対応するものであるが、ウィルコクソンの符号順位検定はパラメトリック検定における 対応のあるt検定 に相当するものである。 ウィルコクソンの順位和検定は得られた2つのデータ間の 代表値 (中央値) に差があるかどうかを検定する。主にサンプル数が少なく得られたデータに正規性を仮定できないときに用いられる。本検定では、観測値の大
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。(このテンプレートの使い方) 出典検索?: "マン・ホイットニーのU検定" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL(2015年9月) マン・ホイットニーのU検定(マン・ホイットニーのユーけんてい、英: Mann–Whitney U test)はノンパラメトリックな統計学的検定の一つであり、特に特定の母集団がもう一方よりも大きな値を持つ傾向にある時に、2つの母集団が同じであるとする帰無仮説に基づいて検定する。ウィルコクソンの順位和検定と呼ばれるのも実質的に同じ方法であり、まとめてマン・ホイットニー・ウィルコクソン検定とも呼ばれる。 マン・ホイットニーのU検定は、正規分布の混合とい
文:Daniel Sim 分析:Lee Shangqian、Daniel Sim、Clarence Ng ここ数ヶ月、シンガポールのMRT環状線では列車が何度も止まるものの、その原因が分からないため、通勤客の大きな混乱や心配の種となっていました。 私も多くの同僚と同じように環状線を使ってワンノースのオフィスに通っています。そのため、11月5日に列車が止まる原因を調査する依頼がチームに来た時は、ためらうことなく業務に携わることを志願しました。 鉄道運営会社SMRTと陸上交通庁(LTA)による事前調査から、いくつかの電車の信号を消失させる信号の干渉があり、それがインシデントを引き起こすことが既に分かっていました。信号が消失すると列車の安全機能である緊急ブレーキが作動するため、不規則に電車が止まる原因となります。 しかし8月に初めて発生した今回のインシデントは、不規則に起こっているように見えるた
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