【初学者向け】Rではじめる統計学 母集団・標本と標準化 - Qiita
はじめに 初学者向けとして母集団・標本と標準化という考え方を勉強した上でプログラミングツール「R」を使って偏差値を算出します。 実は以前、「【初学者向け】Rではじめる統計学 分散と標準偏差」というタイトルで投稿させていただいたのですが、基本的な方針は前回と変わりません。 ふだん使わないような記号文字の使用は極力控えて説明します。 Rには興味ないけど計算方法だけ知りたい、という方も大歓迎です。 こんな方向けに書いてみました 標準化ってなんで求める必要があるのか知りたい 偏差値の算出方法を知りたい 仕事で必要になった 母集団・標本？標準化ってなんだったっけ？思い出したい 必要なもの Rの開発環境ならびに基礎知識(変数とベクトル、関数の使い方程度で大丈夫です） 分散と標準偏差の算出方法 ネヴァーギブアップ精神 ※分散と標準偏差ってなんだっけ？という方は以前に書いた記事をお読みいただくか、他のWE
KLab-データ分析グループのblog : ユーザー継続率をフィッティング
2013年02月13日 カテゴリR ユーザー継続率をフィッティング Rを使って、ソーシャルゲームのユーザー継続率を、カーブフィッティングしてみましょう。 カーブフィッティングとは、データにもっともよく当てはまる数式を見つけ、データに当てはまる曲線を描くことです。 ここで継続率とは、ある日インストールしたユーザーが、n日後にゲームを訪問している確率と考えます。 たとえば、以下はある日にインストールしたユーザーが日を経過するにつれてへっていくところを10日分集計したデータです(ただし数字はダミーです)。 installがインストール日に加入したユーザー数、nが経過日数、countはインストールユーザーの内、n日後にも継続してアクセスしてきたユーザー数です。最初は1301人いたユーザーが10日後には、168まで減っています。 installncount1301133813012264130132
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