今度は15日のうち10日が土日だ。 binom.test(10, 15, 2/7) p = 0.002446，うーん。やっぱり有意だ。 ちなみに，独立ではない（雪の日の次も雪の日が多いという自己相関がある）ので，これらの検定はウソです。 追記：2014年2月9日までのデータの時点で，中澤先生から次のコメントをいただいた：「じゃあ土日は平日の何倍大雪になりやすいのかと考えて、 fisher.test(matrix(c(9, 4, 1258*2-9, 1258*5-4),2)) したら、オッズ比は5.64 (95%CI: 1.57-25.09)でした。 坂本さんからは「大雪が28日あったうち16日が土日なので実際多いのですが、土日気温が低めなのか？とかの関連データも気になります。」（2014年2月9日までのデータの時点）というご意見をいただいた。tokyo_temp.csv に整形したものを置
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
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