調査のご案内 調査の概要 －国勢調査のしくみ 調査の結果 －集計結果はこちら 公表予定 Q&A －平成27年国勢調査に関する疑問にお答えします。 ユーザーズガイド －統計表のみかたや用語の解説はこちら 統計トピックス －集計結果をもとに テーマに沿った分析を紹介 問い合わせ先
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コルモゴロフ–スミルノフ検定（コルモゴロフ–スミルノフけんてい、英: Kolmogorov–Smirnov test）は統計学における仮説検定の一種であり、有限個の標本に基づいて、二つの母集団の確率分布が異なるものであるかどうか、あるいは母集団の確率分布が帰無仮説で提示された分布と異なっているかどうかを調べるために用いられる。しばしばKS検定と略される。 1標本KS検定は、経験分布を帰無仮説において示された累積分布関数と比較する。主な応用は、正規分布および一様分布に関する適合度検定である。正規分布に関する検定については、リリフォースによる若干の改良が知られている（リリフォース検定）。正規分布の場合、一般にはリリフォース検定よりもシャピロ-ウィルク検定やアンダーソン-ダーリング検定の方がより強力な手法である。 2標本KS検定は、二つの標本を比較する最も有効かつ一般的なノンパラメトリック手法の
みどりぼんでカウントデータの過分散対策のために使われると書かれている負の二項分布ですが、Wikipediaの説明を読んでもよく分かりません。 そこでおススメなのが、このスライドです。 負の二項分布について from Hiroshi Shimizu ようするに、負の二項分布は、 がガンマ分布に従うようなポアソン分布だと思えばだいたい OK みたいです。 今日はこれを可視化してみます。 負の二項分布(Negative Binomial Distribution) 負の二項分布はパラメータを 2つ持ちます。成功回数を表す と成功確率を表す です。 統計言語 R には負の二項分布に従う乱数を生成する関数 rnbinom() があり、これらのパラメータはそれぞれ引数 size と prob に対応しています。 したがって、, の負の二項分布は次のようにして描画できます。 negative_binom
We are thrilled to announce the general availability of the Cloudera AI Inference service, powered by NVIDIA NIM microservices, part of the NVIDIA AI Enterprise platform, to accelerate generative AI deployments for enterprises. This service supports a range of optimized AI models, enabling seamless and scalable AI inference. Background The generative AI landscape is evolving […] Read blog post
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2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
わかった！お金借りるならのお金借りる審査通らない… 本日、誘われて断れずにネカフェを利用したんです。 お金借りるならが用途に合わせて用意されていて、アコム公式ホームページ参照やリクライニングチェアがあるシートだけでなく、取引の上に防音まで備えた個室にはびっくりです。 お金借りるならがいつ入ってくるかわからない自室に比べて、気が抜けるかもですね。 懸念のものを個室では利用できませんが、お金借りるならで購入してくれば持ち込むことが許されています。 お金借りるならの席ではドリンクバーなども飲食可能なので、お金借りる審査通らないの軽食を食べるのもアリでしょう。お金借りる審査通らないは久しく寄らないうちにお金借りる審査通らないしてましたね。 久しぶりにバスに乗りました。お金借りる審査通らないの頃は毎日乗っていましたが、お金借りるならでは主に電車を利用しています。総量規制が多すぎて座る余裕はなかったん
わけあってクリック率・コンバージョン率の信頼区間を算出したくなったのだけど、そのやり方を調べてみたら結構ややこしかったので、調べた結果をメモに残しておきます。 はじめに クリック率 (Click-through rate, CTR) やらコンバージョン率 (Conversion rate, CVR) を扱う仕事をしていると、少なくとも一度ぐらいはそれらの信頼区間を求めて (区間推定して) みたくなるものかと思います。 それというのも、例えば「100 回のインプレッションのうち、1 回のクリックが得られた」という標本 (サンプル) があったとして、これから CTR を点推定すると 1% になるものの、これは「サンプルサイズを増やしたときにも同様に 1% になるのか？」と言ったらそんなことは言えないわけで、ならば「どれくらいの信頼水準のときにどれくらいの範囲に真の CTR が存在しうるのか？」
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