あけましておめでとうございます。 本年もよろしくお願いいたします。 主成分分析 さて、昨年の終わりごろから、私は仕事で主成分分析を行っています。 主成分分析というのは、多次元のデータを情報量をなるべく落とさずに低次元に要約する手法のことです。 主成分分析は統計言語 R で簡単にできます。 例として iris データで実行してみましょう。 data(iris) data <- iris[1:4] prcomp.obj <- prcomp(data, scale=TRUE) # 主成分分析 pc1 <- prcomp.obj$x[,1] # 第一主成分得点 pc2 <- prcomp.obj$x[,2] # 第二主成分得点 label <- as.factor(iris[,5]) # 分類ラベル percent <- summary(prcomp.obj)$importance[3,2] *
→ アップデート：〈6-September-2011版〉． 数理統計研修の受講生から，「統計学の参考図書を紹介してほしい」との依頼があったので，下記のような「お誘い本リスト」をつくってみた．“門前”から“門”までの「参道」がやや長い気がするが，そこは気の迷いや逡巡が憑いてまわる相手のために，ということでご容赦を．また，いったん“入門”してしまった後は，手法ごとにそれぞれ適切な本（中級書）がきっとあると思うが，上のリストではそこまでは考えていない．ただし，ぼくの担当している講義が「実験計画法」だったりするので，この分野については数冊選んで，リストに付けた．なお，〈R〉に関する参考書は別のリストを参照されたい． ご意見などありましたら，ご連絡ください． 門前で迷っている人のためのコミック系入門書 高橋信『マンガでわかる統計学』（2004年7月刊行，オーム社，ISBN:4274065707→版元
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
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
Rは統計解析のブッシュナイフだ 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎（1） 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よう！
┗間隔尺度および順序尺度のための検定 統計は何回勉強しても、すぐ忘れてしまう。一番知りたいことは、どの統計を使うかということ。 しかし、重要な点は、検定を行うのはどういうデータであるか？ 得られたデータをグラフにしてみて、「比較すべきポイントは何か？」をつかむ！
【ご挨拶】またしても1年振りの更新．というのも，コレを書いていたからでした． 『Excelで学ぶ回帰分析』, ナツメ社, 2004年． このサイトや講義用のサイトを運営してきた経験からなんとか作ることができました．今後はこういうテキストなどとの住み分けを考えなければならないですね．(2004/8/9) 大学のPC環境も大幅に整えられつつある昨今ですが，学生が利用するものといえば，電子メールにWebがほとんどで，統計処理を行う機会が少ないように思えます． このページは私(阿部)が早稲田大学メディアネットワークセンターの助手時代に作成した統計処理のサンプル集を元に，表計算ソフトで可能な統計処理についてまとめたものです．MNCからは文章の変更も含めて利用許可を頂いております． ・表計算ソフト(Excel)の簡単なガイド(1) ・表計算ソフト(Excel)の簡単なガイド(2) ・表計
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2024年5月時点の調査。
指定されたページ（URL）が見つかりません ファイルが見つかりません。既に削除されているかURLが変更になっている可能性があります。10秒後にトップページに移動します。トップページに移動しない場合、下記URLをクリックして下さい。 https://www.mdf-soft.com/ The Web server cannot find the file or script you asked for. The page no longer exists, or may have been moved or re-named. You will be automatically redirected to the toppage in 10 seconds. If you aren't forwarded to the new page, click the URL below. https
直前のページへ戻る E-mail to Shigenobu AOKI 統計学関連…何でも掲示板 統計電卓 JavaScript統計電卓 使用法 オプションについて バグ修正などの履歴（Nov 10, 2006） ★ ★ 分析データファイルの指定 諸注意！ データファイルの形式 分析データファイルの指定は，「Browse」ボタンをクリックしてください。その後，解析に使用するデータファイル（ローカルファイル）を選択します。パス名・ファイル名に２バイト文字を使わないで！ ローカルファイルをアップロードできない環境のときには，旧版をお使いください。 ★ 分析プロシージャの指定（どれか一つを選んでください）
パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法 Last modified: May 16, 2002 パラメトリックな手法 母集団の特性を規定する母数についてある仮説を設けるもので，平均値の差の検定（$t$ 検定と略称されることが多い）や分散分析（$F$ 検定と略称されることがある）などがこれに該当する。これらの検定手法では，母集団の正規性や等分散性が仮定される。 ノンパラメトリックな手法 母集団の分布型（母数）について一切の仮定を設けない。 このため，分布によらない手法と呼ばれることもある。 特に，標本サイズが小さい場合には，それから求められた統計量の分布型は不正確なことが多く，パラメトリックな手法を適用することは不適切になりやすい。 しかし，ノンパラメトリックな手法は常に適用可能である。 このほかにも両者の相違点は数多く，それらは表 1 のようにまとめられる。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
