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2024年3月のガイアナへの中古車輸出台数は2,227台で、前月比36台減少。累計輸出台数は5,698台で、昨年に比べて843台増加した。中古車の流通がんばりましょう！🚗💨 #中古車輸出 #税関 #統計 jumv.net/basic_knowledg…

経済産業省「機械統計月報」に基づき、今月発表分の電子回路基板及び電子回路実装基板の生産動向を掲載しましたのでお知らせします。jpca.jp/jpca-chosa/sei… #電子回路 #実装基板 #統計 #生産動向 #機械統計月報 #片面 #両面 #多層 #ビルドアップ #フレキシブル #プリント配線板 #モジュール pic.twitter.com/sATh2y4YgI

ChatGPTと久保田先生に同じ質問したら奇跡おきた❗️久保田先生のオープンキャンパスは、5/26（2024年）! #多摩大学 #久保田先生 #経営情報学部 #ChatGPT #生成AI #多摩キャンパス #AIと戦う #シンギュラリティ #AI研究 #人間力 #経営情報 #大学 #奇跡 #人生 #オープンキャンパス #統計 pic.twitter.com/fOtul3e0L5

ﾏﾙｸﾞﾗﾝｼﾞｭの予備定理は, ﾜｲｴﾙｼｭﾄﾗｽの予備定理のC♾️級関数版である.  #数学 #解析 #算数 #金融 #数式 #宿題 #学校 #企業研修 #経営者 #データ分析 #機械学習 #ファイナンス数学 #証券アナリスト #確率論 #確率思考の戦略論 #ルベーグ積分　 #関数解析 #統計 #大学数学

国からさアンケート調査来るけどさ毎回面倒。３年前おき？で今年も来る。ってか、総務省に国土交通省に政府統計、絶対答えろって感じで電話もかかってくるし、人居ないから忙しいのに、決算のも期間が違うから計算しろとか面倒で迷惑なやつ。はぁ…😡😡😡😡 #調査　#統計　#面倒 pic.twitter.com/fZeB5I6voE

#統計 【多少の外れ値を含んでいても、t検定は名目有意水準を担保できる】は、曖昧な言い方な点もまずいのですが、酷い誤り扱いするべき言い方です。 外れ値は危険信号。 補足: StudentとWelchのt検定達の厳密な区別も必要。多くのよろしくない解説でt検定はStudentのt検定の意味になっています。

おはようございます！金曜日やりきって週末迎えてきましょう！ ＜今日やること＞ ☑️ #Tableau ☑️ #統計、#ロジカルシンキング ☑️ #Webマーケティング いい天気！清々しい気持ちで今日も一日頑張っていきましょう！ #朝活

マーケティングスキルって必須だよなあと改めて感じた。ただ施策だけしても意味ないので統計的な分析スキルも付随して必要。 マーケ×統計を改めておさらいしようかな。 AIもうまく活用したいところ。 #マーケティング #統計 #分析 #chatgpt

amzn.to/2YbXuwq R言語ではじめるプログラミングとデータ分析:初心者向けのR言語の入門書です。R言語はデータ分析に秀でたプログラミング言語です。もちろん無料で使えます #数学 #統計

#統計 2×2の分割表のχ²検定のP値の拡張になっているような 　オッズ比、リスク比、リスク差の値に関する検定仮説のP値 の計算の仕方は、スコア検定のP値の計算の仕方を調べれば分かります。スコア法の計算を自分の手でやってみればよい。 数値実験で性能を見てみましたが結構良いです。

「時を超えた愛」：年の差カップルが教えてくれること 様々な観点でアプローチしていきます。 いつも応援感謝致します✨ #年の差　#カップル　#恋愛　#科学　#統計　#分析　#解析　#AI　#卒論　#論文　#大谷義則 @yo0611021 #note note.com/sai_chat_gpt/n…

* ２． #統計 で、物価・賃金・生産高 など 同種のもの の #時間的変動 を示す #数値。　#基準 となる #時点 の #値 を 100 とし、#百分比 によって表す。 * #指数（しすう）とは？ 意味・読み方・使い方 を #わかりやすく解説 - #goo国語辞書 dictionary.goo.ne.jp/word/%E6%8C%87… * #変動　#時間　#百 *

‘ 正解は・・・ ＜航空運賃＞ 那覇市がトップ！！ 県外に出るには基本飛行機ですからね。 飛行機乗ると旅気分になれますよね 今日もたくさんのためになるリプをありがとうございます。 よい夜を！ ★ファミマビジョンで出題中★ gate-one.co.jp/news/info/8326/ #飛行機 #地理 #GIS #クイズ #統計 pic.twitter.com/NGC2ay48YB

【2025年卒・本選考】今最も注目度の高いデータサイエンティスト職！オンライン説明会開催中！job.rikunabi.com/2025/company/r………………………………データ分析 #新卒採用 #新卒2025 #データサイエンティスト #インターンシップ #就活 #25卒 #25卒と繋がりたい #pyhton #統計 #データベース

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研究室HPの構成(段組み)が修正されました。 sugimoto.ims.ac.jp/books/ こちら、物理学や物理化学、表面界面分野、分光分析技術などの勉強に役立つ基礎的なテキストや専門書を紹介しています。学生さんや研究者の人におススメ！ #物理 #物理化学 #数学 #量子 #統計 #固体物理 #表面界面 #触媒 #分光

「近畿地域鉱工業生産動向（2024年3月分速報）」を掲載しました。生産は、輸送機械工業等が上昇し、前月比＋2.5％と３か月ぶりの上昇となりました。 #近畿経済 #統計 #鉱工業指数 #IIP #生産 kansai.meti.go.jp/1-7research/II… pic.twitter.com/HGScYTXeYj

「近畿経済の動向（2024年5月分）」を掲載しました。 ・総括判断は「一部に弱い動きがみられるものの、緩やかに持ち直している」と据え置き（3か月連続同じ表現） ・トピックス「近畿の小売業販売2023年度を振り返る～際立つ百貨店の勢い～」を追加 kansai.meti.go.jp/1-7research/do… #近畿経済 #統計 #経済動向 pic.twitter.com/7gkZ0TYpH8

#統計 2×2の分割表でのχ²検定の実装は多くの場合に独立性のゼロ仮説のP値のみを計算する仕様になっているので、悪しき帰無主義の蔓延に貢献していると考えられます。

#統計 「θ=0」型のゼロ仮説のP値だけではなく、「θ=a」(aは任意の数値)の型の一般の検定仮説のP値の話をしたいときの困難の1つは、主要な統計ソフトの仕様がそのようになっていない場合が多いことです。 2×2の分割表でのχ²検定の実装のあるべき仕様は以下の通り。 pic.twitter.com/2wywkdfB2z

#統計 例えば、データの数値「n個中当たりはk個」に関する「当たりの確率はp=0.3」という仮説の(両側)二項検定については、P値について正確には説明できなくても、 そのP値は データの数値「n個中当たりはk個」 と p=0.3の二項分布 の相性の良さの指標の1つである と言えればそう悪くない。

#統計 P値の説明を正確にできるようになるためにはモデルの確率分布の中身を正確に理解する必要があります。しかし、多くの人にとってそれは困難です。 次善の策として、P値が データの数値と モデル+パラメータの値の設定 の相性の良さの指標の1つ であることを強調するという手があると思う。 pic.twitter.com/pSQhbq2HIZ

#統計 Greenlandさんが要約しているように * nullism (帰無主義) * dichotomania (二分法病) * reification (モデルを疑わない病(意訳)) などに学生を陥らせないように統計学について解説しないと、有害な教育をしてしまったことになります。 biostat.ucdavis.edu/sites/g/files/… pic.twitter.com/sEWxJjA8IX

#統計 悪しき二分法に誘導することが明らかな、仮説検定に関する「背理法のようなものだ」という説明は悪しき説明であるとはっきり解説した方がよい。 現在では高校生のときにそのような悪しき教わり方をしているので、大学教育では脱洗脳が必要になっています。

#統計 さらに、P値が検定仮説「モデルのパラメータθの値はaである」を与えるaの関数になることをきちんと説明し、「θ=0」型のゼロ仮説のP値だけがP値でないことがわかるように説明するべきだと思います。 そのようにP値を説明すれば、θの95%信頼区間はP値≥5%となるaの値の範囲だと言えます。

#統計 検定法の定式化には、 ①P値 ②棄却領域 ③棄却確率を与える検定関数 の3種類の方法がありますが、統計学入門の講義では「①P値」を採用し、学生を悪しき二分法に誘導しないように配慮するべきだと思います。 特に②は悪しき二分法に誘導しがちだし、③と違って理論的にも中途半端です。

#統計 P値に関するより詳しい解説が以下のリンク先の分岐スレッドにあります。 統計学入門の講義ではP値についてどのように教えるべきであるかに関する簡単な解説にもなっています。

返信先:@shiraishia_md#統計 P値は点推定だけではなく、区間推定の方法も与えます。 「リスク比はaである」の(両側)P値がα以上になるaの範囲は、リスク比に関する信頼水準1-αの信頼区間になります。 以上のP値の使い方についてはGreenlandさん達がずっと解説して来てくれています。P値は推定の道具として使うべきです。

返信先:@shiraishia_md#統計 「リスク比は1.6である」という検定仮説のP値が13%ならば、使用しているモデルの下で「リスク比は1.6である」という仮説とデータの数値は相性は悪くないのように解釈できます。 「リスク比は2.5である」のP値が1の場合には、2.5はリスク比の点推定値になります。続く

返信先:@shiraishia_md#統計 例えば「リスク比は1である」というゼロ仮説のP値が0.1%ならば、使用しているモデルの下で「リスク比は1である」というゼロ仮説とデータの数値は相性が非常に悪いと通常判断します。続く