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昨日は #秋彼岸の入り でした。 秋は食べ物がおいしくなる季節ですね🍂 この時期が旬でもある梨。 千葉県は全国でも有数の梨の名産地です。 ぜひみなさんも食べてみてください🌟 #柏市役所 #統計 pic.x.com/mbwfanxu0i x.com/kashiwa_data/s…
#統計 悪しきフローチャート統計学の実態については以下のリンク先スレッドを参照。 フローチャート統計学を教えて来た人達(現在も存在する！)は「やってはいけないことをやってしまった」ときちんと宣言して、フローチャート統計学を潰す側に回って欲しいと思います。 x.com/genkuroki/stat…
#統計 【日本の生物統計の第一人者の大橋靖男先生】については、以下を発見できた。 正規でなければt検定を使えないという誤解によって、常に使用可能なわけではないノンパラメトリック検定に安易に誘導することになる有害なフローチャートを引用していた。 これはアウト！ google.com/search?q=%22%E… pic.x.com/nqobzal7ul
#統計 その辺の解説は、教科書や大学での講義に従うとミスリーディングな解説を再拡散する側になり易いので、教科書や大学の講義を引用して否定して行く内容にした方が無難で安全になる可能性さえあります。 先輩達の考え方をはっきり否定して行くことが必要になるので大変な話だと思います。 x.com/tarantula_ds_/…
【パラメトリック法 vs ノンパラメトリック法】 データサイエンスの学習を進めるとパラメトリック・ノンパラメトリックという言葉がよく出てくるね🤔 簡単にいうと、データが特定の分布に従うと仮定するか否かだね！ それぞれまとめたので、なんとなく分かるけどよく分からない人は要チェック👍 pic.x.com/vm91zrk3r1
#統計 正規性の仮定の取り扱いは非自明 * 母平均(もしくはその差)の検定や区間推定を行う場合には正規分布の仮定からの逸脱について頑健。その場合はノンパラメトリック法扱いすることも可能。 * 母分散(もしくはその比)検定や区間推定を行う場合には正規分布の仮定からの逸脱について脆弱。 x.com/tarantula_ds_/…
【パラメトリック法 vs ノンパラメトリック法】 データサイエンスの学習を進めるとパラメトリック・ノンパラメトリックという言葉がよく出てくるね🤔 簡単にいうと、データが特定の分布に従うと仮定するか否かだね！ それぞれまとめたので、なんとなく分かるけどよく分からない人は要チェック👍 pic.x.com/vm91zrk3r1
#統計 t検定達をノンパラメトリック検定として説明する方法の解説(1標本t検定を例に説明しているが、Studentのt検定やWelchのt検定でも同様、さらに線形回帰一般でも同様) ↓ x.com/genkuroki/stat…
#統計 1標本t検定の方法によるP値(関数)や信頼区間については「正規母集団モデルを使う方法」だという説明が原因の誤解が蔓延しているので、対抗策として 「1標本t検定や2標本の場合のWelchのt検定はノンパラメトリック検定である」 という方針で解説するのもありだと思います。続く x.com/genkuroki/stat…
#統計 正規分布を使うモデルを母平均に関する検定や区間推定に使う場合には、中心極限定理のおかげで正規分布の仮定が現実の母集団で成立していなくても十分に使える場合が多数出て来ます。 個人的にはt検定達をノンパラメトリック検定として解説するのもありだと思います。次の投稿で解説にリンク x.com/tarantula_ds_/…
【パラメトリック法 vs ノンパラメトリック法】 データサイエンスの学習を進めるとパラメトリック・ノンパラメトリックという言葉がよく出てくるね🤔 簡単にいうと、データが特定の分布に従うと仮定するか否かだね！ それぞれまとめたので、なんとなく分かるけどよく分からない人は要チェック👍 pic.x.com/vm91zrk3r1
#統計 パラメトリック法についても酷い誤解が蔓延しているので、誤解を助長しないように解説する必要があります。 その蔓延している酷い誤解は t検定達は正規母集団でないと使えない という誤解です。そのせいで、余計に危険で脆弱なノンパラメトリック検定の使用に誤誘導されている人が多い。 x.com/tarantula_ds_/…
【パラメトリック法 vs ノンパラメトリック法】 データサイエンスの学習を進めるとパラメトリック・ノンパラメトリックという言葉がよく出てくるね🤔 簡単にいうと、データが特定の分布に従うと仮定するか否かだね！ それぞれまとめたので、なんとなく分かるけどよく分からない人は要チェック👍 pic.x.com/vm91zrk3r1
#統計 【ノンパラメトリック法は、データの分布に対する特定の仮定を設けずに分析する】は誤り 2つ目の例。Brunner-Munzel検定は検定統計量の分布が正規分布で近似されることを仮定するので無条件で使える方法ではない。 練習問題: Wilcoxonの符号順位検定ではどのような条件を仮定しているか？ x.com/tarantula_ds_/…
【パラメトリック法 vs ノンパラメトリック法】 データサイエンスの学習を進めるとパラメトリック・ノンパラメトリックという言葉がよく出てくるね🤔 簡単にいうと、データが特定の分布に従うと仮定するか否かだね！ それぞれまとめたので、なんとなく分かるけどよく分からない人は要チェック👍 pic.x.com/vm91zrk3r1
#統計 【ノンパラメトリック法は、データの分布に対する特定の仮定を設けずに分析する】は誤り。 例えば、Wilcoxon-Mann-Whitney検定の解説には「2つの母集団分布が平行移動の違いを除いて等しい」という仮定がよく書かれており、無条件では脆弱で使うべきではない検定法になります。続く x.com/tarantula_ds_/…
【パラメトリック法 vs ノンパラメトリック法】 データサイエンスの学習を進めるとパラメトリック・ノンパラメトリックという言葉がよく出てくるね🤔 簡単にいうと、データが特定の分布に従うと仮定するか否かだね！ それぞれまとめたので、なんとなく分かるけどよく分からない人は要チェック👍 pic.x.com/vm91zrk3r1
amzn.to/2W2nAiw 実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門:統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項から、やさしくサポート! #数学 #統計
‘ おはようございます！！ 【難易度：★★☆☆☆】 さて問題です。 これは何の支出でしょうか？ ＜選択肢＞ ① 鉄道運賃 ② バス代 ③ タクシー代 正解は本日17時にポストします。 今日も楽しい一日を！！ ★ファミマビジョンで出題中★ gate-one.co.jp/news/info/8326/ #統計 #クイズ #地理 #GIS pic.x.com/jm8ryulnjr
amzn.to/2yt3BSg 統計学が最強の学問である[数学編]―データ分析と機械学習のための新しい教科書：西内氏の良書！！僕はこの本で数学を学び直しました。AI、機械学習、ディープラーニング、データ解析、ビックデータ。新たな技術の裏には数学と統計学とITの出会いがあった！！#数学 #統計
#統計 以下のリンク先の結果は、驚くべき結果を発見したと評価されるような論文を発表するために統計的に有意な場合を見つけようとするときには、有意水準5%(片側検定換算で2.5%)はザルであることを意味している。再現性のない結果が大量に発表されることになるだろう。 x.com/genkuroki/stat…
#統計 事前の対立仮説が正しい確率qが低い場合。添付画像はq=10%の場合。怪しげな対立仮説を扱う場合。 この場合には、統計的有意なときの対立仮説が正しい条件付確率は大雑把に1-9αで近似されます。 片側検定換算でα=2.5%に設定することが多いのでα<3%の範囲でグラフを描いています。続く pic.x.com/ybmctnqgj6
いつもいいね! リツイート 感謝!! #小説家になろう ncode.syosetu.com/n0341gp/403/ ・つれづれグサッ 『【入門用】統計は"キレイな山"をつくることから【統計学】』 #統計 の話。統計ってなんだ？ どうやればいいんだ？ って話 生データ集めるだけじゃアカンのよ。2026年はどうなることやら。
amzn.to/2Lecli5 教養としてのコンピューターサイエンス講義 今こそ知っておくべき「デジタル世界」の基礎知識:書は、パソコンやスマホをはじめとするコンピューターや、ネット、ウェブサイトがなぜ動くのか、伝えます。#python #数学 #統計
‘ 正解は・・・ ＜電球・ランプ＞ 前年に続き岐阜市がトップ！ LED普及のためか、全体的に若干ですが低くなりました。 岐阜市はなぜ多いのでしょうね 今日もリプありがとうございます 良い夜を！ ★ファミマビジョンで出題中★ gate-one.co.jp/news/info/8326/ #電球 #ランプ #地理 #GIS #クイズ #統計 pic.x.com/l6soj4bvuz
「近畿地域鉱工業生産動向（2024年7月分速報）」を掲載しました。 生産は、生産用機械工業、電気・情報通信機械工業等が上昇し、前月比+8.2%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.x.com/4fh7y1wisf
「近畿経済の動向（2024年9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（7か月連続同じ表現） kansai.meti.go.jp/1-7research/do… #近畿経済 #統計 #経済動向 pic.x.com/v5f1tjpvht
#統計 UMPU検定に近い構成法で得られるFisher検定が数値的にUMPU検定とは全然違い、近似を使うχ²検定の方がUMPU検定と似たような検出力を持つということも、実際に地道に計算しないと分かりません。 UMPU(UMP unbiased)検定についてはLehmannさんの超有名な教科書を参照 ↓ google.com/search?q=Lehma…
#統計 理想的だが実践的には使えないUMPU検定はFisher検定と同様の方法(条件付き確率分布を使う方法)を使って構成されるのですが、Fisher検定とUMPU検定は検出力の比較で大きく違い、近似を使うχ²検定はUMPU検定に非常に近いという結果が得られています。 nbviewer.org/github/genkuro… pic.x.com/6ui5vovyug x.com/genkuroki/stat…
#統計 #Julia言語 umpu検定と連属性補正無しのχ²検定とFisher検定の有意水準5%での検出力とそれらの違いをプロットしてみました。 例えば、power: chisq b-w-r fisherのグラフでの青い部分(b)は、χ²検定の方がFisher検定より検出力が強いことを意味しています。続く nbviewer.org/github/genkuro… pic.x.com/pgefm3hhld
・【運命のFOMC】動くか仮想通貨ビットコイン -金融業界/株式投資/配当金ゲット！ ・今月末に株式分割が控えている5銘柄#高配当株投資#株式投資#配当金生活#ni... #統計 #貿易 #暗号資産 気になる方は要チェックです✨ ↓↓↓↓ ▼コツコツお金を稼ぐ副業チャンネル blogmura.com/profiles/11156…
#統計 2×2の分割表の2つの二項分布モデルにおける 理想的だが実践的には使えないUMPU検定 Pearsonのχ²検定 Fisher検定 の有意水準5%でも検出力の比較(続く) ↓ x.com/genkuroki/stat…
#統計 #Julia言語 umpu検定と連属性補正無しのχ²検定とFisher検定の有意水準5%での検出力とそれらの違いをプロットしてみました。 例えば、power: chisq b-w-r fisherのグラフでの青い部分(b)は、χ²検定の方がFisher検定より検出力が強いことを意味しています。続く nbviewer.org/github/genkuro… pic.x.com/pgefm3hhld
#統計 確率についての直観的な処理は人間にとっては非常に難しいです。本当に難しい。 検定法の評価において基本になる確率の数値であるαエラー率と検出力の数値をコンピュータで地道に計算して確認するまで、検定法の評価について変な思い込みを持たないように注意するべきだと思います。 x.com/florets1/statu…
返信先:@genkuroki「正規分布近似を使う方法よりも確率を正確に計算する方法の方が常に優れている」これはそう考えていました。優れているといいますか、正規分布近似しなくてよいなら、しない方がアイデア通りでうれしいよなという気持ちです。いただいたリンク先がんばって読んでみます。
#統計 そもそも使用するデータの数値にはバイアスが入り込んでいる疑いが常にあるので、理想化されたモデル内での確率を正確に計算しても大してうれしくない。 あと、モデル内確率についても人間の直観はあまり効かないので、αエラー率などをコンピュータで地道に計算して確認するべきです。 x.com/florets1/statu…
返信先:@genkuroki「正規分布近似を使う方法よりも確率を正確に計算する方法の方が常に優れている」これはそう考えていました。優れているといいますか、正規分布近似しなくてよいなら、しない方がアイデア通りでうれしいよなという気持ちです。いただいたリンク先がんばって読んでみます。
#統計 二項分布や多項分布の検定法についても同様です。 確率を正確に計算する検定法もαエラー率の意味では不正確な検定法になり、正規分布近似を使う方法との比較では利点だけではなく、欠点もある。 方法の選択はトレードオフの問題でしかない。 x.com/florets1/statu…
返信先:@genkuroki「正規分布近似を使う方法よりも確率を正確に計算する方法の方が常に優れている」これはそう考えていました。優れているといいますか、正規分布近似しなくてよいなら、しない方がアイデア通りでうれしいよなという気持ちです。いただいたリンク先がんばって読んでみます。
#統計 しかし、Pearsonのχ²検定では (αエラー率) ≈ α という近似は効率的に実現できても、(αエラー率) > α となる場合が生じることを防げません。 要するに、Pearsonのχ²検定とFisher検定はどちらも不正確であり、それぞれ異なる利点と欠点を持つということです。 x.com/florets1/statu…
返信先:@genkuroki「正規分布近似を使う方法よりも確率を正確に計算する方法の方が常に優れている」これはそう考えていました。優れているといいますか、正規分布近似しなくてよいなら、しない方がアイデア通りでうれしいよなという気持ちです。いただいたリンク先がんばって読んでみます。
#統計 特に2×2の分割表でのFisher検定では検出力が犠牲になり易いです。 2×2の分割表では、Yatesの連続性補正なしのPearsonのχ²検定の方がαエラー率がαに近くなり、理想的なUMPU検定に近い性質を持つ場合が多いことを数値計算で確認できます。続く x.com/florets1/statu…
返信先:@genkuroki「正規分布近似を使う方法よりも確率を正確に計算する方法の方が常に優れている」これはそう考えていました。優れているといいますか、正規分布近似しなくてよいなら、しない方がアイデア通りでうれしいよなという気持ちです。いただいたリンク先がんばって読んでみます。
#統計 離散分布モデルについての実践的に使用可能なすべての検定法は「(αエラー率)=α」を満たしていないという意味で、不正確な検定法になります。 確率を正確に計算する方法によって「(αエラー率)≤α」となるようにはできますが、αエラー率がαよりひどく小さくなって検出力が犠牲になったりします。 x.com/florets1/statu…
返信先:@genkuroki「正規分布近似を使う方法よりも確率を正確に計算する方法の方が常に優れている」これはそう考えていました。優れているといいますか、正規分布近似しなくてよいなら、しない方がアイデア通りでうれしいよなという気持ちです。いただいたリンク先がんばって読んでみます。
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