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今日、 統計検定2級オンライン講座(4日コース)の3日目(分散分析・相関分析・回帰分析)をやりました。 受講者さんは1名様で、じっくりと対話型でできました。 明日は4日目。 重回帰、母比率(二項分布)、ポアソン、分割表、時系列、第1,2種の過誤など 重要項目が続きます。
返信先:@toka12_torihiki検定より失礼します。 当方🐤様お正月、海賊等身、デフォ、promise等身、デフォそれぞれ所持しております。 🐇さんぱぱら、百鬼との3:3または比率交換可能でしょうか? ご検討よろしくお願いいたします。
返信先:@genlisea_8931#統計 注意: 上で紹介したG検定とPearsonのχ²検定は「違いがない」の形のゼロ仮説のみのP値を与える方法なので、そのまま使用するとnullismの罠に引っかかる危険性があります。 母比率のオッズ比、母比率の比、母比率の差を任意の値に設定する仮説の検定法に拡張しておくべきです。
#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。
返信先:@genlisea_8931#統計 一般論だけを語り、具体例を出さないと落ち着かない。 具体例:2×2の分割表の独立性に関する(もしくは母比率の違いに関する)G検定は、最尤法の漸近論から得られる対数尤度検定のシンプルな典型例になっています。(Pearsonのχ²検定はスコア検定のシンプルな典型例。) pic.twitter.com/Uuz6vuEXPw
比率の差の検定で a群 8/9 b群 100/4000 のようにnに大きな差があるとき、統計的に信頼性がないことを示せないものだろうか。 「差がある」という判定になるのは分かるけど、n=9って時点で直感的に胡散臭い気がしてしまう。
正解は②の空運業で、33業種で唯一、個人の比率が50%を超えています。株主優待目的で保有する個人が多いのでしょう。 この問題、前回の【検定⑦】で、空運業は「外国人投資家比率が最も低い」という事を覚えていれば、正解に近づけた訳ですねぇ(ノ∀`)。 ※ソース:東証の「株式分布状況調査」
・研修を丁寧にしてくれる企業 ・自己啓発やスキルアップの支援がある企業 ・メンター制度がある企業 ・社内検定があるなど努力次第で成長できる企業 ・20代などの若手社員比率が高い企業 ・20代でも管理職になりやすい企業 ・30代など若くして役員になれる企業 ・新卒入社社員の定着率が高い企業
【統計】 医学部編入用。 おすすめの勉強領域。 ・正規分布、t分布 ・仮設検定(母平均、母比率、カイ二乗検定、母分散) ・ベイズ ・条件付き確率 ・再生産数 ・ポアソン分布(二項分布) ・感度特異度 ・統計量の標本分布(標本平均、分散etc…) ・疫学(前向き、後ろ向き研究、オッズ比)
\ YouTube Pick Up!! / 【過去問題】ビジネス会計検定2級 youtube.com/watch?v=R7DSqa… 経営指標の「固定比率」をテーマに過去問を解いてみました! 簿記学習者やビジネス会計検定を受験検討中の方はご覧ください! ※「#ビジネス会計 検定試験」は大阪商工会議所の登録商標です。
りりちゃんには ・分散分析でおぢを集めた場(風俗、水商売、出会い系)の3群で良いおぢのいる平均値に有意差があるか ・各種おぢの比率をカイ二乗検定 ・良いおぢの特徴を因子分析 などの報告をしてほしいので獄中で統計数学をやってくれないかな。
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【のんびり統計・過去記事ご紹介】 統計検定2級CBT問題集をのんびりと解くブログです。 第56回のテーマは2標本の母比率の差の検定です。 標準正規分布を用いるz検定で解きます。 EXCELとPythonによるz検定実践方法もご紹介。 #のんびり統計 #統計検定2級 #Python note.com/e_dao/n/n14983…
寧ろこういう指導出来る教官が減ってきてるのかな?という昨今の道路事情。 体感老人のヤバ運転と同じくらいの比率で見かける、お前よく免許取れたな?て若者ドライバー。違反しても事故らないのは検定だからだよって考えが及ばない時点で、公道走る所か一般社会で生活するのに向いてないよ。
検定不合格で怒る方へ 違反したって事故らない!じゃないんです 検定中ですら遵法運転ができない事が問題なのです 公道では不注意や見落としが大事故に繋がります その時あなたの言い訳など通らない。 この先で消えない痛みを負わせたくない 幸せでいて欲しい だから何度でも落とします いいよ鬼で
某AI検定終了 受講体験を経てますます悶々としてしまった 📷某検定対話履歴分析結果 添付: 出題構成比率テーブルにまとめた (佐藤のリアル絶叫ボイスメモから自動AI集計) こんな配分だった模様 📷難しいよ技術用語 活性化関数、誤差逆伝播法、勾配消失問題… pic.twitter.com/sAUXSotKu9
返信先:@dakara4154G検定 結果などで調べていただくと 合計6割いってなさそうな成績で 合格している人見られますよ。 私もぎりぎり届いたかは不明なので。 正確な正解数等不明なので実際はわかりませんが、 %なので問題数や得点比率など詳細は不明ですが。違っていたらすみません。🙏
23年、24年のここまでのデータで非得点圏、得点圏の打率で母比率の差の検定をして「仮に得点圏、非得点圏の安打/打数が同じ場合にこの差が生じる確率」を計算してみたら 1位 マルティネス(日ハム) 0.1% 2位 近本(阪神) 1.1% 3位 辰巳(楽天) 2.0% この辺りは本当に得点圏に強い可能性はある
返信先:@yamitomo_blog丁寧に記述いただきありがとうございます😊G検定は正則化や機械学習の領域では統計準1と近い領域があります。 出題比率の観点からあまり関連がないと表記しました。やみともさんの認識で正しいと思います👍
返信先:@mHRRetshYz14LcE後で準1でより深く学ぶ形になって良いのではないかなと思います。 それとも、そもそもG検定での機械学習の出題比率が低く、それゆえに知識関連性はあまりないということでしょうか? 長くなってしまいすみません・・・
問17 二項分布の正規近似 標本比率 → N(P,P(1-P)/n)にしたがう 片側検定(<,>)と両側検定(≠) 問18 母分散が未知で等しい場合の母平均の差の検定 正規化,χ二乗分布(pooled variance) → 2標本t統計量(統計学入門P206~207あたり)難しい
【のんびり統計・過去記事ご紹介】 統計検定2級CBT問題集をのんびりと解くブログです。 第53回のテーマは1標本の母比率のz検定です。 不良率を題材にした実践です。 EXCELとPythonで母比率の検定に取り組みます。 #のんびり統計 #統計検定2級 #Python note.com/e_dao/n/nc1626…
【のんびり統計・過去記事ご紹介】 統計検定2級CBT問題集をのんびりと解くブログです。 第52回のテーマは母比率の検定です。 片側・両側の識別、棄却域、棄却の判断などを解きます。 EXCELとPythonで母比率の検定に取り組みます。 #のんびり統計 #統計検定2級 #Python note.com/e_dao/n/n3dcd0…
得点圏打率が意味ないって統計学的には単に打数が少なすぎて信頼区間が広すぎるから精度が低いということで、個々に関しては有意な差が出る可能性は別に否定してないよな。例えば得点圏、非得点圏の打率で母比率の差の検定やって2年続けて有意差が出た選手がいたら何かあると疑った方がいい
返信先:@Kyukyumaru990これまた英語系検定という条件を外しても、もし40歳前後の人たちだけが投票したのなら、そもそもその世代の親たちは非大卒が多いのだからこの比率になるのは当たり前ってことになりそうですね。
平成24年の古いデータですが、性犯罪の裁判員裁判の女性裁判員比率がありました! ①裁判員裁判全体では女性裁判員が43.0% ②性犯罪だけでみると女性裁判員は40.3% ①②を有意差検定にかけると、ほぼ偶然の差ではなく有意差があるだろうという結果になりました。ご参考まで… pic.twitter.com/sNEKVHOjCq