返信先:@wUg35pNoWe76304おっしゃる通り価格が上がったことが一因だと考えられますね。金額には量も大きく関係するので完全に切り離すことはできませんが、記述統計だけで何が起こっているかを突き止めるのは限界がありますね。

心が傷つくというのはしばしば大袈裟な表現である。多くの人が何を不快に感じるか？不満に思って我慢できなくなるのか？という観点から、記述統計を用いて地雷を知ることが失敗を回避する一つの近道ではある。地雷には男女差や世代間のギャップがあり、とりあえず相手の性別と年齢を把握する必要がある

記述統計と線形の単回帰式うんぬんくだりで求めた回帰係数を=展開した分子の説明変数xと目的変数yの共分散の目的変数の偏差のところのyーΣy/n=a(0)+a(1)x-a(0)-a(1)Σx/n→A 観測値y-Σy/n=a(0)+a(1)x+e -a(0)-a(1)Σx/n-Σe/n→B A-B=e x.com/ReplicantM4506…

はやたすさん（@hayatasuuu）の講座「5-4 : 記述統計が必要な理由」を完了しました！ @hayatasuuu もちろん記述統計もデータの概要を掴むためには必須

あしたの基礎研究マスター第1回の準備してて思ったけど、自分の理解も深まってめちゃいいね！明日はハンドブックの第３章を僕が扱います〜！尺度とか記述統計とかその辺のお話👍

記述統計とかねーよ_(:3」z)_ ま、サンプリングするしかない

なかなか身に付かない統計学を、関数電卓で手を動かしながら学び直しています。今回は１回目で記述統計です。１次元と２次元のデータをどう要約し、結果をどう使うかを考えます。人間の直観に訴えるグラフへのリンクも付けました。 sekara-kurabu.cocolog-nifty.com/blog/2024/06/p…

記述統計の利点と欠点を学ぶことをせずに（あるいは学んだけれど忘れ去ったまま）、平均（値）で語りすぎることの弊害は大きい。 平均から離れた位置にいる人は軽視され（すぎ）てきたから。

【第10回週例会】 本日の週例会は統計セクションでした！これまでのデータを要約したり可視化したりする記述統計を踏まえて，推測統計の1つであるt検定の手順を学びました！ ↓キソケンFacebook↓ facebook.com/letkisoken pic.twitter.com/OySl04c1ZK

中央値や平均値みたいな記述統計の意味を学ぶことも大切だが、縦軸と横軸の単位とその意味、注釈と出典を読むという、それ以前がボロボロな人が多いのも悲しい。

計算方法は忘れても良いけど、記述統計とか推測統計、多変量解析（エクセルでも少しはできてしまうわけだし）みたいなものが、何のためにあるのか、なんでそういう学問が発展したのか、という、なぜ学ぶのかを学ぶ（知る）ことは大事ですよ。

返信先:@e2joKFkiw6KmThE記述統計学は母集団と標本が同じか近いので誤差がないものとされて分散はnで割るんだけど、推測統計学は誤差があるので標準誤差を調整するためにn-1で割るのよ。

返信先:@e2joKFkiw6KmThEマジレスすると、調査をして全体の傾向を掴む記述統計学と、小さい標本から全体を推定する推測統計学があります。

【朗報】東京都民、子供が欲しかった : IT速報 ただの記述統計だから有意差のクソもないやろ(´･ω･`) blog.livedoor.jp/itsoku/archive…

記述統計学ってなんすか

東大がデータマイニングの入門講義を無料公開してる！ ▼リンクはリプ 第1回: イントロダクション 第2回: Python基礎 (1) 第3回: Python基礎 (2) 第4回: データの記述統計・前処理 第5回: テキスト分析の基礎 第6回: ネットワーク分析の基礎 第7回: クラスタリング 第8回: 主成分分析 第9回:… pic.twitter.com/o6yKQYoTaS

カイ二乗検定(適合度検定)で大月班長を追い詰めたカイジもカッコいいが、そんなことが出来たのも、三好の地道な記述統計があったからこそ✏️

官僚はあまり本を読んでいない。大学生の平均が一日あたり32.1分で少ないと言われているが、官僚の読書時間も大差ない。記述統計で一番読者時間が短いのは経産省。 pic.twitter.com/nywKuWCpBj

記述統計は全数調査、推測統計はサンプリング調査で、母集団と標本平均は確率論で繋がる！確率的に同じになる可能性があるだけでバイアスとなることもあるんだぜ！ゆっくりしていってね！

たしか10章の記述統計パートで乗ってたはず

記述統計を確率論と呼んでいるのを見ると少しモヤる

知識がない自分にとって、「nで割るのもn-1で割るのもどっちでもできるけど、いまは記述統計でも推測統計でもn-1を使うから分散って呼ぶね！」じゃなくて、n-1で割ったらちゃんと「不偏分散」って呼んでほしい

返信先:@StarryeyedTH便宜的に「男=1、女=2」として記述統計を整理して、「性別は平均で1.35」とか言い出したら「？？？」ですね。そんなイメージ_(꒪ཀ꒪」∠)_

記述統計学の授業でこんなの題材にいいな。 ・図表と合わせず、図1とか図2と書き、図（グラフ）の下に配置します。 ・生活満足度のメモリが3.20で始まってるので、5件法で最低が１なので、１を下限、上限を５に設定しましょう。…

返信先:@AhorhythmH他3人完全な正規分布型にならないのはこれが記述統計だからです。この図を見るに、分布の上部が千切れているため平均値と偏差値が意味合い的に一致しないのは必然です。ですが、偏差値の意味合いとして、正規分布N(50,10^2)に標準化した場合の確率密度関数の下側50%点が平均50に一致するという意味で

数学はリベラルアーツの範囲の記述統計学、Rを動かす所までできたらと思っていて、数値化を最低限できると論理思考に役立つかなと考えています 元々苦手で、中学からサボってきた箇所があるので、必要な部分は学び直していくつもりです

返信先:@_3236562194813他1人ご指摘の模試の統計データ見つかりませんでした。模試であるからには必ずしも理論的な正規分布型になるとは限りませんが、データを記述する上では正規分布になると仮定して母数や偏差値等を表記します。記述統計に推測統計の言葉を持ち出す意味では適当ではないかもしれませんが、

返信先:@_3236562194813他1人・大規模なテストの点数は正規分布に従うことが知られています。dpipe.tsukuba.ac.jp/~naito/teachin… ・模試や入試の偏差値は標本調査ではなく全数調査です。つまり推測統計ではなく記述統計です。 ・大数の法則は確率・統計論における基本定理で、当然正規分布にも適用可能です。

いまや注目度が高い統計学とかデータ分析だが、ともすればいわゆる推測統計的なものが重視される雰囲気。でも、記述統計をしっかりやれば、大抵のものは解決する。

#統計 モデルを使ってデータの数値を測った結果としてP値や信頼区間が計算される。 そういう記述統計的な計算からは科学的に弱い結論しか得られません。 強い結論が欲しければ、それ以外の何かが必要になります。 その何かについて書かれた本が『統計よりも重要なことを学ぶ』だと考えられます。

#統計 P値や信頼区間を、 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(compatibility)で解釈すること は、ある意味で、 P値や信頼区間をモデルを使ったデータの数値の要約 という意味での 記述統計的な解釈の仕方 だとも言えます。続く

ただ、遠隔リハの絶大な壁が導入しにくさなんですよね....100%言われるのが、高齢者にはスマホは扱えないと。 一方で、みんちゃれという習慣化アプリを利用した介護予防事業に私も参画しましたが、みなさん使いこなしていたし、フレイル予防効果も記述統計レベルですが確認できました。 どやさ。

経験的な話とモデル的な話。 おいらとしてはモデル的（イデア的というべきか？）に話をするのが適切というのが現在の結論。 経験的な話は記述統計ではないのかと。 x.com/kaoru6/status/…

Pythonデータ分析入門編に新講座追加 | 初心者でも記述統計量を理解できる - paiza times IT企業技術ブログ等アンテナより paiza.hatenablog.com/entry/2024/06/…

日米の実質無形資産ストックと実質労働生産性の記述統計量 pic.twitter.com/pdRIV9E2Wy

統計学エアプだけど、セイバーメトリクスって記述統計みたいな面が強いので、そこで出てくる数字や指標もほとんどは予測的なものでなく説明的なものになる、ということはないんだろうか （説明的な指標でも予測に有効に使えることがあるのはさておき）

カール・ポパーが帰納主義を批判したらしくて、仮説演繹主義を定式化したらしいんだけど。それが実験心理学の基礎になったらしいのね。それって記述統計と推測統計みたいな違いなのかなぁ？

次回のJASP大型アップデートに向けて、翻訳箇所のアップデートを行いました！ 今回、特に注力したのはデフォルトとされている記述統計から因子分析機能のUI部分を重点的に翻訳&修正しました。次回のアップデートをご期待ください！ 今後も引き続き翻訳を進めますが、要望、修正あれば教えてください🌟

記述統計の解釈について、1966-79年生まれの幸福度が最も低いということだが、論者が「肉体の衰え云々」などきちんとした要因分析を伴わない解釈を述べるのをマスコミが丸写しに述べるのは問題だ。就職氷河期経験者（1970-1982年生まれ）と大きく重なる。偶然ではあるまい。 mainichi.jp/articles/20240…

微妙に統計学かじったきりの人のほぼ全てがわからんまま放置してる概念として「なんでnじゃなくてn-1で割る標本分散使うのか」ってところがある気がしてていて、あのへんがちょうどいわゆる記述統計と推測統計の境目だし多くの人類がまだ理解できてない壁になってそうな気がする。