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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

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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👍

Atsushi Doi@doiorgAtsushi

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記述統計とかねーよ_(:3」z)_ ま、サンプリングするしかない

kuma🐉Ω@kuma5656_s

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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…

せから🌟クラブ@sekara_kurabu

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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。

ノスタルジー鈴木🍉ノスタルジー&ルミエール🍉フリースタイル市川🍉@nikutaino_akuma

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【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

基礎研X(旧ツイッター)@kisoken_let

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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。

ポンデべッキオ@pondebekkio

最近はSNSで扇動的なグラフが多用されているので、若いうちから統計リテラシーを高めるのは大切ですよね。

じゃのっす@GooGaaGuuGeeGii

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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。

ノスタルジー鈴木🍉ノスタルジー&ルミエール🍉フリースタイル市川🍉@nikutaino_akuma

中学や高校で学ぶ「確率・統計」では、問題を解く方法や計算する際の考え方を学びはしたものの、なぜ、こういう学問(統計学)があるか、ということをみっちり学んだりはしなかった。方法論よりも前に、その学問の必要性を学習者は知るべきだろう。

ノスタルジー鈴木🍉ノスタルジー&ルミエール🍉フリースタイル市川🍉@nikutaino_akuma

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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。

化学魔🌦35歳朱夏@kagakuma

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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。

化学魔🌦35歳朱夏@kagakuma

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【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…

くりにかる薬剤師@Ph.D.@clinical89314

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記述統計学ってなんすか

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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

ペンくん@pythonコーチ@pen_py_coach

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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✏️

佐久間@keisankionwykip

カイ二乗検定(カイジじょうけんてい)するカイジ

フーテンの俺@namiuchikurabu

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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

Kohei Kawaguchi=Sunada@mixingale

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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!

やきさばぱん@CLrNHniSSCrWybW

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たしか10章の記述統計パートで乗ってたはず

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記述統計を確率論と呼んでいるのを見ると少しモヤる

マルチンゲール@Ohisama_datte

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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

こめ@rice_TM3

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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꒪」∠)_

ねこうどん@みなのもの@nekoudong

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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。…

エンプラ@fcuprealjk

どうすんのこれ

浅井伸彦(臨床心理士ほか)新刊「公認心理師ハンドブック心理支援編」7/19刊行予定@StarryeyedTH

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返信先:@AhorhythmH3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

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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

手を動かす@Work_at_Ownpace

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返信先:@_32365621948131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、

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返信先:@_32365621948131・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。

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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。

石橋 郁雄 🍜@super_ronin

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#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。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 ②のリンク1/2 asakura.co.jp/detail.php?boo… 佐藤俊哉著『宇宙怪人しまりす 統計よりも重要なことを学ぶ』 P値について解説している第1話を試し読みできます。 第2話以降にも重要な話が書いてあります。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#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

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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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。

リハモ │ 遠隔リハビリアプリ@rehamo_online

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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/…

高橋カヲル@kaoru6

「ダイスシーケンスのパターン全体に対する部分の割合」の意味での確率と、ダイスロールのランダムネスの概念とを分離することは、無駄に深遠そうに見えることを避けるために非常に有効です。 (要出典)

Nori(情報ブロイラー)@bgnori

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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/…

技術ブログくん@mohritaroh

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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pic.twitter.com/pdRIV9E2Wy

Bot08(日本カネ不足協会 会員)@ropcb08

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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)

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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?

えびあさ🙋‍♀️@ebiasa_psyche

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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🌟

JASPユーザーの会@jasp4jp

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おはようございます.本日は1限に看護1年の統計の基礎です.量的2変数の記述統計の話をするついでに,相関関係があるからといって,因果関係があると思うなよ,という話をしたいと思います.先輩たちは覚えてますかね? デブほど頭がいいという子どもの話を.

近藤 雅人@mkondo_showa

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記述統計量の計算のえとおがずっとわかんない!計算とかじゃないどうやったら求まるのかが分からない!!!

ゆきの@su_hp24_97

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*記述統計* 単回帰分析における注意事項として「非線形データ」「層化データ」「外挿データ」という3つのポイントをおさえておきたいです。「次のうち適切ではないものはどれか」という誤りを選択させる出題が想定しやすいです。2級では各論点の概要を把握しておけば十分と考えます。 #2級

tota | 統計学/R@tota13890499

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横断面分析では、各種記述統計量(最大、最小、平均、標準偏差、分散、歪度、尖度などなど)を求める。時系列では相関係数、平均変化率など。

野口正人@夏太(サマデブ)@Masato_Noguchi

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対象者の記述統計は、サンプリングをした「結果」だと思うんだけど、工学系のところに出すと「方法に書けよ」って言われるんのよね〜

Takazumi Ono@takazumiono

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