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#統計 例えば 母比率pに関する検定推定に使うP値 母平均μに関する検定推定に使うP値 母平均の差Δμに関する検定推定に使うP値 はそれぞれ仮説p=a、仮説μ=a、仮説Δμ=aのaを動かして無数のP値を同時に考えることはやり易い。 母比率の「違い」に関する検定推定に使うP値 ではちょっと面倒になる。 x.com/genkuroki/stat…
#統計 色々言っていますが、個人的にP値の解説において最も優先するべきだと思っていることは、ゼロ仮説θ=0のP値だけではなく、一般の仮説θ=a (aは任意の数値)のP値全体を考えること。 これは「もう〇〇はやめよう」(例「統計的有意と言うのはやめよう」)の型の提案と違ってプラス面しかない。
昨日から自分の勉強完全に脱線して統計の勉強してる… とりあえず Tsukioさんが示してくれた例は、いわゆる母比率(母集団の比率)を標本比率(サンプルの比率)で検定する例で、ヨビノリさんの動画がわかりやすいが、中心極限定理を理解せんときつい… youtube.com/playlist?list=…
返信先:@mbi92710920素人の質問ですが、期待値と観測値を足して2で割るのはどういう意味があるのでしょうか。 それと、N変異とS変異の比率については二項検定ではなくカイ二乗検定のほうが適しているのでしょうか。
掛合氏のオミクロン人工説論文について: N変異の生存率が50%増えてN変異確率が0.818になると比率の差、およびカイ2乗検定での危険率は0.0632、補正を入れれば0.1496となりp<0.05とする有意水準では統計的有意差はでません。S変異を中立とする前提は誤っているのでは? jstage.jst.go.jp/article/ipsjtb… pic.twitter.com/P0h2oVfoAp
【6/15・16内閣支持率を統計的に見ると…】 ANN (朝日)…19.1% ± 2.4% (1,018人回答) FNN (産経)…31.2% ± 2.9% (1,013人回答) 母比率の差の検定でp<0.05 同じ母集団を調査した結果という仮説が棄却🙄 ちょっと今回は政治的思惑強すぎでは
また公立も私立も、日本語の一定学力がない外国人児童は普通授業を受けることは許可すべきでない。日本検定試験、日本国民試験に合格するまで別教室で授業を受ける。また国公立大、私立大学入試には国籍制限をつけ、日本語創作文、日本史、面談を必須にする。数学の比率は下げる
返信先:@dayux_crypto開発にかかる費用も莫大に増えていそうですね。検定に通すためのいろんな試行錯誤で…それが機種代にも反映されて結果ホールの収益とユーザーからの徴収にも… 設定に素直な挙動をする台の稼働が下がってるのもユーザー側起因の理由としてあるかなぁとは思いますが。設定を意識している比率が上がった
新たな学びに感動(秘書検定2級) 1. 円グラフは、「良い」「普通」「悪い」などの順に作成することで、分かりやすいグラフになる。 ※比率順ではない 2. 誘いを断るとき、相手が納得のいくような説明が必要。法事を内密にする必要はない。 3. 予定外の来訪となった事情まで確認する必要はない
電卓技能検定の、とにかく構成比率を求める、と言うのは、割と癖になる。 結果として何かの積算中の誤りや、ログの頻出度など、何らかの内容がちょっと気になった時など、大人になっても色々な仕事の合間に役立っている気がする。それそのもので何かわからない場合でも、視点のリセットのような効果も
【無料】ランチタイム統計セミナー (題材:統計検定2級の内容)にて、 第1回(5/31):分割表 第2回(6/6):母比率の検定推定 としましたので、 第3回(6/13頃):正規分布&それを用いた検定推定の基礎 としようと思っています。
6/6(木)昼の 【無料】ランチタイム統計セミナー(第2回) (題材:統計検定2級の内容、今回は母比率の検定推定) には、第1回目の約1.5倍の12名様が申込み中(残席3名,締切6/6,10時)。 2級を受けたい、統計の勉強法を知りたい、統計学習の流れを知りたい、といった方々が申し込まれています。
6/6(木)12時台に 【無料】ランチタイム統計セミナー(第2回) (題材:統計検定2級の内容、今回は母比率の検定推定) をやる予定でして、5名様に申込をいただきました。 techplay.jp/event/946409 5/31にやった1回目(内容:分割表)は7名様がご出席。 興味を持っていただけたかな、と思っています。
射出成形作業の技能検定2級の実技では、PSとABSの箱型成形品をそれぞれ20個ずつ作る。 PSとABSの合計樹脂量は9kgで、その比率は試験者が自由に決めてもいい。 単純に半々の比率でPS 4.5kg、ABS 4.5kgとかにすると高確率で死にます。
#統計 リンク先は、「2つの母比率は等しい」という条件の下で2つの二項分布で仮想的なデータの数値を生成したときの、P値がα以下になる確率のグラフ。 黒の点線の「45度線」に近い方がよい。 この場合にはPearsonのχ²検定が悪くない感じです。 Fisher検定達は低過ぎる(検出力の大幅低下を示唆)。
#統計 コクラン先生自身は過剰に保守的だと論文に書いているルールを「コクランルール」とみんなで呼んでいるようですが、コクラン先生が言っているように過剰に保守的であることはコンピュータシミュレーションで容易に確認できます。 Pearsonのχ²検定は結構頑健です。 github.com/genkuroki/publ…