返信先:@hayakawa_junpeiこちらとしてはそこじゃなくて統計学は数学ですよね？と言ってるだけなんです。有効数字はある種の区間で、区間推定みたいな考え方そのものですよね？と主張しています。とはいえ深夜テンションでごめんなさい。

返信先:@bibiridekagumoこちらとしてはそこじゃなくて統計学は数学ですよね？と言ってるだけなんです。有効数字はある種の区間で、区間推定みたいな考え方そのものですよね？と主張しています。

有効数字が生徒に理解されないのは高校の先生達の統計学のレベルの低さが原因ではないだろうか。真値が得られないから標本集団調べて推定するとか、近似するとかやるんでしょ。単に自然界に抽象化された数、整数が測定量として見出だせないからみたいな、変な説明はやめてほしい。無限に探せばあるだろ

本書は基本的な統計学（仮説検定や推定等）を学んだ方が、サンプルサイズ設計の考え方や導出方法について理論的背景を含めて理解したいという方はもちろん、今は統計学については詳しくないが、研究や仕事などでサンプルサイズ計算が必要となった方が、

これらの手法は、確率論や統計学において確率分布を推定するために用いられる手法であり、エアバッグシステムのセンサーデータから衝突状況を直接判断するものではありません しかし、状況認識アルゴリズムや機械学習といった誤検知判別技術において、間接的に用いられている可能性はあります

昨日はヨビノリたくみ先生の統計学推定検定YouTube動画を一気通貫で聞きますた。統計学の類は平日は頭の元気な時間帯が小間切れになっちゃうから休日にまとめてやるのが格段に効率的。語学は平日でも捗るがね。トケタロウ先生のは私頭悪いから1回じゃ呑み込めないが、たくみ先生のは本当に分かり易い。

今日は講座『数理統計学【統計検定一級「統計数理」対策】』の第8回でした！モーメント推定量や最尤推定量を紹介し、その計算方法について解説しました o(^ ^)o また、多変量解析や機械学習との関連についても解説しました！ #すうがくぶんか pic.twitter.com/0Bt3th7bop

amzn.to/3jJIai2 マンガでわかる統計学入門:統計の基礎である度数分布表、平均値、標準偏差などの基本を押さえて、統計的推定、統計的仮説へと理解は深まっていきます。#統計学

返信先:@ngtrnhomed”一般論”としてそのような使い方をしている人が多くない。この一般論が分からないのであれば、お前のフォロワーでも適当にピックアップしたフォロワーでもええけど、過去ツイ見れる人は消してないと推定できるよ🤗 それでも納得できないなら、統計学的に有意なn数でアンケートでもしてあげようか？🤗

推定値も予測値も言葉としては統計学にあるのか……。 なので結局予測した値、としか言えないみたい。 接頭語として予測を使ったので、こっちは問題ないと思う。まぁこれはこれで言葉の問題かな。

「統計学の専門家である元日本福祉大学経済学部教授の山上俊彦先生は、この度、北海道のヒグマ生息数の推定過程を精査され、過大推定となるように操作されていることを見つけられました。」一般社団法人　日本熊森協会北海道支部より kumamori-hokkaido.org/archives/450 #過大推定操作 pic.twitter.com/cbrMIdey66

母集団なんたらやら、推定を含む統計学って中学でやった覚えないのよ

📣ZENKIGENテックブログ更新📣 『統計検定®︎準１級は実務で役に立つのか？』 社内の統計検定®︎準1級合格者による、統計に関する知識の紹介です。 推定量の基礎的な性質と欠損データを題材に、統計学の有用性を解説します！ #統計検定 #統計 #統計検定準1級 zenn.dev/zenkigen_tech/…

完全独習　統計学入門 大学の統計学でつまずいた時に読んだ。仮説検定、区間推定って何…ってレベルから、t分布や95%信頼区間がわかるようになった。 基礎から学ぶ統計学 確か去年読んだ。上の本のレベルから、中心極限定理の復習や他の検定手法の把握に役立った。相関係数の計算の意味がわかる。

・【仮説検定】R言語を使って1標本の母集団の平均に関するt検定と推定を行うプログラムを実装する ・Pythonでポアソンモデルを実装する #アナと雪の女王 #アナと雪の女王 #連続分布 気になる方は要チェックです✨ 　　　　↓↓↓↓ ▼データと統計学 blogmura.com/profiles/11180…

統計検定１級対策で現代数理統計学の基礎『amzn.to/3yB6hwb』の第８章までの例題と演習問題の解説を終えました。下リンクは第８章の統計的区間推定です。第８章は第７章が元になるのですぐに終えました。章の難易度は８＜１＜２＜３＜４＜６＜５＜＜７に感じました。 muscle-castle.com/foundation-of-… pic.twitter.com/AdaAxMxinN

今日は講座『数理統計学』の第7回でした！多変数の場合に変数変換の公式を導入し、具体例を用いて計算練習を実施しました o(^ ^)o 次回からは推定量の議論に移って行きます！ #すうがくぶんか pic.twitter.com/ngPM356psJ

今日やるコト ・SQLの講座を完走する ・SQLabの問題を解く ・かめさんの統計学の講座を区間推定まで進める

通常の統計学において、最尤法は、尤度関数を最大化するようにパラメータを推定するが、機械学習の文脈から言うと、負の対数尤度関数を最小化する。（これらは同じことであり）負の対数尤度関数をクロスエントロピー誤差関数という

今回の記事では、最新の統計学的データが利用可能になった場合、システマティックレビューが更新されることで、介入効果の推定値にどのような影響が及ぼされるのかを考察します。 システマティックレビューの更新と、介入効果の推定値に対する影響 | Medical Writing Works syuichiao.medy.jp/p/c2040ab8-c66……

今はベイズ推定の件で再学習するため大学に来てる。 統計学なんて専門じゃないので😭

統計的推測理論（例えば，一般線型モデル，構造方程式モデル，確率微分方程式モデルなどに関する統計的推定検定・予測・モデル選択などの数理統計学の基本的な方法）を学び，その理論的発展の研究と共に，多様なデータへの実践的な研究を専門とすること

#統計 最尤法はモデルのパラメータの値の点推定法の一種なのですが、統計学では、点推定値だけを報告して、その不確かさも見積もりを報告しないことは禁忌とされています。 最尤法に付随する区間推定を与えるP値関数の構成法として、対数尤度比法、スコア法、Wald法が標準的に知られています。

返信先:@Flowereverbloom統計学的には、1,000のサンプルがあれば母集団の分布を推定するのには十分だと思います。 問題は、この81%が本当かどうかです。あと、恣意的なサンプリングをしていないか、などですね。

返信先:@riche501江戸時代が平均寿命が短い理由は、生まれて直ぐに亡くなる子供達が多かったと推定されるからです。子供時代に死んじゃう率が高い。それを乗り越えたら、そこそこ長生きされる人が大変だったとおもいます。統計学の嘘ってやつです。

フェルミ推定 統計学　ベイズ推定 哲学 心理学 脳科学 数学（確率）　ゲーム理論 あたりは　確実に投資に役立つ٩(๑❛ᴗ❛๑)۶

単独の疫学研究で、「有意差がありました」と表明することには、言葉と裏腹に、もはやさしたる意味がないんじゃないか。そもそも統計学的有意性と臨床的有意性は区別すべきだし。 それよりも、類似研究を俯瞰して効果量と不確かさを推定する。系統的レビュー的なアプローチが重要だろう。

Rで学ぶ確率統計(’21)第6回 統計的推定 標本の抽出方法と標本分布。実験研究とフィッシャーの3原則は改めて気をつけようと思ったところ。2項分布の区間推定はど忘れで、今回も身近な統計(’18)と統計学(’19)の教材にお世話になりました。 Rはベルヌーイ試行で母数の推定、何度も試せるのはよきよね。

質的調査をやる人は因果推論とサンプルサイズの推定は本当に重要ですし必須です。自分で適当に"飽和した"なんて勝手に決めてはダメです。自分の周りの知り合いだけ調べて「わが国の～」はもう読みたくない。 福祉領域の大学院入試には数学と統計学は必須にしてほしいです。

ベイズ推定が用いられる領域について、 スキルアップAIの講師がまとめた図👀💡 統計学を勉強中の方、ぜひ参考にしてみては？🙊 #統計 #統計検定 #ベイズ推定 #数学 pic.twitter.com/SUJLLjEuB5

amzn.to/3jJIai2 マンガでわかる統計学入門:統計の基礎である度数分布表、平均値、標準偏差などの基本を押さえて、統計的推定、統計的仮説へと理解は深まっていきます。#統計学

俺が学生の頃、統計学の初歩も教育されていないのに、初っ端からスネテカー&コクランの分厚いテキストを買わされて「コレを読んで理解するように」みたいな事を言い渡された。 試験は先輩から受け継いだコピーの丸暗記で乗り切り、卒業研究も言われるがまま機械的に推定や検定をしただけだった。

返信先:@InTingjie推定をする統計学を使う実証分析の場合、100%断言できる結果ってないですよね…1%有意でも100回試行したら1回は外れるわけですし… とはいえ、確かに自分も研究発表で2、3は使いません。1は場合によっては使うかもです🤣

数理統計学で推定量の不変性、一致性、効率性ってやってるっけ...？

今夜の統計学の勉強📝 不偏ではない推定量に対して、ジャックナイフ法によるバイアス補正推定値を、具体的に与えられたデータから電卓を叩いて計算することができた！ その問を解いてるとき、むかし教わったR言語を思い出し、懐かしいなと思ったりした。

統計学の本のサイトからダウンロードできるデータを使って、Rを試してみました🙂 ChatGPTとネット検索で調べ、 ・２群平均の差の検定 ・効果サイズの推定 ・検出力 を行いました。 本の数値結果とほぼ同じだから、きっとうまくいっているのかな🥴 #データサイエンス pic.twitter.com/g28ZP5bmgl

メリルは家族がすーぐ旅行に行くタイプだったからアウトドア精神を養われていたし知らない人から手を振られたら振り返すようなガキだったけどいまより少しぼんやりしていそう。推定。末の子統計学。

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#統計 解説: 5%の例外的外れ値を含む母集団分布のn=30の標本平均の分布のサイズ1000のサンプルのヒストグラムを描く問題を扱った(ややこしいが統計学では普通の状況)。 その場合は、中心極限定理が十分に効いていない状況なので「正規母集団の仮定」のもとでの平均の推定の誤差は無駄に大きくなる。