推測統計は標本から母集団を推定する手法である。帰無仮説と対立仮説を立て、有意水準5％などを基準に棄却する。第一種の誤りなどエラーの理解が重要であり、背理法の考え方が基盤となる。 #仮説検定

勘違いに気付けて良かったです🤣 なんとなく、ベイズ統計の方が推測統計よりも新しいと思ってました。 しかしこの本によると、ベイズ統計の事前分布という考え方に納得がいかなくて、フィッシャーが推測統計を編み出していったというような記述が。 tokyo-tosho.co.jp/02062/ #データサイエンス

推測統計を操る者の言説を見るに，彼らはこの仕組みの欠如に目を向けず計算結果を告げ，シャーマンの如く現実世界を語り得ているかのように錯覚している節がある．

統計家は「推測統計は現実世界のことを述べているのではない」と逃げるかもしれないが，もしそうならデータの値を利用する必然性がない．これは"哲学"ではなく，仕組みの欠如であり，人間が役に立つと判断するからといって，この欠如が解消されるわけではない．

推測統計の任意の手法は現実世界のデータの値を確率変数の値としてモデル化するが，その確率変数が従う確率測度をモデルとする現実世界の対象を特定しているとは限らない（例えば，あるコインを投げて表が出る"現実世界での確率"ですら頻度論，主観確率，傾向論の手に余る）．

二次曲線はいっそのこと、行列とセットで二次形式までやってしまうのならなくしてもいいかもしれませんね。 データ分析は、個人的には推測統計のテクニックに走る前に記述統計をガッツリやるべきと思うので、文理ともに残してほしいかなぁ… x.com/oginonobuya/st…

おはようございます。日曜日なのでのんびりスタート。 昨日のプログラミング学習 『AI・データサイエンスのための数学プログラミング』で勉強。 ・相関関係 ・信頼区間 ・異常値 ・平均 ・標準偏差 ・推測統計 統計学をもっとしっかり学ぶ必要があると感じました。

おはようございます。 昨日のプログラミング学習 『AI・データサイエンスのための数学プログラミング』で勉強。 ・相関関係 ・信頼区間 ・異常値 ・平均 ・標準偏差 ・推測統計 統計学をもっとしっかり学ぶ必要があると感じました。

記述統計は原因と結果の関連性を扱えないが、推測統計では、関連性の背後にある確率分布を想定することで推論を行うことができる。しかし、確率分布もいろいろ。なぜ薬剤効果は正規分布といえるのか？NNTが示唆するようにべき分布なのかもしれないという指摘があってもよさそう。

勉強記録３日目！ 統計学を3時間勉強しました✍️ 記述統計が終わり、推測統計に入りました！ 引き続き頑張ります💪 #勉強垢 #勉強垢さんと繋がりたい #勉強垢さんと一緒に頑張りたい #駆け出しエンジニアと繋がりたい pic.x.com/SkCtLA4M7J

「あの人、辞めちゃうかも？」 その胸騒ぎ、勘で終わらせていませんか？ 推測統計で「離職の兆候」に気づく方法を解説。データは管理でなく「気づき」の望遠鏡です。データで気づき、対話で未来へ。 詳細はこちら▼ happymeets.net/i-texens-colum… #キャリアコンサルティング #人事 #離職防止 #データ活用

・APAの推測統計に関する専門委員会が、出した論文では、データの分析において、 （1）必要最小限の分析を選択すること （2）信頼区間を使用した区間推定を行うこと （3）p値を報告するときは必ず効果量を報告すること （4）分析の前提が満たされていることをきちんと示すこと が主に述べられた

竹村先生の「多変量推測統計の基礎」に清き一票をお願いします！！！ x.com/kyoritsu_pub/s…

返信先:@shirasaka_k推測統計って知らんのかな？ これ言い出すと、テレビの視聴率は当てにならん、ってことになるのだが？ 今時の高校生は昔より統計の授業をやってるから、知ってると思うよ？

返信先:@shirasaka_k白坂さんは推測統計学を理解していない。

東大文系の数学の入試にはデータの分析をはじめとしてなんなら推測統計まで出題した方がいいのではと思ったり。経済学部の先生いるし採点も余裕っしょ

データの背後に統計モデル（抽象的な概念）を想定するのは きちんと推測統計を学んでいないと難しいだろう たとえ統計検定２級でも、正規性のモデル前提で導出された公式群が すべてだと考えていると、おかしなことを言い出す 数物系でも「正しい」モデルがあると信じる人が出てくる

推測統計の数的処理が意味わかんなすぎて体調悪いのに勉強しなきゃいけないの苦痛ですわぁぁぁ

初等的な推測統計の場合、公式にデータを代入して 結論を機械的に出せる これは多くのユーザにメリットである反面、 導出過程の背後にある考え方を無視、それどころか曲解まで生んでるようだ 初等レベルで終わっている人（非専門家）、数学者や他分野の理論研究者が教えてるからだろうか

データの分析を後ろに回したり、数学Ｂへの統合論は自分の中ではない👀 数１内だと不自由な部分が多いですが、あの時期にサラッと触れてるから数学Ｂの記述統計をテンポ良く進行でき、本題の推測統計にエネルギーが注げられる。 つづく x.com/llama_kuwa3_92…

ブレインパッドの「統計学」資料が、非常に質が高い。 統計学の全体像から始まり、記述統計（平均、分散）や確率分布の解説、そしてビジネス応用で重要な推測統計学（推定・検定）までを網羅。データサイエンスの基礎を学ぶのに最適なコンテンツ。 こちら👉 speakerdeck.com/brainpadpr/bas… pic.x.com/3OGfyD3wQ4

③ 統計は「予言」じゃな むしろ「納得」の道具。 ・記述統計＝過去を整理 ・推測統計＝仮説を検証 👉「やっぱりそうだった！」の裏づけを取る技術

【書籍・入門はじめての統計解析を一緒に学ぶブログご紹介】 Vol.4「正規分布、カイ二乗分布、ｔ分布、Ｆ分布」 リンク▶ note.com/e_dao/n/n02214… 正規分布、カイ二乗分布、ｔ分布、Ｆ分布は「連続値」をとる確率変数の確率分布です。 推測統計で大活躍するスターたちです✨️ by #のんびり統計 pic.x.com/qTFF7JKOA8

返信先:@cinAiloveボードゲームなどのアナログゲームをやっていると相手の動きの傾向とかが見えてくるので、推測統計とかが頭でサラッとでも出来ればなぁと思うんですよね

推測統計では「『確率変数』の『実現値』」の確率変数の視点と実現値の視点を，適切に切り替えることが大事ですね。 私が初学者のときには，その習得に時間がかかりました。「データから計算できる残差平方和なのに，その期待値とは何？」とか思っていました。

千葉大の学部卒業研究。竹村「現代数理統計学」を読み進んできて11章「線形モデル」に入りました。 推測統計では目的変数ベクトルyをy=Xβ+εを通じて確率変数の実現値と見なすことを強調しました。 e=y-ŷ=(I-Px)εで左辺の残差ベクトルは「実現値」，右辺は対応する確率変数であると説明しました。 pic.x.com/ZYFM5E6BQn

予備校自己採点データ等から 31or32点が偏差値50相当と推測 統計的な正規分布で 33点‥上位約18〜19% 34点‥上位約15〜16% と予想 過去状況みて合格率17%台を保ちたいのかな？と思ったら令和6年度18.6% 昨年と同程度の率か、約15%に絞るかによって33点の皆様の運命が分かれるような気がしてる #宅建 pic.x.com/3rYEZjx7rD

Ⅲ. (続き２) 　この中に、「入院してから何年後何パーセント全治するか（入院後年別の全治率）」も載っています。 生命表分析という推測統計学的の計算によって、予測できることが書かれていて、表も載っています。

神経症はこんな風に全治する 鈴木知準 著　　誠信書房 第八章　入院森田療法によってどれ位全治するか 統計学的、推測統計学的な計算結果をもとに書かれています。 これが可能になったのは、医師と患者の関係が良好だったため。それで、多数の追跡調査をすることが出来たため。 #森田療法 pic.x.com/vQt3tfSEth