明日からの土日で統計検定２級zoom講座(４日コース)の3,4日目をやります 内容は、「分散分析、相関・回帰分析、母比率の検定推定、分割表、その他(ベイズ、ラスパイレス、検出力など)」です 今回の受講者さんは1名様 対話型なので、お相手の疑問が解消されていく様子がよくわかり、楽しいです

統計web 25-7. 母比率の差の検定 プールした比率　n×比率の足し算/サンプルサイズの足し算 差の検定 比率の引き算/プールした比率×1-プールした比率×1/サンプルサイズの足し算

今日は統計2級の勉強 朝からCBTの問題を解いていく 2014～15年分は大分慣れたけどこちらの参考書は怪しい部分が所々あり、解けた部分は増えてるけど中々解けない所も 母比率の差や検定の問題はまだまだ苦手😅 最初よりは解けれてるのでもう少し詰めればいけそうな気がする 今日もお疲れ様でした😄🌃

統計web 25-1. 母比率の検定 25-2. 二項分布を用いた検定 期待値、分散を覚えてれば大丈夫だけど覚えてなかった。計算の内容はなんとか。標準化の式に当てはめてる 25-3. ポアソン分布を用いた検定 分散と期待値はλってこと？

自分の勉強するきっかけにしたくて、 と開講した統計学の夏季講座、生徒みんな休まずきてくれた。本当に嬉しい。 自分が好きでやってることが、誰かの役に立ってますように🙏 明日は母比率の検定と、片側検定。 今からゼミ

母比率の区間推定は二項分布。成功確率がpの試行をn回行うときに成功する回数がこれに対応するから。 あーそういうことか！ そう思えるということは自分は少しであっても前進してるのかも、と思いたい。 統計検定2級は、自分には簿記2級よりかなり難易度は高いと感じる。

母比率の信頼区間ってかなり基本事項だと思うけど、統計検定2級位のレベルだとここの導出が省いてる教科書多くて大分悩んだ。高校の教科書に書かれていないとなると、教師も説明できる人少なそうだし、統計嫌いがどんどん増えそうな予感。勿体無い_(┐「ε:)_ x.com/hirokazuohsawa…

ぶっちした統計の授業確認してるけど ・帰無仮説対立仮説 ・棄却採択有意水準 ・p値 ・仮説検定 ・差の差検定 ・t検定 ・比率の検定 ・多重比較 ・第1種の過誤、第2種の過誤 を１回の授業で終わらせる教授と、それについていく学生バケモンでは(※文系)

ぶっちした統計の授業確認してるけど ・帰無仮説対立仮説 ・棄却採択有意水準 ・p値 ・仮説検定 ・差の差検定 ・t検定 ・比率の検定 ・多重比較 を１回の授業で終わらせる教授と、それについていく学生バケモンでは(※文系)

統計検定2級 パーシェ指数とラスパイラス指数 要は、現代と同じ量の食物を、安土桃山時代に食ってたら、食費の比率はどうなるかがパーシェ指数。安土桃山時代の昼飯の量で現代価格を適応したら食費の比率はどうなるかがラスパイラス指数。 pic.twitter.com/Vh472tMS04

#統計 他にも、統計学の使用法を無駄に複雑にしているルールが多数普及しているように見える。 例えば、2×2の分割表の独立性もしくは等母比率性に関するPearsonのχ²検定では、Yatesの連続性補正は必要ないし、小さな期待値を持つセルがあるという理由でFisher検定を使う必要はない。

返信先:@hommedefer3他1人#統計 比率の検定や2×2の分割表の独立性検定では、スコア検定がお勧めです。 小標本の2×2の分割表での数値的確認によれば、対数尤度比検定だと過剰にP値が小さくなり易い場合が多かったです。私なら使わない。スコア検定(Pearsonのχ²検定)はかなり頑健でよい感じ。Waldは誤差が大き過ぎ。

統計検定2級通信vol.7 サンプルサイズの設計では 母比率の見当がつくときには その値をpに代入しますが そうでない場合は 最大値となるp＝0.5を使います （2019年11月２級PBTで出題） 何の役に立つのかわからず 高校のときにとりあえず覚えた 平方完成が「無駄じゃなかった！」と思える瞬間ですね😌 pic.twitter.com/otRrPSJgDU