: 観測された値 : 期待された値
データ数が少ない場合は、イェーツの補正などを利用する。
【9分で分かる】AI・機械学習の勉強に必要な数学の基礎を徹底解説！微積分・線形代数・確率統計 - YouTube ■微分 微分が何の役に立つのか。 → 最適化する。 傾き0の接線を求める。 to find the slope of the tangent by differentiation. 上記動画より ■確率分布 一様分布 正規分布 カイ二乗分布 ポアソン分布 → ベイズ統計学への第一歩 わかりやすい。
クロス表データのベイズ分析のために使用できるいくつかの可能性があるモデルがある。 クロス表の各セルでの頻度に対するいわゆる対数線形モデル（ポアソン・モデル）。各セルのデータの比率の推定値を得るための二項モデルである。カイ二乗検定よりもさらに詳細にデータのパターンを探索する可能性がもたらすだろう。 データをデータフレーム形式のクロス表に並べる。つまり、クロステーブルの各セルの頻度が変数となり、行名と列名も別々の変数で与えられる。 タイタニックデータの呼び出し 生存・性別を使用する。 library(titanic) data(titanic_train) dat <- subset(titani…
ノック85 : データの分布をみてスケーリング手法を考えよう スケーリングとは、異なる範囲にあるデータを同じ範囲に統一する作業のことです。 データの扱い方によっては、スケールの大きなデータに引っ張られて、スケールの小さなデータの特長が結果に反映されにくくなります。小さな値の特長も機械学習に反映させるため、大きいデータを小さな値にスケーリングする処理が必要となります。 まず、describeで基本データを確認します。 import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas a…
UCLA: Statistical Consulting Groupのページから。 stats.oarc.ucla.edu UCLAではMplusのコードが書かれているが、このエントリでは、同じ分析をRのlavaanでの再現したいと思う。 Mplus パス解析はすべての変数が観測される方程式系を推定するために使用される。潜在変数を含むモデルとは異なり、パス・モデルは，観察された変数の完全な測定を仮定する。観察された変数間の構造的関係のみがモデル化される。このタイプのモデルは、1つまたは複数の変数が他の2つの変数の関係を媒介すると考えられる場合によく使用されます（媒介モデル）。同様のモデル設定は…
アウトカムが ２値のカテゴリー変数ならカイ二乗検定 or Fisherの正確確率検定 連続変数で正規分布に従えばt検定、従わなければMann-Whtney U検定 ロジスティック回帰でオッズひを計算する場合は、 条件付きロジスティック回帰 conditional logistic regression 一般化推定方程式 generalized estimating equation を用いてペアを考慮したロジスティック回帰を行う ペアを考慮することがどれほど重要かはコントロバーシャル
研究 統計学 ガンマ分布、カイ二乗分布
カイ二乗検定を行う関数ChisqTest()にFloat64の行列を渡したら怒られた。 関数定義を見ると、整数型の行列だけを受け入れるように作られている。 function ChisqTest(x::AbstractMatrix{T}) where T<:Integer HypothesisTests.jl/power_divergence.jl at be980f3ca89908cf63e60307287fe9fad02c47ad · JuliaStats/HypothesisTests.jl · GitHub
smartNewSで、私ごとき若輩者の仕事術を紹介してもらいました。 いま職場で塾を初めまして、月１回統計分析の講座をしてます。 なにより終わったあとに懇親会できるのが、若手とも交流できて楽しみです。 一年で、カイ二乗検定、分散分散、回帰分析といった手法を、自分の仕事で使えるようになってもらうことが目標です。 https://data.wingarc.com/data-for-public-workers-40940?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-for-public-workers
(Image by Arek Socha from Pixabay)江添さんがこんな記事を書かれていました。個人的な感想ですが、面白い観点だなと思った次第です。この記事では、江添さんが取り上げた論文についての直接の議論はあえて避けます*1。が、江添さんが提起した問題をより一般化して、SOTAに限らず「ある何かしらのメトリクスで評価される」分野の研究をどう見たら良いか？という問題についてちょっと考えてみようと思います。 *1:何故議論を避けたかは察してください
ナイジェリアからの2015年の報告 Ann Med Health Sci Res. 2015 Nov-Dec; 5(6): 442–446. doi: 10.4103/2141-9248.177984 A 10-year Review of the Clinical Presentation and Treatment Outcome of Asherman's Syndrome at a Center with Limited ResourcesC/Sと中絶のD/Cが原因とあり、C/Sとは何かと思ったのですが、子宮の癒着をもたらすということから考えておそらくCesarean Sectionの…
カイ二乗検定をExcelで行うには、 期待値の表も作成する必要がありましたね。 tanaka-corp-plan.hatenablog.com よく使う 2 x 2 の表であれば、あらかじめ数式を入れておき、 実測値を入れたら自動計算するようにしたいものです。 そのような表を作っていると、実測値（数値）を入力するセルなのか、 それとも数式で自動的に計算されるセルなのか、迷うことがあります。 この二種類のセルを見分けるようにする方法のひとつとしては、 数式を入れたセルに色をつける、があります。 条件付き書式の条件にISFORMULA関数を使うことで、 数式が入力されているセルのみ、書式を変更する…
Shagrin BS, Gheihman G, Sullivan AM, Li H, Hirsh DA. Faculty perspectives on facilitating medical students' longitudinal learning: a mixed-methods study. Med Educ. 2022 May 22. Epub ahead of print. 背景：医学生が患者を縦断的にケアすることは、臨床学習を支援し、患者中心性を促進する。しかし、学生の縦断的学習とケアを促進するための教員の経験則に基づく指針はほとんど示されていない。本研究では、relati…
こちらの資料がソース。 rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com https://dss.princeton.edu/training/Panel101R.pdf plmパッケージ rdrr.io https://cran.r-project.org/web/packages/plm/plm.pdf データの読み込み library(foreign) Panel <- read.dta("http://dss.princeton.edu/training/Panel101.dta") データ head(Panel) country year y y_bin x1…
ベイジアンネットワーク ┗データを十分に網羅して上げる必要がある ┗網羅できた場合 ┗実装 ┗pgmpy利用 → 課題：LiNGAMのように影響度を数値はされないので、相関(correlation)を出して、参考にする必要がある ┗個別作成 ┗1. 独立性の検定により、変数間のスケルトン(方向のない依存関係)と条件付き独立の検定を特定 → PCアルゴリズム ┗独立性の検定：カイ二乗検定と呼ばれ、変数間に関連があるかどうかを検定するもの ・カイ二乗検定とは？：t検定は標本集団の平均を比較する際に利用するなら、カイ二乗検定(Chi-squared test)は標本集団の分布を比較する際に利用する方…
Excelには、相対参照と絶対参照があります。 数式を別のセルにコピーすると、 コピー先に応じて数式中に参照しているセルも変わるのが相対参照。 変わらないのが絶対参照です。 普通に数式をセルに入力すると自動的に相対参照になるので、 相対参照のほうがよく知られていると思います。 相対参照から絶対参照に切り替えるには、 入力中にF4キーを押すのがおすすめです。 例えば、B2を入力中にF4を押すと、 B2 → $B$2 → B$2 → $B2 → B2 といった順で絶対参照に変換されます。 普通に使われる相対参照と、 行・列ともに固定したい絶対参照はよく使うのですが、 行・列のどちらかしか固定しない…
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