母平均

確率変数と確率分布 二項分布（離散型確率変数） 正規分布（連続型確率変数） 統計的な推測 母集団と標本 区間推定 仮説検定 確率変数と確率分布 各値に対応して確率が定まるような変数を 確率変数 という。 たとえば，$ 2\hspace{0.1em} $枚のコインを同時に投げるとき，表のコインの枚数 $X$ は確率変数である。 確率変数 $ X $ が $ a $ である確率を $ P\left(X = a\right) $，$ a $ 以上 $ b $ 以下である確率を $ P\left(a \leqq X \leqq b\right) $ のように表す。 たとえば，$ 2\hspace{0.…

統計検定 データサイエンス発展｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate 統計検定では、純粋な統計学の資格だけでなく、機械学習やAI分野を含めたデータサイエンス関連の資格が提供されている。 その中で、統計検定 CBT「データサイエンス発展」の出題範囲が、データサイエンスの網羅的な内容だったので、ピックアップ。 統計検定 CBT「データサイエンス発展」 概要 以下、統計検定 CBT「データサイエンス発展」 出題範囲表 社会におけるデータ・ AI 利活用 社会で活用されている データ 調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ 1 …

こんばんは。 今回は、多くの反ワクチン派に対する意見という形で、こちらのデータを使って頑張って見ようと思います。 資料から見えること:反ワクチン こちらの資料をみての、反ワクチン派の方の発言について。 XBBの対象のワクチン、全然効果ないんじゃない？使用する意味あるん？ 資料から見えること:Rasの場合 いろいろな症例を比較して、ワクチン💉接種済みとそうでないを見る感じか？ 数字が高くなっているのは、試料の多さが要因。データに、95%信頼区間が書かれている。 ここ大事だな？ 統計学で大事なこと まず、私は、下記に記されている数字を確認しました。95%信頼区間を見落としている方が、反ワクチン派に…

本日の勤務は7：00–16：45。 定例の４つの授業日である。ただ，昼休みにメール対応や午前中の授業記録の作成を優先し，昼食を素焼きアーモンド10粒と水道水で代替して午後の授業に向かったため，「y＝log(1+x)のマクローリン展開を板書する」という定番の例題なのに，まともに説明できなくなり，ボロボロの授業になってしまう。受講生各位には大変申し訳ない。と同時に，月曜の昼には炭水化物をある程度摂取するように心得たい。 ４時限目のデータ分析演習では統計演習その１を実施する。二項分布，ポアソン分布，正規分布から乱数を発生させて条件の確率を推定してもらう問題，および99％信頼区間（t分布やブートストラ…

ブログ更新頑張ります。目指せ週一。 読んだ本 サンプルサイズの決め方 サンプルサイズの決め方 (統計ライブラリー)作者:永田 靖朝倉書店Amazon 2つの母平均の差の検定のサンプルサイズの計算方法を確認していました。 サンプルサイズの計算式をサクッと見るぐらいだったのでそんなに内容を理解できているわけではないので、詳細の理解はこれからの宿題になります。 統計学入門 統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)東京大学出版会Amazon t検定や仮設検定自体の確認で読んでました。だいぶ理解できるようになってきた気がするので、どこかでちゃんとアウトプットやっていきたい。 A/Bテスト実践ガイド A/Bテスト実践…

本日には， 家事，休憩の合間に，次回授業である生物統計学（変動係数，確率分布，母平均の区間推定），線形代数学入門（行列演算の演習問題），微分積分学入門（微分の復習と逆三角関数の微分）の予習と，これら3科目の小テスト解答例作成をおこなう。森林整備関係（技術者研修など）であれば，直前５分程度のの資料確認で延々喋ることができるものの，数学系科目や倫理学についてはしっかりと予習しておかないと，グダグダになってしまう。という訳で，土曜には粛々と翌週授業（月曜4科目と金曜１科目）の予習に取り組みたい。 データ分析演習（フレーミング，過去の知見レビュー，問題設定）と技術者倫理入門（種差別論）の予習，および…

皆さん、こんにちは。 今回で「統計学」シリーズは最終回です。 最後に紹介するのは、統計学的に仮説が正しいのかを検証する「仮説検定」です。

皆さん、こんにちは。 今回は前回の「区間推定」の続きで、「母比率の推定」について紹介します。

要旨 変分推論について勉強し直す。 問題設定 を潜在変数として持つ確率分布からが観測されました。さて、潜在変数はいくらであったと考えられますか？ 頻度主義者の考え方-最尤推定 頻度主義とは、確率を「ある事象が何回中何回起きるか」、つまり、その事象が生起する頻度と解釈する考え方である。 赤玉と白玉が混ぜて入れられている箱があって、その箱から1個の玉を取り出して色を確認し、また戻すという操作を行うとする。「赤玉を取り出す確率は0.6である」という主張は、この操作を無限回繰り返した時、5回中3回の頻度で赤玉が取り出されることを意味している。 また、頻度主義では、推定したい潜在変数は固定されている(確…

統計学の検定を勉強していると 「サンプルサイズが30以上の場合、十分大きいサンプルとみなす」 などの文言を目にしたことはないでしょうか？ たとえば、WikipediaのZ検定のページには以下のように記載されています。 母集団は正規分布に従うことがわかっていなければならない。ただし母集団が正規分布に従うかどうか判然としない場合でも、用いる標本のサイズが十分大きければ（一般に30から40以上ならば）よい。（Wikipedia） 唐突に30という数字が現れ、なんで？？と感じる方が多いのではないでしょうか。 私もその1人でした…笑 この根拠としては、統計処理を行う際に 以下のメリットを活用できるサンプ…

こんにちは、技術本部Sansan Engineering UnitのNayoseグループでバックエンドエンジニアをしている上田です。普段はデータの名寄せサービスを開発しています。Sansanの名寄せというのは、こちらのページに記載のとおり、別々のデータとして存在する同じ会社や人物のデータをひとまとめにグルーピングすることを言います。下記の記事のとおり、前回は名寄せアルゴリズムを定量評価する際に利用する統計的仮説検定において、固定サンプルサイズ検定の課題を解決する逐次検定の手法SPRT（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を紹介しました。SPRTに…

2024/07/19の記録 勉強時間 8時間30分 勉強内容 統計学：t分布/χ2乗分布,F分布(母分散・母平均の推定および検定、母平均・母分散の 差検定) 不偏分散とデータとしての分散の区別がつかなくて困った... 線形代数学：シュミット直行法 微分積分学：マセマ演習 やったが、まだまだ足りない 、明日以降も 過去問：１個（１勝０敗） ひとこと 特になし、 それでは