07/07/27 21:12:15
>>102
重回帰分析の解説サイトを、ひとつ紹介しておくよ。
平易な文調とExcel分析ツールでの解法例があり、初心者にも
理解し易いと思う。
回帰分析(2)
URLﾘﾝｸ(www.aoni.waseda.jp)
107:名無しさん＠５周年
07/09/05 07:56:07
>>106
こちらの方が、判りやすいのでは？
EXCELを使った多変量解析 URLﾘﾝｸ(gucchi24.hp.infoseek.co.jp)
108:名無しさん＠５周年
07/11/03 21:51:40
>>68,>>69
他スレのコピペですね。
統計学
ｽﾚﾘﾝｸ(sociology板:78-79番)
109:名無しさん＠５周年
07/11/20 21:18:03
>>102
27 ：１３２人目の素数さん：2007/11/16(金) 16:46:45
・・・散布図を確認するのはいい心掛けだけど、そこでは、
まず異常値があるかどうかをチェックすべきだろうな。
あった場合にその扱いをどうするかは場合による。
それから、サンプルは本当に独立性を満たしているか？
満たしていなければ、いろんな方法でモデルを工夫
しなければいけない。
回帰分析では最終的な誤差の分布が問題なのであって、
元の変数の分布はモデルの正当性とは関係がない。
なので、最初に変数変換をすればＯＫというわけではなく
実際に回帰してみて、モデルの診断を行うという試行錯誤を
せざるをえない・・・
統計学なんでもスレッド7
ｽﾚﾘﾝｸ(math板:25-27番)
110:名無しさん＠５周年
07/12/07 20:32:01
「はじめての統計学」（鳥居泰彦著）って
わかりやすくて好きなんだけど、
索引が無いのが致命的だ。
索引ついた改訂版出してくれないかな？
111:名無しさん＠５周年
07/12/07 23:42:57
”「統計学」の主な役割の一つは、現実と理想化された概念との精度問題を
取り扱うことにある・・・”
乱数と確率事象 URLﾘﾝｸ(econom01.cc.sophia.ac.jp)
112:名無しさん＠５周年
08/01/11 21:07:07
文系大学生です。統計学で卒論を書こうと思っています。テーマは自由なんですがなにかいいネタありますか？
113:名無しさん＠５周年
08/01/12 19:54:56
>>112
選挙ネタ。世論調査ネタ
114:名無しさん＠５周年
08/01/15 21:32:58
>>112
統計データ解析でなく、統計学でということは統計学徒なのですね？
文系というと、専攻は心理学？社会学？史学？経済学？そもそも
文科生が、何故にシミュ板で質疑？
115:名無しさん＠５周年
08/01/19 13:29:46
世の中は統計学の誤用だらけと過激な声明がなされてあるが、難しくない統計学で
誤用だらけって、何を言いたい反語修辞法なのかな？
”・われわれが必要とするような統計学は難しいものではない
・しかしながら「ちょっとヘン」なので勉強に時間かかるかも
・疑いぶかく－あなたも私もいつでもどこかで何かを誤解
・そもそも世の中は統計学の誤用だらけ ”
生態学研究で得られたデータを解析するための統計モデリング
－理解できる統計学めざして－ p11/32 久保拓弥
URLﾘﾝｸ(hosho.ees.hokudai.ac.jp)
116:名無しさん＠５周年
08/02/04 18:10:58
統計GISって、どういう統計法なんだ？
統計情報セミナー「統計GISの発展」
【日程】2月19日(火)【主催】統計情報研究開発センター
【会場】ホテルフロラシオン青山1階「ふじ」の間（東京都/港区）
URLﾘﾝｸ(events.nikkeibp.co.jp)
117:名無しさん＠５周年
08/02/13 23:23:06
二項分布やポワソン分布の離散型確率分布にも、連続分布と同じく平均と分散が
存在するというが、離散分布における分散ってどういう量なのだろ？
道具としての統計解析 一石賢 日本実業出版社 ￥2,310
URLﾘﾝｸ(www.njg.co.jp)
118:名無しさん＠５周年
08/02/19 23:46:19
標準偏差(SD)と標準誤差(SE)の誤用って、どういう時になんだろ？
”しばしば間違って使われている統計手法のベスト3は次のような
ものです。
・標準偏差(SD)と標準誤差(SE)の使い分け。
・有意確率(P値)と「有意差あり」の意味。
・多重比較の使用方法。
これらは、全て非常に初歩的かつ基本的なこと・・・・”
URLﾘﾝｸ(www.snap-tck.com)
119:名無しさん＠５周年
08/03/19 00:40:08
>>94
単変量（一変量）ロジスティック回帰分析
120:名無しさん＠５周年
08/05/17 11:59:29
>>118
標準偏差(SD)と標準誤差(SE)の使い分けは、これでよいのかな？
499 ：１３２人目の素数さん：2008/02/07(木) 14:21:57
>>497
ある推定値に関する標準偏差を標準誤差という。回帰分析でよく使われる。例えば回帰の標準誤差や
回帰係数の標準誤差など。標準偏差は推定値に限らずデータでも使われる。
統計学なんでもスレッド7
ｽﾚﾘﾝｸ(math板:497-499番)
121:名無しさん＠５周年
08/05/17 12:33:31
順推論と逆推論の考え方で、多変量解析？
”近年話題の感性工学の事例が多数使われており、実践編として楽しく学べるようになっている。ユニークな
点として、順推論と逆推論という考え方で構成され、ラフ集合などの最新の非線形数学を取り入れている。”
エクセルで学ぶ多変量解析の使い方 井上 勝雄 筑波出版会 2002年11月 \2,310
URLﾘﾝｸ(pub.maruzen.co.jp)
122:名無しさん＠５周年
08/06/07 11:40:44
1/225の確率の抽選を17300回試行して、結果が1/293程度になってしまう確率はどれくらいでしょうか？
123:名無しさん＠５周年
08/07/04 19:04:40
完全な素人なんですが、統計について聞かせてください。
ある5地域、各3000人にあるアンケートをした場合、
その結果をもって、何かを断言することはできるでしょうか？
具体的には、コンバットナイフなどを売る店に悪感情を抱いているか、というアンケートに対して、
70％の人間が悪感情を抱いているという統計結果が出たとします。
それをもって、『世間多く』はナイフ販売をしている店に対して悪感情を抱いていると断言することって可能なんですか？
124:・・・
08/07/21 18:06:50
統計分析の利点と欠点は何だと思いますか？？
よかったら教えてください＞＜
125:名無しさん＠５周年
08/07/21 19:07:48
>>123がバカだと断言することは可能だけどな
126:名無しさん＠５周年
08/07/27 18:43:21
平均５．８回成功するものを２４回試行（期待値１３９．２）して
８２回しか成功しなかったのですが確率的？には何％くらいなのでしょうか？
全然ありえる範囲？試行回数が２４とあまり多くはないですが
数字苦手なんで暇な方計算お願いします
127:名無しさん＠５周年
08/07/28 14:25:15
【毎日・変態報道】“就活生を脱がす企画も”「毎日」系企業が出す「エロ雑誌」が過激すぎる…週刊文春が報道→雑誌、突然の休刊に★４
ｽﾚﾘﾝｸ(newsplus板)
「毎日」系企業が出す「エロ雑誌」が過激すぎる
週刊文春（７月３１日号）Ｐ１３７～Ｐ１３８より抜粋
URLﾘﾝｸ(www.bunshun.co.jp)
７月２０日、毎日新聞１面に「お詫び記事」が掲載された。毎日新聞が謝ったのは「ファーストフードで女子高生は性的狂乱状態」等々、
引用も憚られるような＜品性を欠く性的な話題＞で溢れ返っていた毎日の英文サイトコラム「waiwai」についてだった。
だが、その過激さにおいては「waiwai」を遥かに凌駕する雑誌を「毎日系企業」が発行しているから驚きだ。
「毎日新聞が出資する毎日コミュニケーションズの１００％子会社が過激なエロ雑誌を作っているんです」（毎日新聞関係者）
毎日コミュニケーションズ（以下、毎コミ）とは、毎日新聞の関連会社として設立され、同じパレスサイドビルに入居する企業。
毎日新聞社は同社株を９％保有する第３位の大株主で、非常勤監査役に菊池哲郎・毎日新聞常務が名を連ねている。
毎コミといえば、大塚愛を起用したＣＭが話題の就職情報サイト「マイナビ」が有名だ。リクルートの「リクナビ」と並び、
最近の就活生には欠かせないアイテムだという。
（中略）
就活情報ならぬ、「エロ情報」を発信しているのは、０１年に毎コミの１００％出資で設立されたＭＣプレス。
同社は『ＤＶＤヤッタネ！』や『ＤＶＤデラデラ』などヌード満載のＤＶＤ付きグラビア誌４誌を毎月、発行しているのだ。
しかも「就活生を脱がす企画もある」（前出・関係者）という。
早速、確認してみると、『ヤッタネ！』４月号で「就活生を狙え 今はいているパンツに穴を開けていいですか？inマ○ナビ」
という企画が掲載されていた。付録のＤＶＤではリクルートスーツ姿の女の子３人が、あられもない姿に。いくらなんでも、
これはちとヤリ過ぎでは・・・。
128:名無しさん＠５周年
08/07/28 20:38:00
1.43の５乗根ってテスト中にどう求めるのですか・・・？計算機を超えてますよね？
129:名無しさん＠５周年
08/07/28 22:18:09
>>128
一桁目が1、二桁目が(適当に入れて5乗して調べる)
を繰り返せば簡単。
上位4桁ぐらい1分あれば出せる。
130:名無しさん＠５周年
08/08/02 12:29:05
ばらついた測定値の平均値について質問させてください。
良く簡易的に、突出した値を無視した残りの測定値の算術平均
を求めている事例があります。この場合、あきらかに測定した１点
がとんでもない値であった場合のみ無視するべきでしょうか？
それとも、どんな分布になっても測定結果の最大と最小の値を
機械的にを無視した後、算術平均するのが良いのでしょうか？
131:名無しさん＠５周年
08/08/03 21:43:58
x^5=1.43
log(x^5)=log(1.43)
5log(x)=log(1.43)
log(x)=log(1.43)/5
x=exp(log(1.43)/5)
132:名無しさん＠５周年
08/10/03 05:09:39
先物投資
ｼｽﾄﾚに多変量解析を導入するとしたらどのような使い方をしますか？
教えてください。
133:名無しさん＠５周年
08/10/24 19:47:03
数学嫌いの統計初心者です。訪れた統計サイトで、この本が紹介されていたんだが、
検定・推定のしくみを会得するには良書ですか？統計屋の小遣い稼ぎ目的の単なる
絵入り統計読み物だと2520円出費はつらいんだが。
”「統計的検定って、こういうことだったのか」と納得できる本。数式に頼らず統計的方法の
原理を巧妙に説明しています・・・・”
『生物学を学ぶ人のための統計のはなし ～きみにも出せる有意差～』 粕谷英一 文一総合出版 (1998/03) ￥2,520
URLﾘﾝｸ(software.ssri.co.jp)
134:名無しさん＠５周年
08/10/25 17:01:27
>>133
自治体の図書館へ行き、統計学の本を、全部読め。
自分が住んでいる自治体の図書館でなくても、
たいていは近隣の自治体の図書館でも借りることができる。
まずは、Web で地元の図書館の利用方法など調べる。
135:名無しさん＠５周年
08/10/27 11:06:04
適当なスレが分かりませんでしたので、ここで質問させてください。
確率積分についてです。
共分散行列
(w11 w12)
(w21 w22)
をもつ2つのブラウン運動B1とB2があるとき、
int_0^1 B2(r) dB1(r)
の期待値はどうなるでしょうか？また、W2(r)=B2(r)-int_0^1 B2(s)ds
としたとき、
int_0^1 W2(r) dB1(r)
の期待値はどうなるでしょうか？
本をいろいろ調べたのですが、わかりませんでした。
よろしくお願いいたします。
(もし適当な本がありましたらご紹介願います。)
136:名無しさん＠５周年
08/10/29 11:10:34
すみません。失礼します。
大学で統計学をとっているのですが、少しわかりにくい所が出てきたので
参考書を買おうか悩んでいます。
何かｵｽｽﾒは御座いますか？
137:名無しさん＠５周年
08/10/31 00:12:48
>>136
どのへんがどのようにわからないかによる。
説明してみ。
138:名無しさん＠５周年
08/10/31 00:42:26
>>137
標本を作って母集団を予想するというような、推測するための統計を
最近学び始めているようなんですが、少し理解できないところがあって；
できれば、統計学の基礎や確率分布の話、そして予測する統計？を学べる参考書で
いくらか式やそのイメージを持たせてくれて、例題、練習問題があるものが望ましいのですがありますか？
139:137
08/10/31 08:23:18
授業があるうちは副読本として読むものとして、
せっかく買うんだからその後も使える本がよかろうと思うと、
>>138の要望にだいたい沿うのは
東京大学出版会の統計学入門あたりか。
140:名無しさん＠５周年
08/10/31 17:17:29
すみません数学板で質問したけど誰も答えてくれなくて
こっちで質問させてください
ＢＩＣはlog(標本数) × (パラメーター数)が足されていますよね
標本が増えるほどモデルが劣化するのでしょうか？
それって何故ですか？
141:136
08/10/31 18:46:51
>>139
有り難う御座います。是非参考にさせていただきます！
142:名無しさん＠５周年
08/11/03 09:17:00
>>140
私も同趣旨の質問です。大学の偏差値を検討の対象とした場合に、
受験者数が３万数千人の立命館大学の法学部の偏差値が６４であり、
受験者数が４８００人の同志社大学の法学部が６５である場合、同志社大学の受験者数が３万数千まで増加して立命館の受験者数と同数になったら同志社の偏差値は下がるのでしょうか？
143:名無しさん＠５周年
09/03/28 16:54:52
>>120
標準偏差(SD)と標準誤差(SE)の違いは、この本に解り易く記載されているよ。
統計分析のここが知りたい 保健・看護・心理・教育系研究のまとめ方 石井秀宗 文光堂 2005/07
URLﾘﾝｸ(bookweb.kinokuniya.co.jp)
144:名無しさん＠５周年
09/05/01 08:28:45
>>140
めちゃくちゃ遅レスですが。
学習データに対する誤差を小さくするモデルが、予測誤差を小さくするとは限らないわけです。
AICの結果は、不要なパラメータであっても減らせてしまう学習誤差（対数尤度に-1を掛けたもの）を漸近近似を使って見積もると、パラメータ数になることを意味してます。
BICはベイズ的にモデル選択するために周辺尤度を漸近近似すると出てきます。すなわちパラメータ数が大きいほど、ベイズ的には信頼性がないということです。
パラメータ数が増えるほど劣化するのはモデルではなく、有限の学習データで推定した分布のほうなのです。
145:名無しさん＠５周年
09/05/01 08:40:57
あ、「標本数が増えたときに」か。
標本数が増えたとき最大対数尤度も増えていくので、モデルが劣化するんじゃなくて、1パラメータあたりlog(標本数)だけ対数尤度を増やせてないと、ベイズ的にはそのパラメータを採用する信頼性はないですよってことでした。
AICは標本数に依らず一定の罰則なので、とにかく推定した予測誤差が小さいモデルを採用しますが、BICはもっと積極的な理由が無ければパラメータを増やさない、みたいな感じです。
146:飯村桂
09/06/01 00:24:11
「統計学ができないバカ、英語が読めないアフォ」に該当するであろう飯村桂と申します。
自分で計算した検定値が正しいかどうかわからないのです。
簡易表計算ソフト、桂カルクの虫取りを手伝っていただける方いらっしゃいませんか。
計量型の統計処理を目的に作成したソフトです。
作成環境は、Win98 128MB 450MHz, Microsoft Visual Basic 6.0 SP5。
本体は8MB程度ですが、500KB程度の補助ファイルと設定保存等用ファイルの合計で10MBほど使用します。
適当なアップローダーをお知らせいただければLZH圧縮(2.5MBくらい)でUPします。
147:名無しさん＠５周年
09/06/09 19:12:30
プログラムを公開するの？
148:飯村桂
09/06/10 07:15:32
＞プログラムを公開するの？
実質的には、桂カードを公開することになるかと思います。
旧バージョンでしたらば某同人誌で公開しております。
149:名無しさん＠５周年
09/06/18 22:57:33
>>145
ベイズ統計って、数値計算ライブラリを要するような複雑な計算が
必要なのですか？
”ベイズ統計学に関連するNAG数値計算ライブラリルーチンの利用方法及びサンプルプログラムを
公開しました。この技術情報にはNAG数値計算ライブラリに含まれる様々な乱数発生、確率分布、
補間法に関するルーチンを組み合わせて事後分布と事前分布を利用する方法が説明されて・・・”
ベイズ統計学に関連するNAG数値計算ライブラリルーチン 2009年05月12日
URLﾘﾝｸ(www.news2u.net)
150:名無しさん＠５周年
09/06/19 16:09:39
145じゃないけど。
>>149
いらん
151:名無しさん＠５周年
09/06/25 19:19:23
参考まで1
URLﾘﾝｸ(www.visionaryfx.jp)
152:名無しさん＠５周年
09/07/03 19:15:00
↑ デイトレの広告
153:名無しさん＠５周年
09/07/17 01:15:32
来月、統計教育に関する講演があるようですね。
『仕事に役立つ実践的統計教育への取組と課題』
清水 貴宏氏(パナソニック株式会社 セミコンダクター社）
◆開催日：2009年8月6日（木）
◆時間 ：13:00～16:00
◆参加費：無料（事前登録制．定員になり次第，締め切らせていただきます）
◆定員 ：100名
◆会場 ：日科技連ビル（東京都渋谷区千駄ヶ谷5-10-11）
「キャリアアップにつながる統計教育」講演会
URLﾘﾝｸ(www.i-juse.co.jp)
154:名無しさん＠５周年
09/07/17 08:12:58
単に、QCASの広告じゃないか
155:145
09/07/17 09:12:35
久しぶりに来た。
>>149
めちゃくちゃ亀で申し訳ない。
ベイズ推定しなくても確率モデルを扱っているとガンマ関数とかいろいろ近似が必要な特殊関数が出てきます。
また、ベイズ推定するためにはパラメータの事後分布を知る必要があって、確率モデルが簡単なら手計算できるけど複雑になるとできなくなっちゃいます。
するとなんらかの近似が必要なんだけど、そのために乱数を使う方法とかもあります。
いろいろな特殊関数の近似とかいろいろな確率分布からの乱数とか、全部自分で理解して実装するのは大変なので、そういう数値計算ライブラリ使うと楽なんだと思います。
156:名無しさん＠５周年
09/08/04 21:57:56
>>112
SPSSを、IBMが買収したようですね。
”米IBMは7月28日(現地時間)、統計解析とデータマイニング向けソフトウェアを開発する米SPSSの
買収で合意したと発表・・・SPSSは統計解析ソフトウェアでは非常に長い歴史を持っており、研究
者や学術研究の分野では広く利用されている。近年ではその技術を利用して膨大なデータ分析と
企業のビジネス改善を行うデータマイニングの分野に進出しており、高い評価を得ている・・・”
米IBM、データマイニングの米SPSSを12億ドルで買収 2009/07/28
URLﾘﾝｸ(journal.mycom.co.jp)
157:名無しさん＠５周年
09/08/08 15:58:03
今月8/28開催JMPer's Meetingでは、医薬系分野での統計解析手法が演題のようですね。
JMPer's Meeting 2009-1
■ 日時：2009年8月28日（金） 14：00～17：15（受付開始 13：30）
■ 会場：SAS Institute Japan株式会社 本社 プレゼンテーションルーム
■ 演目：16：00-17：00 「医薬品開発のための統計解析」 元東京理科大学教授 芳賀敏郎氏
■ 参加費用：無料（事前登録制）
■ 参加定員：100名（先着順にて受付）
URLﾘﾝｸ(www.jmp.com)
158:名無しさん＠５周年
09/08/10 12:59:41
8/4に、赤池弘次氏が死去なされたようですね。
”赤池弘次・元統計数理研究所長が 8 月 4 日、肺炎で亡くなられた。享年81・・・”
訃報：「AIC」を編み出した赤池弘次氏 (元統計数理研究所長) が死去 2009/8/6
URLﾘﾝｸ(news.livedoor.com)
URLﾘﾝｸ(www.ism.ac.jp)
159:名無しさん＠５周年
09/08/14 10:08:58
>>138
テレビの視聴率って、こういう風に統計学を使って算出しているんだね。
39 ：１３２人目の素数さん：2009/06/27(土) 01:44:41
>>15
Rがイヤなのはよくわかった。
（英語読めないか）
（実を言うとおいらもきらいだ）
テレビの視聴率について（の例）
URLﾘﾝｸ(www.videor.co.jp)
ちょっと前は、サンプルがこのくらいなので、視聴率XXパーセントだと、
信頼区間はこのくらい、とかあったけど今は無いのかな。
ではこちらの式で電卓で計算
URLﾘﾝｸ(aoki2.si.gunma-u.ac.jp)
・・・・・・・・・・・・・
統計学なんでもスレッド10
ｽﾚﾘﾝｸ(math板:6-39番)
160:名無しさん＠５周年
09/09/09 18:52:53
>>157
今週同志社大で開かれた連合学会の2009年度大会で、判別分析の動向報告も
あったようですね。
判別分析の新世紀 成蹊大学 経済学部 新村秀一
URLﾘﾝｸ(www.conference-issjp.com)
161:名無しさん＠５周年
09/09/21 20:44:06
スレ違いの質問でごめんなさいHIV板を見ていたら下のような書き込みを見つけたのですが
携帯からだとリンク先が読めなくて
ｽﾚﾘﾝｸ(hiv板:263番)
HIVの女性は40代に多くて20代は安心できるって本当なのか誰か頭のいい人に見てほしくて
わかる方お願いできませんか？どうしても不安で不安で
よろしくお願いします
162:名無しさん＠５周年
09/11/05 00:00:35
>>160
ロジスティック回帰分析って、どのようにしばしば誤用されているの？
757 ：１３２人目の素数さん：2009/10/28(水) 23:01:54
>>756
きちんと理解するのは、多少難しいです。非線形だし。
とても多く使われています。誤用されることもしばしばありますが
統計学なんでもスレッド10
ｽﾚﾘﾝｸ(math板:756-757番)
163:名無しさん＠５周年
09/11/06 01:07:10
>>149
ベイズ統計学では、主観が訂正されていく？
”値データのみを用いて考えるタイプの統計学を古典統計学と言います。大学などで通常教える
統計学はこれですね。僕自身も学部・大学院と古典統計学を使った議論を教わってきました。
しかし、十分な過去の蓄積がある問題を考える場合にはそれを「主観が入っている」として切り
捨ててしまうのはちょっともったいない気がします。
そこで登場するのがベイズ統計学です。ベイズ統計学では「手元にあるデータが何かを語る」
のではなく、「新しいデータを見たことによって、私たちの主観が訂正されていく」という形で
データをとらえます・・・”
「経済学を信じていい理由ってなんだろう？」 2009年9月4日 飯田泰之
URLﾘﾝｸ(business.nikkeibp.co.jp)
164:名無しさん＠５周年
09/11/07 10:53:40
>>163
どうしてベイズ法を適用すると、データ数が少数個でも適正な安全率を
推測できるの？
少数データによる合理的な耐久評価基準の設定‐ベイズ法による適正な安全率の設定‐
AISIN 近藤伸一/小沢伸吉 2008年11月01日
URLﾘﾝｸ(jglobal.jst.go.jp)
165:飯村桂
09/12/12 18:22:32
簡易表計算ソフト、桂カルクの虫取りを手伝っていただける方いらっしゃいませんか。
計量型の統計処理を目的に作成したソフトです。
作成環境は、Win98 128MB 450MHz, Microsoft Visual Basic 6.0 SP6。
本体は8MB程度ですが、500KB程度の補助ファイルと設定保存等用ファイルの合計で20MBほど使用します。
DL先。
URLﾘﾝｸ(homepage3.nifty.com)
ユーザー名「NICANNEL」
パスワード「KATURA」
166:名無しさん＠５周年
09/12/19 16:33:49
この問いの如く信頼区間幅が或る値になるように、抽出サンプルサイズを
決めるって、どういう業界のどういう事態で、採用されているのだろ？
73 ：１３２人目の素数さん：2009/12/01(火) 23:28:14
不良率7%の製品があり、この不良率に対する信頼度95％のとき
信頼区間の幅が0.06以下になるには何個抽出すればいいですか？
75 ：74：2009/12/02(水) 00:19:56
>>74
277.9個≒278個だ・・・・
統計学なんでもスレッド11
ｽﾚﾘﾝｸ(math板:73-75番)
167:名無しさん＠５周年
10/01/31 08:53:35
>>160
判別分析法って、ＭＴ法とは何が違うのですか？
168:名無しさん＠５周年
10/02/07 16:43:24
数量化理論1類での予測式でも、残差が正規分布し残差による回帰診断がやれ
るんだね？
203 ：１３２人目の素数さん：2010/01/22(金) 23:53:26
重回帰分析に詳しい方、お願いします。
説明変数にダミー変数を用いる数量化理論1類において、
構築された回帰式を回帰診断したいのですが、
残差プロットはどう見ても規則性があります。
どこからみても、回帰式の前提である残差のランダム性、均一性、正規性が得られて
いるようには見えません。
数量化理論1類の回帰式では残差による回帰診断は必要ないものなんでしょうか？
204 ：１３２人目の素数さん：2010/01/23(土) 01:03:02
>>203
アイテム・カテゴリが少ないと縞模様になったりするかもしれないが、
誤差に正規性が仮定できるような状態だと回帰診断も普通にできると思う。
統計学なんでもスレッド11
ｽﾚﾘﾝｸ(math板:203-204番)
169:名無しさん＠５周年
10/02/07 22:50:09
推論方法としての最尤法の長所と短所を教えてくらはい
170:名無しさん＠５周年
10/02/14 14:04:58
>>162
誤用例。
272 ：１３２人目の素数さん：2010/02/02(火) 22:24:54
>>270
ロジスティック回帰を誤解しているのかな？
ロジスティック回帰は二項分布の成功の確率pを説明しようと
するもので連続量を2値化するものではないのだけど。
統計学なんでもスレッド11
ｽﾚﾘﾝｸ(math板:270-272番)
>>169
こちらで質した方が、回答が期待できるのでは？
最尤推定
ｽﾚﾘﾝｸ(sim板)
171:名無しさん＠５周年
10/03/26 06:13:21
>>164
ベイズ統計セミナーがあるようです。
研究集会「第１2回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計」
日程 ３月２9日（月）－30日（火）
場所 慶応大学(三田キャンパス南館地下4階2B42教室）
URLﾘﾝｸ(mid.ism.ac.jp)
172:名無しさん＠５周年
10/03/26 20:07:21
vxc
173:名無しさん＠５周年
10/04/12 19:05:59
>>171
ベイズ統計って、 人気者なんですね。
研究集会「ベイズ統計への情報理論的アプローチとその周辺」
日時：2009年12月4日（金）
場所：東京大学 本郷キャンパス 工学部６号館 ３階 セミナーB
16:00-16:50 竹内 純一（九州大学） 最尤符号とベイズ符号
URLﾘﾝｸ(mid.ism.ac.jp)