交通計画 A Transportation Planning A 3. 交通需要予測手法 (1) 4 段階推定法とは? 交通発生 集中, 分布 トリップの実態調査 パーソントリップ (PT) 調査 人々がどのような目的で, どこからどこへ, どのような時間帯に, どのような交通手段を利用して移動して

4 段階推定法とは 予測に使うモデルの紹介 4 段階推定法の課題 2

4 段階推定法 羽藤研 4 芝原貴史 1 4 段階推定法とは 予測に使うモデルの紹介 4 段階推定法の課題 2 4 段階推定法とは 交通需要予測の実用的な予測手法 1950 年代のアメリカで開発 シカゴで高速道路の需要予測に利用 日本では 1967 年の広島都市圏での適用が初 その後 1968 年の東京都市圏など 人口 30 万人以上の 56 都市圏に適用 3 ゾーニング ゾーニングとネットワークゾーン間のトリップはゾーン内の中心点

<4D F736F F D BD82C892E CF092CA93B193FC8BF38AD492B28DB895F18D908F B95D2816A5F >

3 需要の試算ここでは,2. で設定したルート案について, 低炭素交通を導入した場合の需要を試算した 試算に当たっては, アンケート調査を基に中心部周辺エリア内における交通量を再現し, 低炭素交通が導入された場合における各交通手段のサービスレベルや利用意向を反映して, 低炭素交通の利用需要を推計した 3.1 予測方法 前提条件 3.1.1 予測年次 低炭素交通の開業は, 平成 42 年 (2030

2-2 需要予測モデルの全体構造交通需要予測の方法としては,1950 年代より四段階推定法が開発され, 広く実務的に適用されてきた 四段階推定法とは, 以下の4つの手順によって交通需要を予測する方法である 四段階推定法将来人口を出発点に, 1 発生集中交通量 ( 交通が, どこで発生し, どこへ集中

資料 2 2 需要予測 2-1 需要予測モデルの構築地下鉄などの将来の交通需要の見通しを検討するに当たっては パーソントリップ調査をベースとした交通需要予測手法が一般的に行われている その代表的なものとしては 国土交通省では 近畿圏における望ましい交通のあり方について ( 近畿地方交通審議会答申第 8 号 ) ( 以下 8 号答申 と略す ) などにおいて 交通需要予測手法についても検討が行われ これを用いて提案路線の検討が行われている

評価点の差と選択率 実際には ほとんど評価点が同じときは, どちらも選択される可能性がある 評価点の差が大きいときは, 片方しか選ばれない. A が圧倒的に劣る A が選ばれることはほとんどない 選択肢 A が選ばれる可能性 0 つは同じ魅力 0% ずつ A が圧倒的に良いほとんど A だけが選ばれ

交通計画 A 交通需要予測 交通手段選択と ロジットモデル 交通手段分析 分担率曲線法 トリップ費用や時間 距離を横軸 ( 説明変数 縦軸に分担率を描く 徒歩分担率 マストラ分担率 非集計モデル ( ロジットモデル 法 個人ごとの目的地の選択行動をモデルで表現し, 一人一人の行動を加算して推計する. 分担率曲線 連続的選択と離散的選択 第 回仙台都市圏 T 調査による分担率 仙台都心までのトリップでは

講義「○○○○」

講義 信頼度の推定と立証 内容. 点推定と区間推定. 指数分布の点推定 区間推定 3. 指数分布 正規分布の信頼度推定 担当 : 倉敷哲生 ( ビジネスエンジニアリング専攻 ) 統計的推測 標本から得られる情報を基に 母集団に関する結論の導出が目的 測定値 x x x 3 : x 母集団 (populaio) 母集団の特性値 統計的推測 標本 (sample) 標本の特性値 分布のパラメータ ( 母数

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め

<4D F736F F D208D8291AC93B BF8BE08E7B8DF482CC89658BBF92B28DB E92B A2E646F63>

高速道路の新料金施策に関する影響調査について 2010 年 12 月 28 日財団法人運輸調査局 1. 調査の目的 2011 年 4 月以降の高速道路の新料金施策について 乗用車を平日上限 2,000 円 土日祝日上限 1,000 円とする上限料金制度を導入する方向で 政府で調整が進められていることを受け 施策実施による影響を把握することを目的に調査を行った 高速道路の新料金施策が実施された場合における

0 部分的最小二乗回帰 Partial Least Squares Regression PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 部分的最小二乗回帰 Parial Leas Squares Regressio PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 部分的最小二乗回帰 (PLS) とは? 部分的最小二乗回帰 (Parial Leas Squares Regressio, PLS) 線形の回帰分析手法の つ 説明変数 ( 記述 ) の数がサンプルの数より多くても計算可能 回帰式を作るときにノイズの影響を受けにくい

1

第 5 回近畿圏パーソントリップ調査データ集計システム利用マニュアル 1. 集計システムを利用するにあたって 1.1 はじめに 本書では 第 5 回近畿圏パーソントリップ調査データ集計システム の利用方法について説明します 1.2 利用可能な Web ブラウザについて 本システムは以下のブラウザにて利用可能となっています Google Chrome Version 15 以降 1.3 ログインアカウント

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (

統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない

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経済統計学 ( 補足 ) 最小二乗法について 担当 : 小塚匡文 2015 年 11 月 19 日 ( 改訂版 ) 神戸大学経済学部 2015 年度後期開講授業 補足 : 最小二乗法 ( 単回帰分析 ) 1.( 単純 ) 回帰分析とは? 標本サイズTの2 変数 ( ここではXとY) のデータが存在 YをXで説明する回帰方程式を推定するための方法 Y: 被説明変数 ( または従属変数 ) X: 説明変数

Microsoft PowerPoint - æ´»å‰Łå€±å‚−4_暾島_ pptx

2017 年 12 月 14 日 @ 東京大学駒場第 Ⅱ キャンパスインフラオープンデータ ビックデータ利活用ワークショップ 活動報告 4 PT 調査データと可視化事例の紹介 松島敏和 中央復建コンサルタンツ株式会社 matsushima_t@cfk.co.jp 0. 報告内容 1. パーソントリップ調査 (PT 調査 ) とは 2. PT 調査データの可視化事例の紹介 1 グラフを使った可視化 2

Probit , Mixed logit

Probit, Mixed logit 2016/5/16 スタートアップゼミ #5 B4 後藤祥孝 1 0. 目次 Probit モデルについて 1. モデル概要 2. 定式化と理解 3. 推定 Mixed logit モデルについて 4. モデル概要 5. 定式化と理解 6. 推定 2 1.Probit 概要 プロビットモデルとは. 効用関数の誤差項に多変量正規分布を仮定したもの. 誤差項には様々な要因が存在するため,

Microsoft PowerPoint - 資料04 重回帰分析.ppt

04. 重回帰分析 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Sstems Engineering Department of Chemical Engineering, Koto Universit manabu@cheme.koto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.koto-u.ac.jp/~kano/ Outline

スライド 1

移動体観測を活用した交通 NW の リアルタイムマネジメントに向けて : プローブカーデータを用いた動的 OD 交通量のリアルタイム推定 名古屋大学山本俊行 背景 : マルチモード経路案内システム PRONAVI 2 プローブカーデータの概要 プローブカー : タクシー 157 台 蓄積用データ収集期間 : 22 年 1 月 ~3 月,1 月 ~23 年 3 月 データ送信はイベントベース : 車両発進

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章重回帰分析 複数の変数で 1つの変数を予測するような手法を 重回帰分析 といいます 前の巻でところで述べた回帰分析は 1つの説明変数で目的変数を予測 ( 説明 ) する手法でしたが この説明変数が複数個になったと考えればよいでしょう 重回帰分析はこの予測式を与える分析手法です 以下の例を見て下さい 例 以下のデータ (Samples 重回帰分析 1.txt) をもとに体重を身長と胸囲の1 次関数で

交通インフラのストロー効果と地域間格差

ストロー効果と地域間格差 - 東海地方にもストロー効果があるのか?- 中京大学大森ゼミ池田 越前谷 小島 齋藤 水野 1 交通インフラとは 空港 鉄道 道路 港湾などの産業の基盤となる施設 高速道路に着目 2 なぜ高速道路に着目したのか 輸送機関別輸送分担率の推移 [ 輸送トンキロ ] 1970 年度 2017 年度 内航海運 43% 自動車 38% 内航海運 37% 自動車 59% 鉄道 19%

Excelにおける回帰分析（最小二乗法）の手順と出力

Microsoft Excel Excel 1 1 x y x y y = a + bx a b a x 1 3 x 0 1 30 31 y b log x α x α x β 4 version.01 008 3 30 Website:http://keijisaito.info, E-mail:master@keijisaito.info 1 Excel Excel.1 Excel Excel

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統計学 第 17 回 講義 母平均の区間推定 Part-1 014 年 6 17 ( )6-7 限 担当教員 : 唐渡 広志 ( からと こうじ ) 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 email: kkarato@eco.u-toyama.ac.j website: htt://www3.u-toyama.ac.j/kkarato/ 1 講義の目的 標本平均は正規分布に従うという性質を

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統計学 第 16 回 講義 母平均の区間推定 Part-1 016 年 6 10 ( ) 1 限 担当教員 : 唐渡 広志 ( からと こうじ ) 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 email: kkarato@eco.u-toyama.ac.jp website: http://www3.u-toyama.ac.jp/kkarato/ 1 講義の目的 標本平均は正規分布に従うという性質を

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Ch.4 重回帰分析 : 推論 重回帰分析 y = 0 + 1 x 1 + 2 x 2 +... + k x k + u 2. 推論 1. OLS 推定量の標本分布 2. 1 係数の仮説検定 : t 検定 3. 信頼区間 4. 係数の線形結合への仮説検定 5. 複数線形制約の検定 : F 検定 6. 回帰結果の報告 入門計量経済学 1 入門計量経済学 2 OLS 推定量の標本分布について OLS 推定量は確率変数

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効用最大化に基づく 離散選択モデルの基礎 愛媛大学 倉内慎也 8/9/ 第 7 回行動モデル夏の学校 モデルの種類 () ~ 決定論的モデルと確率論的モデル~ 決定論的モデル F=ma 確率論的モデル ビールの売上げ =f( 宣伝広告費 気温など )+ε 我々が扱うのは交通現象 確率モデル 8/9/ 第 7 回行動モデル夏の学校 交通量 ( 万台 ) モデルの種類 () ~ 集計モデルと非集計モデル~

日心TWS

2017.09.22 (15:40~17:10) 日本心理学会第 81 回大会 TWS ベイジアンデータ解析入門 回帰分析を例に ベイジアンデータ解析 を体験してみる 広島大学大学院教育学研究科平川真 ベイジアン分析のステップ (p.24) 1) データの特定 2) モデルの定義 ( 解釈可能な ) モデルの作成 3) パラメタの事前分布の設定 4) ベイズ推論を用いて パラメタの値に確信度を再配分ベイズ推定

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データ解析特論重回帰分析編 2017 年 7 月 10 日 ( 月 )~ 情報エレクトロニクスコース横田孝義 1 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える 具体的には y = a + bx という回帰直線 ( モデル ) でデータを代表させる このためにデータからこの回帰直線の切片 (a) と傾き (b) を最小

費用便益分析の条件 様式 -32 事業名 : 八王子拡幅 ( 全体 ) (2) 項目 チェック欄 費用便益分析マニュアル算出マニュアル ( 平成 15 年 8 月国土交通省道路局都市 地域整備局 ) その他 分析対象期間 40 年 分析の基本的事項 社会的割引率 4% 基準年次 平成 15 年 交通流の 1 時点のみ推計 ( 平成 32 年 ) 推計時点 複数時点での推計 推計の状況 整備の有無それぞれで交通流を推計

スライド 1

データ解析特論第 10 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 12 月 11 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 終了 11/13 11/20 重回帰分析をしばらくやります 12/4 12/11 12/18 2 前回から回帰分析について学習しています 3 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える

ビジネス統計 統計基礎とエクセル分析　正誤表

ビジネス統計統計基礎とエクセル分析 ビジネス統計スペシャリスト エクセル分析スペシャリスト 公式テキスト正誤表と学習用データ更新履歴 平成 30 年 5 月 14 日現在 公式テキスト正誤表 頁場所誤正修正 6 知識編第 章 -3-3 最頻値の解説内容 たとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 167.5cm というたとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 165.0cm ということになります

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている

当し 図 6. のように 2 分類 ( 疾患の有無 ) のデータを直線の代わりにシグモイド曲線 (S 字状曲線 ) で回帰する手法である ちなみに 直線で回帰する手法はコクラン アーミテージの傾向検定 疾患の確率 x : リスクファクター 図 6. ロジスティック曲線と回帰直線 疾患が発

6.. ロジスティック回帰分析 6. ロジスティック回帰分析の原理 ロジスティック回帰分析は判別分析を前向きデータ用にした手法 () ロジスティックモデル 疾患が発症するかどうかをリスクファクターから予想したいまたは疾患のリスクファクターを検討したい 判別分析は後ろ向きデータ用だから前向きデータ用にする必要がある ロジスティック回帰分析を適用ロジスティック回帰分析 ( ロジット回帰分析 ) は 判別分析をロジスティック曲線によって前向き研究から得られたデータ用にした手法

Microsoft PowerPoint - Econometrics

計量経済学講義 第 0 回回帰分析 Part 07 年 月 日 ( 水 ) 限 ( 金曜授業実施日 ) 担当教員 : 唐渡 広志 研究室 : 経済学研究棟 4 階 4 号室 mal: kkarato@co.-toama.ac.jp wbst: http://www.-toama.ac.jp/kkarato/ 講義の目的 ロジスティック関数の推定方法について学びます 多重回帰分析について学びます kwords:

NITAS の基本機能 1. 経路探索条件の設定 (1) 交通モードの設定 交通モードの設定 とは どのような交通手段のネットワークを用いて経路探索を行うかを設定するものです NITASの交通モードは 大きく 人流 ( 旅客移動 ) 物流( 貨物移動 ) に分かれ それぞれのネットワークを用いた経路

NITAS の基本機能 1. 経路探索条件の設定 (1) 交通モードの設定 交通モードの設定 とは どのような交通手段のネットワークを用いて経路探索を行うかを設定するものです NITASの交通モードは 大きく 人流 ( 旅客移動 ) 物流( 貨物移動 ) に分かれ それぞれのネットワークを用いた経路探索を行うことができます また 道路 + 船モード 鉄道 + 航空モード 道路 + 鉄道モード では

EBNと疫学

推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定

分析のステップ Step 1: Y( 目的変数 ) に対する値の順序を確認 Step 2: モデルのあてはめ を実行 適切なモデルの指定 Step 3: オプションを指定し オッズ比とその信頼区間を表示 以下 このステップに沿って JMP の操作をご説明します Step 1: Y( 目的変数 ) の

JMP によるオッズ比 リスク比 ( ハザード比 ) の算出と注意点 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2011 年 10 月改定 1. はじめに 本文書は JMP でロジスティック回帰モデルによるオッズ比 比例ハザードモデルによるリスク比 それぞれに対する信頼区間を求める操作方法と注意点を述べたものです 本文書は JMP 7 以降のバージョンに対応しております

Microsoft Word - å“Ÿåłžå¸°173.docx

回帰分析 ( その 3) 経済情報処理 価格弾力性の推定ある商品について その購入量を w 単価を p とし それぞれの変化量を w p で表 w w すことにする この時 この商品の価格弾力性 は により定義される これ p p は p が 1 パーセント変化した場合に w が何パーセント変化するかを示したものである ここで p を 0 に近づけていった極限を考えると d ln w 1 dw dw

第 4 章事業収支シミュレーション 1. シミュレーションの作成 本章では アンケート調査結果から得られた9 月収支差プラスの事業所データ 4 をもとに その平均像をもとにした事業所 1か月当たりの事業実態のシミュレーションを試みることとする 試算にあたっては 利用者数の設定から 単月ベースの事業所

第 4 章事業収支シミュレーション 115 第 4 章事業収支シミュレーション 1. シミュレーションの作成 本章では アンケート調査結果から得られた9 月収支差プラスの事業所データ 4 をもとに その平均像をもとにした事業所 1か月当たりの事業実態のシミュレーションを試みることとする 試算にあたっては 利用者数の設定から 単月ベースの事業所のサービス提供時間 売上高 人件費 総職員数 訪問介護員数の算出を試みた

1. 多変量解析の基本的な概念 1. 多変量解析の基本的な概念 1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 主 治 医 の 主 観 症 例 主 治 医 の 主 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のな

1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 治 医 の 観 症 例 治 医 の 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のない要約知識 直感 知識 直感 総合的評価 考察 総合的評価 考察 単変量解析の場合 多変量解析の場合 < 表 1.1 脂質異常症患者の TC と TG と重症度 > 症例 No. TC

１．民営化

参考資料 最小二乗法 数学的性質 経済統計分析 3 年度秋学期 回帰分析と最小二乗法 被説明変数 の動きを説明変数 の動きで説明 = 回帰分析 説明変数がつ 単回帰 説明変数がつ以上 重回帰 被説明変数 従属変数 係数 定数項傾き 説明変数 独立変数 残差... で説明できる部分 説明できない部分 説明できない部分が小さくなるように回帰式の係数 を推定する有力な方法 = 最小二乗法 最小二乗法による回帰の考え方

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パターン認識早稲田大学講義 平成 7 年度 独 産業技術総合研究所栗田多喜夫 赤穂昭太郎 統計的特徴抽出 パターン認識過程 特徴抽出 認識対象から何らかの特徴量を計測 抽出 する必要がある 認識に有効な情報 特徴 を抽出し 次元を縮小した効率の良い空間を構成する過程 文字認識 : スキャナ等で取り込んだ画像から文字の識別に必要な本質的な特徴のみを抽出 例 文字線の傾き 曲率 面積など 識別 与えられた未知の対象を

統計的データ解析

統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c

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補論 3. 多変量 GARC モデル 07//6 新谷元嗣 藪友良 対数尤度関数 3 章 7 節では 変量の対数尤度を求めた ここでは多変量の場合 とくに 変量について対数尤度を求める 誤差項 は平均 0 で 次元の正規分布に従うとする 単純化のため 分散と共分散は時間を通じて一定としよう ( この仮定は後で変更される ) したがって ij から添え字 を除くことができる このとき と の尤度関数は

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/ 社会調査論 本章の概要 本章では クロス集計表を用いた独立性の検定を中心に方法を学ぶ 1) 立命館大学経済学部 寺脇 拓 2 11 1.1 比率の推定 ベルヌーイ分布 (Bernoulli distribution) 浄水器の所有率を推定したいとする 浄水器の所有の有無を表す変数をxで表し 浄水器をもっている を 1 浄水器をもっていない を 0 で表す 母集団の浄水器を持っている人の割合をpで表すとすると

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第 6 回基礎ゼミ資料 Practice NL&MXL from R 平成 30 年 5 月 18 日 ( 金 ) 朝倉研究室修士 1 年小池卓武 使用データ 1 ~ 横浜プローブパーソンデータ ~ 主なデータの中身 トリップ ID 目的 出発, 到着時刻 総所要時間 移動距離 交通機関別の時間, 距離 アクセス, イグレス時間, 距離 費用 代表交通手段 代替手段生成可否 性別, 年齢等の個人属性

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統計学 第 17 回 講義 母平均の区間推定 Part- 016 年 6 14 ( )3 限 担当教員 : 唐渡 広志 ( からと こうじ ) 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 email: kkarato@eco.u toyama.ac.jp website: http://www3.u toyama.ac.jp/kkarato/ 1 講義の目的 標本平均は正規分布に従うという性質を

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A nested recursive logit model for route choice analysis Tien Mai, Mogens Fosgerau, Emma Frejinger Transportation Research Part B, Vol. 75, pp.100-112, 2015 2015/06/19( 金 ) 理論談話会 2015#6 B4 三木真理子 目次 1.

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: 履修登録したクラスの担当教員名を書く : 学籍番号及びが未記入のもの, また授業終了後に提出されたものは採点しないので, 注意すること. 4. 重回帰分析 4.1 重回帰分析とは経済変数間の関係は, 組だけの変数だけで記述できるわけではありません. ミクロ経済で学んだように, 需要を変化させる要因は財価格以外に様々なものが考えられます. 例えば, うどんの需要はうどんの価格以外に, 所得や代替財のそばの価格や補完財のネギの価格などの需要を変化させる要因があります.

基礎統計

基礎統計 第 11 回講義資料 6.4.2 標本平均の差の標本分布 母平均の差 標本平均の差をみれば良い ただし, 母分散に依存するため場合分けをする 1 2 3 分散が既知分散が未知であるが等しい分散が未知であり等しいとは限らない 1 母分散が既知のとき が既知 標準化変量 2 母分散が未知であり, 等しいとき 分散が未知であるが, 等しいということは分かっているとき 標準化変量 自由度 の t

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第 8 回 t 分布と t 検定 生物統計学 A.t 分布 ( 小標本に関する平均の推定と検定 ) 前々回と前回の授業では, 標本が十分に大きいあるいは母分散が既知であることを条件に正規分布を用いて推定 検定した. しかし, 母集団が正規分布し, 標本が小さい場合には, 標本分散から母分散を推定するときの不確実さを加味したt 分布を用いて推定 検定しなければならない. t 分布は標本分散の自由度 f(

JMP によるオッズ比 リスク比 ( ハザード比 ) の算出方法と注意点 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月改定 1. はじめに本文書は JMP でオッズ比 リスク比 それぞれに対する信頼区間を求める算出方法と注意点を述べたものです この後

JMP によるオッズ比 リスク比 ( ハザード比 ) の算出方法と注意点 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月改定 1. はじめに本文書は JMP でオッズ比 リスク比 それぞれに対する信頼区間を求める算出方法と注意点を述べたものです この後の 2 章では JMP でのオッズ比 オッズ比の信頼区間の算出方法について サンプルデータを用いて解説しております

資料 3 平成 28 年 1 月 7 日 松山市長期的水需給計画検証業務委託 資料 -3 家庭用原単位構造式の作成 目 次 資料 -3 家庭用原単位構造式の作成... 1 3.1. 家庭用原単位構造式の作成... 1 資料 -3 家庭用原単位構造式の作成 3.1. 家庭用原単位構造式の作成 3.1.1. 分析用データの抽出アンケート結果と家庭用原単位の関係を整理した結果から 家庭用原単位により影響を与える項目として

文書5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 3 12 13 14 15 16 17 18 19 20 3-1 21 22 23 24 3-3 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 5.現状の施設配置から見た移動距離予測 第 5 章 現状の施設配置から見た移動距離予測

羽藤.pptx

11 / / @ hato0816@gmail.com A 1928 / 1958OD 1960 1967PT " /() 土木計画 ( 主に交通計画 ) のための観測と理論 1960s PT 調査 紙調査票回答, ゾーン単位, 集計モデル ( 四段階推定法 ) (1955 CATS, 1967 広島都市圏など ) 計算機性能の向上 1980s Activity based model 非集計モデル

市街地再開発事業による社会的便益の分析

市街地再開発事業による社会的便益の分析 ( 株 ) 谷澤総合鑑定所九州支社 藤野裕三 1. はじめに市街地再開発事業は 低層の木造建築物が密集し 生活環境の悪化した平面的な市街地において 細分化された宅地の統合 不燃化された共同建築物の建築及び公園 緑地 広場 街路等の公共施設の整備と有効なオープンスペースの確保を一体的 総合的に行い 安全で快適な都市環境を形成することを目的とした事業である 公共的な性格を有する事業であることから

Microsoft PowerPoint - R-stat-intro_12.ppt [互換モード]

R で統計解析入門 (12) 生存時間解析 中篇 準備 : データ DEP の読み込み 1. データ DEP を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv /fkh /d 2. ダウンロードした場所を把握する ここでは c:/temp とする 3. R を起動し,2. 2 の場所に移動し, データを読み込む 4. データ

PowerPoint プレゼンテーション

1/X Chapter 9: Linear correlation Cohen, B. H. (2007). In B. H. Cohen (Ed.), Explaining Psychological Statistics (3rd ed.) (pp. 255-285). NJ: Wiley. 概要 2/X 相関係数とは何か 相関係数の数式 検定 注意点 フィッシャーのZ 変換 信頼区間 相関係数の差の検定

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資料 3 高速インターネット接続サービスの需要代替性 : 成熟期に向かうブロードバンドの計量経済分析 京都大学大学院経済学研究科助教授 依田高典 京都大学大学院経済学研究科修士課程 ( 総務省 ) 坂平海 1. はじめに 世界に先行する日本のブロードバンドは普及期から成熟期へ 日本のブロードバンドのサービス間の需要代替性は 未だそれほど高くない ( 総務省 競争評価 2004) 普及期のブロードバンドの需要代替性の計量分析

速度規制の目的と現状 警察庁交通局 1

速度規制の目的と現状 警察庁交通局 1 1 最高速度規制の必要性 2 規制速度決定の基本的考え方 3 一般道路における速度規制基準の概要 4 最高速度規制の見直し状況 ( 平成 21 年度 ~23 年度 ) 5 最高速度違反による交通事故対策検討会の開催 2 1 最高速度規制の必要性 最高速度規制は 交通事故の抑止 ( 交通の安全 ) 交通の円滑化 道路交通に起因する障害の防止 の観点から 必要に応じて実施

Microsoft PowerPoint - 統計科学研究所_R_重回帰分析_変数選択_2.ppt

重回帰分析 残差分析 変数選択 1 内容 重回帰分析 残差分析 歯の咬耗度データの分析 R で変数選択 ~ step 関数 ~ 2 重回帰分析と単回帰分析 体重を予測する問題 分析 1 身長 のみから体重を予測 分析 2 身長 と ウエスト の両方を用いて体重を予測 分析 1 と比べて大きな改善 体重 に関する推測では 身長 だけでは不十分 重回帰分析における問題 ~ モデルの構築 ~ 適切なモデルで分析しているか?

. イントロダクション 06 年の電力自由化に伴い, すべての消費者が自由に電力会社や料金プランを選べるようになった. しかし依然として従来の規制料金から自由料金へ乗り換える人は少ない. こうした行動は, 料金プランを切り替えた際に自分が得をするのか, 損をするのかが把握できていないため, 切り替え

情報提供が表明選好 顕示選好に与える影響 : 自由化前後の電力料金選択のフィールド実験 石原卓典 依田高典 要約電気料金プランを選択する際に, 自分の過去の電力消費量に基づいて電気代の情報が与えられる場合と, それが与えられない場合の各料金プランに対する態度の違いを検証する. 上記を検証するため, 自由化前後の電気料金選択について,RCT 型の表明選好実験と顕示選好実験を行った. その結果, 表明選好実験では,

<4D F736F F F696E74202D B CC8EC091482E B8CDD8AB B83685D>

報告日 :2008 年 10 月 22 日 報告者 : 寺脇 拓 2 11 1.1 個人トラベルコスト法 個人トラベルコスト法 (individual travel cost method: ITCM) 評価対象となるレクリエーションサイトまでの個人の旅行費用とそこへの年間の訪問回数の関係からレクリエーション需要関数を推定する方法 個人が年間何度も訪れるようなサイトの評価に適している 4 単位買う

Dependent Variable: LOG(GDP00/(E*HOUR)) Date: 02/27/06 Time: 16:39 Sample (adjusted): 1994Q1 2005Q3 Included observations: 47 after adjustments C -1.5

第 4 章 この章では 最小二乗法をベースにして 推計上のさまざまなテクニックを検討する 変数のバリエーション 係数の制約係数にあらかじめ制約がある場合がある たとえばマクロの生産関数は 次のように表すことができる 生産要素は資本と労働である 稼動資本は資本ストックに稼働率をかけることで計算でき 労働投入量は 就業者数に総労働時間をかけることで計算できる 制約を掛けずに 推計すると次の結果が得られる

けいはんなエコシティ次世代エネルギー 社会システム実証プロジェクトにおける 電気のかしこい使い方プログラム の今夏の実施結果と今冬の実施概要について 平成 25 年 12 月 2 日関西電力株式会社三菱電機株式会社三菱重工業株式会社 関西電力株式会社 三菱電機株式会社 三菱重工業株式会社の 3 社は

けいはんなエコシティ次世代エネルギー 社会システム実証プロジェクトにおける 電気のかしこい使い方プログラム の今夏の実施結果と今冬の実施概要について 平成 25 年 12 月 2 日関西電力株式会社三菱電機株式会社三菱重工業株式会社 関西電力株式会社 三菱電機株式会社 三菱重工業株式会社の 3 社は けいはんなエコシティ次世代エネルギー 社会システム実証プロジェクト 1 の一環として 昨夏 昨冬に引き続き

はじめに 最近の住宅市場は世帯数に比べ 住宅数が多く 1 この数字だけを見れば供給過剰といえる しかし実際には 消費者側の多様な需要とそれに合わせた供給も存在するため 世帯数と住宅数だけで需給バランスを把握でき るとは言い難い 国土交通省の不動産の鑑定評価基準にもあるように 不動産の価値には 現在の

現在の住宅市場における需要と供給のマッチングに関する調査 株式会社おたに 小谷祐一朗 yuichiro@otani.co 2011 年 09 月 16 日 要約 本報告書では goo リサーチと行った 現在の住まいの満足度に関する意識調査 のデータを分析し 現在の東京都の住宅市場における需給のマッチングに関する分析を行った まず 住まいの満足度から現状を把握し 次に クリギングを用いて 地域間の差を推定した

カイ二乗フィット検定、パラメータの誤差

統計的データ解析 008 008.. 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 問題 C (, ) ( x xˆ) ( y yˆ) σ x πσ σ y y Pabx (, ;,,, ) ˆ y σx σ y = dx exp exp πσx ただし xy ˆ ˆ はyˆ = axˆ+ bであらわされる直線モデル上の点 ( ˆ) ( ˆ ) ( ) x x y ax b y ax b Pabx (,

Excelによるデータ分析

Excel による データ分析 多変量解析編 矢野佑樹 2013/07/27 Excel で学ぶデータ分析 ( 多変量解析編 ) 多変量解析では, 気温とアイスの売上個数の関係や, 最寄り駅からの距離と来店者数の 関係など,2 つ以上の変数を一度に分析します. では, 早速 2 つのデータ間の関係を Excel によって分析しましょう. < 散布図と相関 > 例 1. あるアイスクリーム販売店では,1

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回帰分析 単回帰 麻生良文. 回帰分析の前提 次のようなモデルを考える 単回帰モデル : mple regreo moel : 被説明変数 eple vrble 従属変数 epeet vrble regre : 説明変数 epltor vrble 独立変数 epeet vrble regreor : 誤差項 error term 撹乱項 trbe term emple Kee 型消費関数 C YD

発表の流れ 1. 回帰分析とは? 2. 単回帰分析単回帰分析とは? / 単回帰式の算出 / 単回帰式の予測精度 <R による演習 1> 3. 重回帰分析重回帰分析とは? / 重回帰式の算出 / 重回帰式の予測精度 質的変数を含む場合の回帰分析 / 多重共線性の問題 変数選択の基準と方法 <R による

R で学ぶ 単回帰分析と重回帰分析 M2 新屋裕太 2013/05/29 発表の流れ 1. 回帰分析とは? 2. 単回帰分析単回帰分析とは? / 単回帰式の算出 / 単回帰式の予測精度 3. 重回帰分析重回帰分析とは? / 重回帰式の算出 / 重回帰式の予測精度 質的変数を含む場合の回帰分析 / 多重共線性の問題 変数選択の基準と方法 回帰分析とは?

伝熱学課題

練習問題解答例 < 第 9 章熱交換器 > 9. 入口温度 0 の kg/ の水と 入口温度 0 の 0 kg/ の水の間で熱交換を行 う 前者の出口温度が 40 の時 後者の出口温度はいくらか 解 ) 式 (9.) を使う,,,, において どちらの流体も水より に注意して 0 40 0 0, これを解いて, 9. 0 の水を用いて 0.MPa の飽和蒸気 kg/ と熱交換させ 蒸気を復水させること

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数値計算入門 武尾英哉. 離散数学と数値計算 数学的解法の中には理論計算では求められないものもある. 例えば, 定積分は, まずは積分 ( 被積分関数の原始関数をみつけること できなければ値を得ることはできない. また, ある関数の所定の値における微分値を得るには, まずその関数の微分ができなければならない. さらに代数方程式の解を得るためには, 解析的に代数方程式を解く必要がある. ところが, これらは必ずしも解析的に導けるとは限らない.

費用便益分析の結果 路線名事業名延長事業種別 様式 -2 現拡 BP その他の別 国道 3 号出水阿久根道路 14.9km 高規格 B BP 計画交通量 ( 台 / 日 ) 車線数 事業主体 12,400~22,700 4 九州地方整備局 1 費 用 事業費維持管理費合計 基準年 平成 25 年度 単純合計 530 億円 133 億円 663 億円 うち残事業分 295 億円 133 億円 429

データ科学2.pptx

データ科学 多重検定 2 mul%ple test False Discovery Rate 藤博幸 前回の復習 1 多くの検定を繰り返す時には 単純に個々の検定を繰り返すだけでは不十分 5% 有意水準ということは, 1000 回検定を繰り返すと, 50 回くらいは帰無仮説が正しいのに 間違って棄却されてすまうじちがあるということ ex) 1 万個の遺伝子について 正常細胞とガン細胞で それぞれの遺伝子の発現に差があるかどうかを検定

14 化学実験法 II( 吉村 ( 洋 mmol/l の半分だったから さんの測定値は くんの測定値の 4 倍の重みがあり 推定値 としては 0.68 mmol/l その標準偏差は mmol/l 程度ということになる 測定値を 特徴づけるパラメータ t を推定するこの手

14 化学実験法 II( 吉村 ( 洋 014.6.1. 最小 乗法のはなし 014.6.1. 内容 最小 乗法のはなし...1 最小 乗法の考え方...1 最小 乗法によるパラメータの決定... パラメータの信頼区間...3 重みの異なるデータの取扱い...4 相関係数 決定係数 ( 最小 乗法を語るもう一つの立場...5 実験条件の誤差の影響...5 問題...6 最小 乗法の考え方 飲料水中のカルシウム濃度を

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第 7 回 t 分布と t 検定 実験計画学 A.t 分布 ( 小標本に関する平均の推定と検定 ) 前々回と前回の授業では, 標本が十分に大きいあるいは母分散が既知であることを条件に正規分布を用いて推定 検定した. しかし, 母集団が正規分布し, 標本が小さい場合には, 標本分散から母分散を推定するときの不確実さを加味したt 分布を用いて推定 検定しなければならない. t 分布は標本分散の自由度 f(

様々なミクロ計量モデル†

担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) この資料は私の講義において使用するために作成した資料です WEB ページ上で公開しており 自由に参照して頂いて構いません ただし 内容について 一応検証してありますが もし間違いがあった場合でもそれによって生じるいかなる損害 不利益について責任を負いかねますのでご了承ください 間違いは発見次第 継続的に直していますが まだ存在する可能性があります 1 カウントデータモデル

【論文】

パーソントリップ調査のデータを用いた時刻別滞留人口推計に向けた基礎的研究 小磯和紀 1 岡本直久 2 石田東生 3 1 学生会員筑波大学大学院システム情報工学研究科社会工学専攻 ( 305-0006 ) 茨城県つくば市天王台 1-1-1 E-mail:s1420475@sk.tsukuba.ac.jp 2 正会員筑波大学システム情報系社会工学域准教授 ( 305-0006 ) 茨城県つくば市天王台

パソコンシミュレータの現状

第 2 章微分 偏微分, 写像 豊橋技術科学大学森謙一郎 2. 連続関数と微分 工学において物理現象を支配する方程式は微分方程式で表されていることが多く, 有限要素法も微分方程式を解く数値解析法であり, 定式化においては微分 積分が一般的に用いられており. 数学の基礎知識が必要になる. 図 2. に示すように, 微分は連続な関数 f() の傾きを求めることであり, 微小な に対して傾きを表し, を無限に

SAP11_03

第 3 回 音声音響信号処理 ( 線形予測分析と自己回帰モデル ) 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 講義内容 ( キーワード ) 信号処理 符号化 標準化の実用システム例の紹介情報通信の基本 ( 誤り検出 訂正符号 変調 IP) 符号化技術の基本 ( 量子化 予測 変換 圧縮 ) 音声分析 合成 認識 強調 音楽信号処理統計的信号処理の基礎

(2) 需要予測のパラメータ推定結果 1 パラメータ推定結果の評価の考え方 1-1 パラメータの妥当性 1) 符号条件符号条件は 説明変数の増減に対する被説明変数の動きが合理的な選択行動に合致しているか という点から妥当性を判断する 例えば 時間に係るパラメータについては 目的地までの所要時間が増加

(2) 需要予測のパラメータ推定結果 1 パラメータ推定結果の評価の考え方 1-1 パラメータの妥当性 1) 符号条件符号条件は 説明変数の増減に対する被説明変数の動きが合理的な選択行動に合致しているか という点から妥当性を判断する 例えば 時間に係るパラメータについては 目的地までの所要時間が増加すれば利用者の利便性を悪化させることとなるため マイナス 運行頻度については その増加が利用者の利便性を高めるため

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計量経済学講義 第 4 回回帰モデルの診断と選択 Part 07 年 ( ) 限 担当教員 : 唐渡 広志 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 emal: kkarato@eco.u-toyama.ac.p webste: http://www3.u-toyama.ac.p/kkarato/ 講義の目的 誤差項の分散が不均 である場合や, 系列相関を持つ場合についての検定 法と修正 法を学びます

集中理論談話会 #9 Bhat, C.R., Sidharthan, R.: A simulation evaluation of the maximum approximate composite marginal likelihood (MACML) estimator for mixed mu

集中理論談話会 #9 Bhat, C.R., Sidharthan, R.: A simulation evaluation of the maximum approximate composite marginal likelihood (MACML) estimator for mixed multinomial probit models, Transportation Research Part

１３章　回帰分析

単回帰分析 つ以上の変数についての関係を見る つの 目的 被説明 変数を その他の 説明 変数を使って 予測しようというものである 因果関係とは限らない ここで勉強すること 最小 乗法と回帰直線 決定係数とは何か? 最小 乗法と回帰直線 これまで 変数の間の関係の深さについて考えてきた 相関係数 ここでは 変数に役割を与え 一方の 説明 変数を用いて他方の 目的 被説明 変数を説明することを考える

目次（案）

第 2 回三木市地域公共交通検討協議会 資料 2 平成 24 年 3 月 15 日 目次 1. 交通実態調査結果 1 2. 市内交通の充実に向けて ( 市内バス交通の整理 ) 2 3. 統合病院への直通バス運行計画 5 1. 交通実態調査結果 年齢別の交通手段 ( 複数回答 ) 1-1. 調査の実施概要公共交通 実施期間:( 配布 ) 平成 23 年 12 月 2 日 ~( 回収期限 )12 月 16

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計量経済学講義 第 回回帰分析 Part 4 7 年 月 7 日 ( 火 ) 限 担当教員 : 唐渡広志 研究室 : 経済学研究棟 4 階 4 号室 emal: kkarato@eco.-toyama.ac.jp webste: http://www.-toyama.ac.jp/kkarato/ 講義の目的 最小 乗法について理論的な説明をします 多重回帰分析についての特殊なケースについて 多重回帰分析のいくつかの応用例を検討します

本日の内容 相関関係散布図 相関係数偏相関係数順位相関係数 単回帰分析 対数目盛 2

2 群の関係を把握する方法 ( 相関分析 単回帰分析 ) 2018 年 10 月 2, 4 日データサイエンス研究所伊藤嘉朗 本日の内容 相関関係散布図 相関係数偏相関係数順位相関係数 単回帰分析 対数目盛 2 相関分析 ( 散布図 ) セールスマンの訪問回数と売上高 訪問回数 売上高 38 523 25 384 73 758 82 813 43 492 66 678 38 495 29 418 71

基礎統計

基礎統計 第 4 回講義資料 本日の講義内容 第 3 章 : 次元データの整理 散布図 [ グラフ ] 共分散と相関係数 [ 数値 ] 回帰分析 [ 数値とグラフ ] 偏相関係数 [ 数値 ] 第 3 章 次元のデータ 第 3 章 : 次元のデータ ( 目的 ) 変数間の関係を探る 相関と回帰 ( 相関 ) 変数を区別せず対等にみる ( 相関関係 ) 身長と体重, 教科目の成績 ( 回帰 ) 一方が他方に影響を与える

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8/5/ 誤差理論 測定の分類 性格による分類 独立 ( な ) 測定 : 測定値がある条件を満たさなければならないなどの拘束や制約を持たないで独立して行う測定 条件 ( 付き ) 測定 : 三角形の 3 つの内角の和のように, 個々の測定値間に満たすべき条件式が存在する場合の測定 方法による分類 直接測定 : 距離や角度などを機器を用いて直接行う測定 間接測定 : 求めるべき量を直接測定するのではなく,

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断面積 (A) を使わずに, 間隙率を使う透水係数の算定 図に示したような 本の孔を掘って, 上流側から食塩を投入した 食塩を投入してから,7 時間後に下流側に食塩が到達したことが分かった この地盤の透水係数を求めよ 地盤の間隙比は e=0.77, 水位差は 0 cmであった なお, この方法はトレーサ法の中の食塩法と呼ばれている Nacl 計測器 0 cm 0.0 m 断面積 (A) を使わずに,

以下のように整理できる ( 個人の添え字 n は省略 ). Ordered Logit exp Z exp Z exp Z exp Z Ordered Probit P P F Z P P F Z F Z P 3 P3 F Z あとは通常の MNL と同様, 以下の尤度関数を最大化すればよい. L

平成 3 年 06 月 6 日 兵藤哲朗 Ordered Logit/ Ordered Probit モデルとその推定 Ordered とは? 顧客満足度データや, 車の保有台数など, その数字に順序だった関係がある場合, それら変数を,Ordered ( 順序 ) 変数という.Ordered 変数を被説明変数とした回帰モデルを推定することも考えられるが, 暗に, 満足度 =3 は, 満足度 = の

横浜市環境科学研究所

周期時系列の統計解析 単回帰分析 io 8 年 3 日 周期時系列に季節調整を行わないで単回帰分析を適用すると, 回帰係数には周期成分の影響が加わる. ここでは, 周期時系列をコサイン関数モデルで近似し単回帰分析によりモデルの回帰係数を求め, 周期成分の影響を検討した. また, その結果を気温時系列に当てはめ, 課題等について考察した. 気温時系列とコサイン関数モデル第 報の結果を利用するので, その一部を再掲する.

Microsoft PowerPoint - Statistics[B]

講義の目的 サンプルサイズの大きい標本比率の分布は正規分布で近似できることを理解します 科目コード 130509, 130609, 110225 統計学講義第 19/20 回 2019 年 6 月 25 日 ( 火 )6/7 限 担当教員 : 唐渡広志 ( からと こうじ ) 研究室 : email: website: 経済学研究棟 4 階 432 号室 kkarato@eco.u-toyama.ac.jp

データサイエンス講座第 3 回機械学習その 2 ロジスティクス回帰 カーネル法とサポートベクターマシン アンサンブル学習

データサイエンス講座第 3 回機械学習その 2 ロジスティクス回帰 カーネル法とサポートベクターマシン アンサンブル学習 ロジスティクス回帰 基本的には重回帰分析のモデルと考え方は似ている = 1 1+ ( ) 目的変数 = 係数 説明変数 + 定数 この式をグラフ化すると y は 0 1 に収まる ( シグモイド関数 ) トレーニングデータから確率を最大となる地点をもとめ それぞれの係数を求める

CAEシミュレーションツールを用いた統計の基礎教育 | (株)日科技研

CAE シミュレーションツール を用いた統計の基礎教育 ( 株 ) 日本科学技術研修所数理事業部 1 現在の統計教育の課題 2009 年から統計教育が中等 高等教育の必須科目となり, 大学でも問題解決ができるような人材 ( 学生 ) を育てたい. 大学ではコンピューター ( 統計ソフトの利用 ) を重視した教育をより積極的におこなうのと同時に, 理論面もきちんと教育すべきである. ( 報告 数理科学分野における統計科学教育

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H29 年度省エネ法にかかる定期報告書等の書き方説明会 原単位の管理方法 ( 換算生産量について ) 2017 年 5 月 1-1. 原単位管理の考え方 省エネを進めているのに原単位が良くならない!! 近畿経済産業局 HP URL http://www.kansai.meti.go.jp/3-9enetai/energypolicy/details/save_ene/28fyshoene_symposium.html

Microsoft Word - appendix_b

付録 B エクセルの使い方 藪友良 (2019/04/05) 統計学を勉強しても やはり実際に自分で使ってみないと理解は十分ではあ りません ここでは 実際に統計分析を使う方法のひとつとして Microsoft Office のエクセルの使い方を解説します B.1 分析ツールエクセルについている分析ツールという機能を使えば さまざまな統計分析が可能です まず この機能を使えるように設定をします もし

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. 確率変数 基礎 経済統計 6 確率分布 事象を数値化したもの ( 事象ー > 数値 の関数 自然に数値されている場合 さいころの目 量的尺度 数値化が必要な場合 質的尺度, 順序的尺度 それらの尺度に数値を割り当てる 例えば, コインの表が出たら, 裏なら 0. 離散確率変数と連続確率変数 確率変数の値 連続値をとるもの 身長, 体重, 実質 GDP など とびとびの値 離散値をとるもの 新生児の性別

Excel で学ぶ 実験計画法データ処理入門 坂元保秀 まえがき 本テキストは, 大学の統計解析演習や研究室ゼミ生の教育の一環として, 実験計画法を理解するための序論として, 工業系の分野で収集される特性データを Microsoft Excel を用いて実践的に処理する方法を記述したものである. 当初は, 完全ランダム実験で二元配置法まで Excel 関数を利用して実施していたが, 企業の皆様から身近に解析ができる

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復習 ) 時系列のモデリング ~a. 離散時間モデル ~ y k + a 1 z 1 y k + + a na z n ay k = b 0 u k + b 1 z 1 u k + + b nb z n bu k y k = G z 1 u k = B(z 1 ) A(z 1 u k ) ARMA モデル A z 1 B z 1 = 1 + a 1 z 1 + + a na z n a = b 0

第 7 回大阪市人口移動要因調査報告書 平成 27 年 3 月 大阪市都市計画局

第 7 回大阪市人口移動要因調査報告書 平成 27 年 3 月 大阪市都市計画局 はじめに 本報告書は 大阪市における社会移動の状況及びその要因について調査し とりまとめたものである 転入 転出等の社会移動は 大阪市における人口変動の主たる構成要素となっており 本市施策を検討する上で重要な基礎資料となることから 平成 21 年度に続き7 回目となる 大阪市人口移動要因調査 を実施した 本報告書は 第

<4D F736F F D DC58F49817A B836782DC82C682DF5F CF68BA48CF092CA89EF8B A2E646F6378>

伊那市地域公共交通に関するアンケート結果 平成 26 年 10 月 Ⅰ 調査の概要 1 調査の目的 2 対象者 3 実施方法 4 アンケート内容 5 回収結果 Ⅱ 調査結果の詳細 1 属性 2 公共交通の利用の有無 3 バスを利用した買い物の状況について 4 バスを利用した通院の状況について 5 運賃上限を 200 円に引き下げた場合の利用頻度 6 利用する頻度が増える 新たに利用するようになるのに必要な改善

３章 度数分布とヒストグラム

度数分布とヒストグラム データとは 複雑な確率ゲームから生まれたと考えてよい データ分析の第一歩として データの持つ基本的特性を把握することが重要である 分析の流れ データの分布 ( 散らばり ) を 度数分布表にまとめ グラフ化する グラフに 平均値や分散など 分布の特徴を示す客観的な数値を加える データが母集団からのランダムサンプルならば 母集団についての推測を行う 度数分布とヒストグラムの作成

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調査統計法 ( 杉浦 ) 第 1 回 オリエンテーション ( 自己紹介 ) 京都警察 ~ 大和総研を経て独立 ユニクロやソフトバンクなどで IT マーケティングやデータ分析を支援 1 調査統計法で何を学ぶのか - 学術研究でもビジネスでも必要となるデータ分析の知識 - なぜ 統計学が最強の学問なのか? http://diamond.jp/articles/-/52085 エビデンスベースドメディスン