る そんな解析もしてみたい と 好奇心が刺激されます 二つ目の理由は 統計解析を受け止める立場の話です 猛烈に発信されるデータは 現在 さまざまに解釈されながらマスコミ等で発表されています 困ったことは その解析は必ずしも正しいとは限らないことです です 一を聞いて十を知る という諺がありますが 1

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

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情報科学第 07 回データ解析と統計代表値 平均 分散 度数分布表 1 本日の内容 データ解析とは 統計の基礎的な値 平均と分散 度数分布表とヒストグラム 講義のページ 第 7 回のその他の欄に 本日使用する教材があります 171025.xls というファイルがありますので ダウンロードして デスクトップに保存してください 2/45 はじめに データ解析とは この世の中には多くのデータが溢れています

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3 も 飲酒習慣 に替えておきましょう( 図 12) その上で 飲酒分類 をフィールドリストにドラッグして消します 同じように 高血圧判定 もグループ化を図り 1 を 正常血圧 2-4 を 血圧異常 とします 高血圧判定 2 を作り もとの 高血圧判定 を消します これで飲酒と血圧のクロス集計が完成しました ページの選択で 男女の結果 ( 図 13) 男女別の結果( 図 1 4 15) が得られます

ファイナンスのための数学基礎 第1回　オリエンテーション、ベクトル

春学期統計学 I 記述統計と推測統計 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 本日の予定 本日はまず記述統計と推測統計の違い 推測統計学の基本的な構造について説明します 2 記述統計と推測統計 統計学とは? 与えられたデータの背後にある 特性 法則 を 検証 発見 分析 するための手法の開発 その応用などに関わる学問の事です 3 記述統計と推測統計 データの種類 データの種類はおおまかに

Excelによる統計分析検定_知識編_小塚明_5_9章.indd

第7章57766 検定と推定 サンプリングによって得られた標本から, 母集団の統計的性質に対して推測を行うことを統計的推測といいます 本章では, 推測統計の根幹をなす仮説検定と推定の基本的な考え方について説明します 前章までの知識を用いて, 具体的な分析を行います 本章以降の知識は操作編での操作に直接関連していますので, 少し聞きなれない言葉ですが, 帰無仮説 有意水準 棄却域 などの意味を理解して,

Taro-小学校第５学年国語科「ゆる

第 5 学年 国語科学習指導案 1 単元名 情報を集めて提案しよう教材 ゆるやかにつながるインターネット ( 光村図書 5 年 ) 2 単元目標 ( は重点目標) インターネットを通じた人と人とのつながりについて考えるために, 複数の本や文章を比べて 読み, 情報を多面的に収集しようとする ( 国語への関心 意欲 態度 ) 意見を述べた文章などに対する自分の考えをもつために, 事実と感想, 意見などとの関係を押

040402．ユニットテスト

2. ユニットテスト ユニットテスト ( 単体テスト ) ユニットテストとはユニットテストはプログラムの最小単位であるモジュールの品質をテストすることであり その目的は結合テスト前にモジュール内のエラーを発見することである テストは機能テストと構造テストの2つの観点から行う モジュールはプログラムを構成する要素であるから 単体では動作しない ドライバとスタブというテスト支援ツールを使用してテストを行う

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4 章母集団と指定値との量的データの検定 4.1 検定手順今までは質的データの検定の方法を学んで来ましたが これからは量的データについてよく利用される方法を説明します 量的データでは データの分布が正規分布か否かで検定の方法が著しく異なります この章ではまずデータの分布の正規性を調べる方法を述べ 次にデータの平均値または中央値がある指定された値と違うかどうかの検定方法を説明します 以下の図 4.1.1

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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

参考 調査員調査の対象者へのアンケート ( 平成 21 年 4 月実施 ) の概要 1 目的総務省統計局が調査対象者から直接 調査員調査の実施状況を把握し 平成 20 年度の委託業務の中で調査員調査の検証を行うとともに 今後の民間調査機関への指導についての参考資料を得る また 本アンケートでは 回答

資料 5 郵送調査と調査員調査の対象範囲の検討に係るアンケートについて サービス産業動向調査の開始前に実施した試験調査では 調査員調査の回収率が郵送調査のそれよりも高く 調査員調査が有効 との結論を得たため 小規模事業所については調査員調査を実施しているところである ところが 実際に調査を開始してみると 調査員調査の回収率が 事業従事者 10 人未満の小規模事業所を対象としているとはいえ 予想外に低迷している

簿記教育における習熟度別クラス編成 簿記教育における習熟度別クラス編成 濱田峰子 要旨 近年 学生の多様化に伴い きめ細やかな個別対応や対話型授業が可能な少人数の習熟度別クラス編成の重要性が増している そのため 本学では入学時にプレイスメントテストを実施し 国語 数学 英語の 3 教科については習熟

濱田峰子 要旨 近年 学生の多様化に伴い きめ細やかな個別対応や対話型授業が可能な少人数の習熟度別クラス編成の重要性が増している そのため 本学では入学時にプレイスメントテストを実施し 国語 数学 英語の 3 教科については習熟度別クラス編成を実施している 本稿では さらにの導入へ向けて 既存のプレイスメントテストを活用したクラス編成の可能性について検討した 3 教科に関するプレイスメントテストの偏差値を説明変数

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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(

ダンゴムシの 交替性転向反応に 関する研究 3A15 今野直輝

ダンゴムシの 交替性転向反応に 関する研究 3A15 今野直輝 1. 研究の動機 ダンゴムシには 右に曲がった後は左に 左に曲がった後は右に曲がる という交替性転向反応という習性がある 数多くの生物において この習性は見受けられるのだが なかでもダンゴムシやその仲間のワラジムシは その行動が特に顕著であるとして有名である そのため図 1のような道をダンゴムシに歩かせると 前の突き当りでどちらの方向に曲がったかを見ることによって

不偏推定量

不偏推定量 情報科学の補足資料 018 年 6 月 7 日藤本祥二 統計的推定 (statistical estimatio) 確率分布が理論的に分かっている標本統計量を利用する 確率分布の期待値の値をそのまま推定値とするのが点推定 ( 信頼度 0%) 点推定に ± で幅を持たせて信頼度を上げたものが区間推定 持たせた幅のことを誤差 (error) と呼ぶ 信頼度 (cofidece level)

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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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3 章対応のある 群間の量的データの検定 3. 検定手順 この章では対応がある場合の量的データの検定方法について学びます この場合も図 3. のように最初に正規に従うかどうかを調べます 正規性が認められた場合は対応がある場合の t 検定 正規性が認められない場合はウィルコクソン (Wlcoxo) の符号付き順位和検定を行ないます 章で述べた検定方法と似ていますが ここでは対応のあるデータ同士を引き算した値を用いて判断します

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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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(

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章対応のない 群間の量的データの検定. 検定手順 この章ではデータ間に 対 の対応のないつの標本から推定される母集団間の平均値や中央値の比較を行ないます 検定手法は 図. のようにまず正規に従うかどうかを調べます 但し この場合はつの群が共に正規に従うことを調べる必要があります 次に 群とも正規ならば F 検定を用いて等分散であるかどうかを調べます 等分散の場合は t 検定 等分散でない場合はウェルチ

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Cygwin でプログラミング 2018/4/9 千葉 数値計算は計算プログラムを書いて行うわけですが プログラムには様々な 言語 があるので そのうちどれかを選択する必要があります プログラム言語には 人間が書いたプログラムを一度計算機用に翻訳したのち計算を実行するものと 人間が書いたプログラムを計算機が読んでそのまま実行するものとがあります ( 若干不正確な説明ですが ) 前者を システム言語

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統計学 第 回 講義 仮説検定 Part-3 06 年 6 8 ( )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.j webite htt://www3.u-toyama.ac.j/kkarato/ 講義の目的 つの 集団の平均 ( 率 ) に差があるかどうかを検定する 法を理解します keyword:

第 3 回講義の項目と概要 統計的手法入門 : 品質のばらつきを解析する 平均と標準偏差 (P30) a) データは平均を見ただけではわからない 平均が同じだからといって 同一視してはいけない b) データのばらつきを示す 標準偏差 にも注目しよう c) 平均

第 3 回講義の項目と概要 016.8.9 1.3 統計的手法入門 : 品質のばらつきを解析する 1.3.1 平均と標準偏差 (P30) a) データは平均を見ただけではわからない 平均が同じだからといって 同一視してはいけない b) データのばらつきを示す 標準偏差 にも注目しよう c) 平均 :AVERAGE 関数, 標準偏差 :STDEVP 関数とSTDEVという関数 1 取得したデータそのものの標準偏差

モジュール１のまとめ

数理統計学 第 0 回 復習 標本分散と ( 標本 ) 不偏分散両方とも 分散 というのが実情 二乗偏差計標本分散 = データ数 (0ページ) ( 標本 ) 不偏分散 = (03 ページ ) 二乗偏差計 データ数 - 分析ではこちらをとることが多い 復習 ここまで 実験結果 ( 万回 ) 平均 50Kg 標準偏差 0Kg 0 人 全体に小さすぎる > mea(jkke) [] 89.4373 標準偏差

総合的な探究の時間 は 何を 何のために学ぶ学習なのか? 総合的な探究の時間 は与えられたテーマから みなさんが自分で 課題 を見つけて調べる学習です 総合的な探究の時間 ( 総合的な学習の時間 ) には教科書がありません だから 自分で調べるべき課題を設定し 自分の力で探究学習 ( 調べ学習 )

これがあれば あなた一人 でも探究学習ができる! 高校生 先生のための 探究学習ガイドブック 1 総合的な探究の時間 は 何を 何のために学ぶ学習なのか? 総合的な探究の時間 は与えられたテーマから みなさんが自分で 課題 を見つけて調べる学習です 総合的な探究の時間 ( 総合的な学習の時間 ) には教科書がありません だから 自分で調べるべき課題を設定し 自分の力で探究学習 ( 調べ学習 ) を進めていく必要があります

RSS Higher Certificate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question 1 (i) 帰無仮説 : 200C と 250C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはな

RSS Higher Certiicate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question (i) 帰無仮説 : 00C と 50C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはない. 対立仮説 : 破壊応力の母平均には違いがあり, 50C の方ときの方が大きい. n 8, n 7, x 59.6,

Excelによる統計分析検定_知識編_小塚明_1_4章.indd

第2章 1 変量データのまとめ方 本章では, 記述統計の手法について説明します 具体的には, 得られたデータから表やグラフを作成し, 意昧のある統計量を算出する方法など,1 変量データのまとめ方について学びます 本章から理解を深めるための数式が出てきますが, 必ずしも, これらの式を覚える必要はありません それぞれのデータの性質や統計量の意義を理解することが重要です 円グラフと棒グラフ 1 変量質的データをまとめる方法としてよく使われるグラフは,

ANOVA

3 つ z のグループの平均を比べる ( 分散分析 : ANOVA: analysis of variance) 分散分析は 全体として 3 つ以上のグループの平均に差があるか ということしかわからないために, どのグループの間に差があったかを確かめるには 多重比較 という方法を用います これは Excel だと自分で計算しなければならないので, 分散分析には統計ソフトを使った方がよいでしょう 1.

生徒用プリント ( 裏 ) 入力した内容はすべて記録されている!! 印 : 授業で学んだこと 管理者のパソコンには どのパソコンから いつ どのような書き込みがされたか記録されています 占いだけではなく メールや掲示板の内容も同じように記録されています もし 悪意のある管理者から個人情報が洩れたらど

生徒用プリント 実施日月日 ( ) 年組番氏名 占いで個人情報の入力を求められたら あなたはどうしますか? 占いや懸賞に応募するとき 個人情報 ( 名前や誕生日 星座など ) を入力するけど この個人情報は どうなっているのだろう? 設問 1 占いで個人情報の入力を求められたら あなたはどうしますか? ア入力する 入力しないと占いの結果が出ないから イ入力する たくさんの人が書き込んでいるので 時間が経つと個人情報は消えてなくなってしまうから

Excelによる統計分析検定_知識編_小塚明_1_4章.indd

第1章 母集団と統計データ 本章では, ビジネスのさまざまな場面において統計データを扱ううえで, もっとも基本的事項となる母集団の概念と統計データの種類についてまとめています 母集団の統計的性質を調べるためにとても重要な概念であるサンプリングについて述べるとともに, ランダムサンプリングの重要性についても説明します 統計分析の考え方 ビジネスの多くの場面において, 統計分析は重要です この場合の統計分析とは,

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

学習指導要領の領域等の平均正答率をみると 各教科のすべての領域でほぼ同じ値か わずかに低い値を示しています 国語では A 問題のすべての領域で 全国の平均正答率をわずかながら低い値を示しています このことから 基礎知識をしっかりと定着させるための日常的な学習活動が必要です 家庭学習が形式的になってい

平成 30 年度全国学力 学習状況調査の結果から ( 平成 30 年 4 月 17 日実施 ) 小諸市教育委員会文部科学省では 次の目的で小学校第 6 学年 中学校第 3 学年 原則として全児童生徒を対象に 全国学力 学習状況調査 を毎年実施しています 義務教育の機会均等とその水準の維持向上の観点から 全国的な児童生徒の学力や学習状況を把握分析し 教育施策の成果と課題を検証し その改善を図る そのような取組を通じて

============================== < 第 6 章 > 高校生 大学生 社会人の反応 ============================== 本調査研究では 高校生が社会に出ていく上での実効性のある資質 能力の重要性が感じられ また 調査問題そのものについての興味 関

============================== < 第 6 章 > 高校生 大学生 社会人の反応 ============================== 本調査研究では 高校生が社会に出ていく上での実効性のある資質 能力の重要性が感じられ また 調査問題そのものについての興味 関心を持つことができるように かつ 教師にとっても指導法の検討材料にするためのデータを収集するために 高校生だけではなく

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

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5 章 群間の量的データの検定 5. 対応のない検定手順例えば 男女の成績を比較しようとして試験を実施した場合 男性の集団 ( 群 ) と女性の集団 ( 群 ) との比較になりますから つの集団に同一人物は 人もいません しかしその試験で英語と国語の平均点を比較する場合 英語と国語を受験した集団には必ず同じ人がいます 前者のような場合を対応のないデータ 後者の場合を対応のあるデータと呼びます 対応のあるデータについては特別の処理ができるので

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7 章正規分布 正規分布 (ormal dstrbuto) は 偶発的なデータのゆらぎによって生じる統計学で最も基本的な確率分布です この章では正規分布についてその性質を詳しく見て行きましょう 7. 一般の正規分布正規分布は 平均と分散の つの量によって完全に特徴付けられています 平均 μ 分散 の正規分布は N ( μ, ) 分布とも書かれます ここに N は ormal の頭文字を 表わしています

派遣社員の評価に関する 派遣先担当者調査結果

派遣社員の評価に関する 派遣先担当者調査結果 ( 概要 ) 2017 年 4 月 調査結果の概要 派遣社員の必要性を強く感じている派遣先担当者は非常に多く 処遇向上や正社員登用にも前向きであり 派遣社員の評価結果を処遇向上や正社員登用の判断に活用する派遣先担当者も少なくない 派遣先担当者が派遣社員を評価する際に重要視するのは まじめさ や 報告連絡相談 などの基礎力であり 処遇向上や正社員登用の際には

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

PowerPoint プレゼンテーション

Partner logo サイエンス右揃え上部に配置 XLfit のご紹介 マーケティング部 15 年 3 月 23 日 概要 1. XLfit 機能の確認 - 特徴 3 Step Wizard - 主なツールについて - 主なグラフの表現 2. 実用例 % Inhibition 9 7 6 5 3 1-1 Comparison 1 Concentration 2 1. 基本編 1 特徴 (3 Step

Microsoft Word - 【6.5.4】特許スコア情報の活用

Q 業界における自社および競合他社のポジショニングを確認する際など 様々な場面で特許情報分析を行うことがあるが 特許の量的側面 ( 件数 ) のみではなく 特許の質 価値的側面からの分析ができないだろうか? 1. 特許の質 価値を機械的 客観的 定量的に評価した情報として提供される特許スコア企業の知的財産戦略の策定にあたり 業界における自社および競合他社のポジショニングを確認する際など 様々な場面で特許情報分析を行うことがあるが

DSOC_DSR-04

DSOC Data Science Report データサイエンティストのつながり分析 November 9, 2018 Akihito Toda R&D Group Researcher, DSOC, Sansan, Inc. DSOC Data Science Report データサイエンティストのつながり分析 1 概要 ビッグデータの蓄積や計算技術の向上に伴い データを分析しビジネス上の課題に対してソリューションを導くデータサイエンティストが活躍している

Microsoft PowerPoint - e-stat(OLS).pptx

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

第 2 回 (4/18) 実力診断の解説と表作成の復習

第 2 回 (4/18) 実力診断の解説と表作成の復習 Gmail の設定を見直す Gmail の必要と思われる設定 送信元情報 署名 Gmail での設定変更 画面右上の歯車マークをクリック 設定 送信元情報と署名 メール設定 アカウント 名前 メール設定 全般 署名 最低限 氏名とアドレスは書こう スレッド表示の無効化 ( 任意 ) スレッド表示とは 関連性のあるメールを合わせて表示 実際にはうまくいかないことが多い

と 測定を繰り返した時のばらつき の和が 全体のばらつき () に対して どれくらいの割合となるかがわかり 測定システムを評価することができる MSA 第 4 版スタディガイド ジャパン プレクサス (010)p.104 では % GRR の値が10% 未満であれば 一般に受容れられる測定システムと

.5 Gage R&R による解析.5.1 Gage R&Rとは Gage R&R(Gage Repeatability and Reproducibility ) とは 測定システム分析 (MSA: Measurement System Analysis) ともいわれ 測定プロセスを管理または審査するための手法である MSAでは ばらつきの大きさを 変動 という尺度で表し 測定システムのどこに原因があるのか

心理学統計法科目コード FB3537 単位数履修方法配当年次担当教員 2 R or SR( 講義 ) 2 年以上河地庸介 2017 年度以前 2018 年度以降に入学した方どちらも履修登録できます 2017 年度以前入学者で 心理学研究法 Ⅱ を履修登録しておらず認定心理士の取得を目指す方 および

心理学統計法科目コード FB3537 単位数履修方法配当年次担当教員 2 R or SR( 講義 ) 2 年以上河地庸介 2017 年度以前 2018 年度以降に入学した方どちらも履修登録できます 2017 年度以前入学者で 心理学研究法 Ⅱ を履修登録しておらず認定心理士の取得を目指す方 および 心理学研究法 Ⅱ のスクーリングを未受講で 心理学統計法 に履修科目を変更された方は 本科目の学習を行ってください

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

Microsoft Word - histgram.doc

1. ヒストグラムと等高線図 データ解析の一つの目的に データ源の分布を求めることがある しかし 最初から特定の分布を仮定して分析を進めることは結構危険 ヒストグラムは1 次元確率分布を推定する一番わかりやすい方法 ヒストグラムで重要なのは区切りの幅 これ次第で結果が変わる Excel では標準アドインソフト ( 分析ツール ) を使うと簡単にヒストグラムが作成できる 1.1 分析ツールを使えるようにする

研修シリーズ

info@m-advice.co.jp tel : 03-3356-6551 fax : 03-3356-6563 問題解決と課題形成概要 目的 管理者の役割である問題解決と課題形成の重要性を認識する 問題解決のアプローチの仕方を理解する 部門内の課題形成のステップを理解する 課題形成演習を通じて 自部門の課題形成を実施する 対象 課長 新任課長 同等職位の方 所要時間 2 時間 30 分 教材 シート1

最初に あなたの働く目的は何ですか? という質問をしたところ 20~50 代のすべての年代において 生活 家族のため と答えた人が最も多かった その割合は 20 代が 63.6% 30 代が 74.0% 40 代が 83.8% 50 代が 82.5% だった また 全年代共通で 第 2 位が 自由に

王権 働く目的 モチベーション に関する実態調査 働く目的 第 1 位は 生活 家族のため 若年層ほど お金 を重視 働くモチベーション 76.8% が 給料がもらえること と回答 一方 出世 昇給 はわずか 8.8% 12 月から就職活動が解禁となる 就活生の多くが 一度は 何のために働くのか という質問を 他人から受けたり 自問したことがあるのではないだろうか しかし現実問題 働いてみないと分からない

リスク分析・シミュレーション

はじめての Crystal Ball 操作マニュアル編 株式会社構造計画研究所 164-0012 東京都中野区中央 4-5-3 TEL:03-5342-1090 Copyright 2012 KOZO KEIKAKU ENGINEERING Inc. All Rights Reserved. はじめに 本マニュアルは 初めて Crystal Ball を操作する方向けに作成された入門マニュアルです

指導方法等の改善計画について

別紙 3( 参考様式 ):3 教科共通シート 指導方法等の改善計画について 算数 小学校 定着状況調査本年度通過率 ( 本校 %, 県 %) 設問ごとの平均通過率 ( 算数 ) グラフの貼り付け方 調査結果入力ファイルの 領域別平均通過率 設問ごとの平均通過率 で作成されるグラフをコピーして使用する ( 方法 : グラフを画面に表示し, PrintScreen] キーを使用して貼り付けると画面がそのままコピーされるので,

スライド 1

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

Medical3

Chapter 1 1.4.1 1 元配置分散分析と多重比較の実行 3つの治療法による測定値に有意な差が認められるかどうかを分散分析で調べます この例では 因子が1つだけ含まれるため1 元配置分散分析 one-way ANOVA の適用になります また 多重比較法 multiple comparison procedure を用いて 具体的のどの治療法の間に有意差が認められるかを検定します 1. 分析メニュー

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小学校学習指導要領解説算数統計関係部分抜粋 第 3 章各学年の内容 2 第 2 学年の内容 D 数量関係 D(3) 簡単な表やグラフ (3) 身の回りにある数量を分類整理し, 簡単な表やグラフを用いて表したり読み取ったりすることができるようにする 身の回りにある数量を分類整理して, それを簡単な表やグラフを用いて表すことができるようにする ここで, 簡単な表とは, 次のような, 観点が一つの表のことである

Microsoft Word - 佐々木和彦_A-050（校了）

教育総研発 A-050 号 知識が活かされる英語の指導とは ~ 使い途 あっての知識 ~ 代々木ゼミナール英語講師 佐々木和彦 文法や構文など 英語の知識を生徒に与えると そのような知識を与える前よりも生徒の読解スピードが圧倒的に遅くなることがあります 特に 教えられた知識を使おうとする真面目な生徒にそのような傾向があります もちろん 今までいい加減に読んでいた英文を それまでは意識したことがなかったルールや知識を意識しながら読むのですから

1. 期待収益率 ( 期待リターン ) 収益率 ( リターン ) には次の二つがあります 実際の価格データから計算した 事後的な収益率 将来発生しうると予想する 事前的な収益率 これまでみてきた債券の利回りを求める計算などは 事後的な収益率 の計算でした 事後的な収益率は一つですが 事前に予想できる

Ⅳ ポートフォリオ編 株式や債券などの将来の収益は預貯金などとは違い 不確実です 不確実で 値動きの異なる複数の銘柄やファンドなどを組み合わせた場合に 全体としてどんな動きになるのかということを予想するためには 統計 確率的な手法を取り入れて 計算することができます ポートフォリオに関する計算問題がとっつきにくいと感じる場合は 統計 確率などの考え方をベースにしているのだ ということを意識して 考え方に慣れていきましょう

Microsoft Word - 博士論文概要.docx

[ 博士論文概要 ] 平成 25 年度 金多賢 筑波大学大学院人間総合科学研究科 感性認知脳科学専攻 1. 背景と目的映像メディアは, 情報伝達における効果的なメディアの一つでありながら, 容易に感情喚起が可能な媒体である. 誰でも簡単に映像を配信できるメディア社会への変化にともない, 見る人の状態が配慮されていない映像が氾濫することで見る人の不快な感情を生起させる問題が生じている. したがって,

1/14 ページ アンケートページにアクセスいただきまして ありがとうございます 今回のアンケートは 交通事故に関するアンケート です モニターの皆様へのお願い 本アンケートは一般に公開していない情報が含まれる場合がございます アンケート内で知り得た いかなる情報についても 決して第三者に口外なさらぬようお願いします 第三者への口外 に含まれる例 口頭 電話 メール等で友人 知人に情報共有すること

Python-statistics5 Python で統計学を学ぶ (5) この内容は山田 杉澤 村井 (2008) R によるやさしい統計学 (

http://localhost:8888/notebooks/... Python で統計学を学ぶ (5) この内容は山田 杉澤 村井 (2008) R によるやさしい統計学 (http://shop.ohmsha.co.jp/shop /shopdetail.html?brandcode=000000001781&search=978-4-274-06710-5&sort=) を参考にしています

ニュースレター 報道関係各位 2018 年 10 月 26 日 株式会社ベネッセホールディングス広報 IR 部 小学生の読書に関する実態調査 研究 読書は学力が低い子どもたちに大きなプラス効果 自分で調べる 話題が増える 幅広いメリットが明らかに 株式会社ベネッセホールディングスの子会社 株式会社ベ

ニュースレター 報道関係各位 2018 年 10 月 26 日 株式会社ベネッセホールディングス広報 IR 部 小学生の読書に関する実態調査 研究 読書は学力が低い子どもたちに大きなプラス効果 自分で調べる 話題が増える 幅広いメリットが明らかに 株式会社ベネッセホールディングスの子会社 株式会社ベネッセコーポレーション ( 本社 : 岡山市 代表取締役社長 : 小林仁 ) の社内シンクタンク ベネッセ教育総合研究所では

Microsoft PowerPoint - データ解析基礎4.ppt [互換モード]

データ解析基礎. 正規分布と相関係数 keyword 正規分布 正規分布の性質 偏差値 変数間の関係を表す統計量 共分散 相関係数 散布図 正規分布 世の中の多くの現象は, 標本数を大きくしていくと, 正規分布に近づいていくことが知られている. 正規分布 データ解析の基礎となる重要な分布 平均と分散によって特徴づけることができる. 平均値 : 分布の中心を表す値 分散 : 分布のばらつきを表す値 正規分布

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高等学校学習指導要領解説数学統計関係部分抜粋 第 部数学第 2 章各科目第 節数学 Ⅰ 3 内容と内容の取扱い (4) データの分析 (4) データの分析統計の基本的な考えを理解するとともに, それを用いてデータを整理 分析し傾向を把握できるようにする アデータの散らばり四分位偏差, 分散及び標準偏差などの意味について理解し, それらを用いてデータの傾向を把握し, 説明すること イデータの相関散布図や相関係数の意味を理解し,

ファイナンスのための数学基礎 第1回　オリエンテーション、ベクトル

時系列分析 変量時系列モデルとその性質 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ 時系列モデル 時系列モデルとは時系列データを生み出すメカニズムとなるものである これは実際には未知である 私たちにできるのは観測された時系列データからその背後にある時系列モデルを推測 推定するだけである 以下ではいくつかの代表的な時系列モデルを考察する 自己回帰モデル (Auoregressive Model もっとも頻繁に使われる時系列モデルは自己回帰モデル

【第一稿】論文執筆のためのワード活用術 (1).docx.docx

ワード活用マニュアル レポート 論文の作成に欠かせない Word の使い方を勉強しましょう ワードはみんなの味方です 使いこなせればレポート 論文の強い味方になってくれます 就職してからも必要とされるスキルなのでこの機会に基本的なところをおさえちゃいましょう 各セクションの最後に練習問題があるので HP に添付されているワークシート (http://www.tufs.ac.jp/common/library/lc/word_work.docx)

◎phpapi.indd

PHP や HTML の知識がなくても大丈夫 PHP や HTML の基本も学べる FileMaker データベースを Web に公開したい FileMaker を使って動的な Web サイトを作りたい FileMaker しか知らない人が Web アプリケーションを作れるようになる! はじめに まず 本書を手に取ってくださりありがとうございます 本書はある程度 FileMaker Pro の扱いに慣れ

リサイクルの効果って どう考えればいいの? プラスチック製容器包装を例に どんなリサイクル方法があるの? パレットの原料にする 化学製品の原料にする 発電の燃料にする パレット = フォークリフトなどで荷物を運ぶときの台 下敷き リサイクルするってどういうことなの? リサイクルする 途中から作る こ

リサイクル 環境負荷 LCA って なんだろう? リサイクルの効果って どう考えればいいの? プラスチック製容器包装を例に どんなリサイクル方法があるの? パレットの原料にする 化学製品の原料にする 発電の燃料にする パレット = フォークリフトなどで荷物を運ぶときの台 下敷き リサイクルするってどういうことなの? リサイクルする 途中から作る こと! リサイクルしなかったら? 資源を採る 原料を作る容器包装を作る

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

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

Microsoft PowerPoint - 矢部SPIJAPAN2013_発表用.pptx

現場ですぐできる定量データ分析 ~ 予測モデルのゆるい作り方 ~ SPI Japan 2013 発表資料 2013/10/18 NTTデータ矢部智 / 木暮雅樹 / 大鶴英佑 目次 1. 予測モデルとは? 2. NTTデータにおける予測モデルを利用した改善活動 3. 予測モデル構築 普及における問題点 4. 問題に対する解決策 5. 組織での実践例 6. 結論と今後の課題 2 発表者自己紹介 矢部智

母平均 母分散 母標準偏差は, が連続的な場合も含めて, すべての個体の特性値 のすべての実現値 の平均 分散 標準偏差であると考えてよい 有限母集団で が離散的な場合, まさにその意味になるが, そうでない場合も, このように理解してよい 5 母数 母集団から定まる定数のこと 母平均, 母分散,

. 無作為標本. 基本的用語 推測統計における基本的な用語を確認する 母集団 調査の対象になる集団のこと 最終的に, 判断の対象になる集団である 母集団の個体 母集団を構成する つ つのもののこと 母集団は個体の集まりである 個体の特性値 個体の特性を表す数値のこと 身長や体重など 特性値は, 変量ともいう 4 有限母集団と無限母集団 個体の個数が有限の母集団を 有限母集団, 個体の個数が無限の母集団を

PowerPoint プレゼンテーション

シミュレーションの実行 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved 2 章 問題解決と コンピュータの活用 1 2 3 基本的な考え方と手順 モデル化とシミュレーション 処理手順の明確化と自動化 P62 3 2 章 問題解決とコンピュータの活用 2 節モデル化とシミュレーション 1 2 問題のモデル化 シミュレーションの実行 2 章 2 節モデル化とシミュレーション

年 9 月 24 日 / 浪宏友ビジネス縁起観塾 / 法華経の現代的実践シリーズ 部下を育てない 事例甲課乙係のF 係長が年次有給休暇を 三日間連続でとった F 係長が三日も連続で休暇をとるのは珍しいことであった この三日の間 乙係からN 課長のところへ 決裁文書はあがらなかった N

-- 05 年 9 月 4 日 / 浪宏友ビジネス縁起観塾 / 法華経の現代的実践シリーズ 部下を育てない 事例甲課乙係のF 係長が年次有給休暇を 三日間連続でとった F 係長が三日も連続で休暇をとるのは珍しいことであった この三日の間 乙係からN 課長のところへ 決裁文書はあがらなかった N 課長は どうしたのだろうかと思ったが 忙しさにまぎれ催促はしなかった さらにF 係長の休暇中に 係長会議が開かれ

1 BCM BCM BCM BCM BCM BCMS

1 BCM BCM BCM BCM BCM BCMS わが国では BCP と BCM BCM と BCMS を混同している人を多く 見受けます 専門家のなかにもそうした傾向があるので BCMS を正 しく理解するためにも 用語の理解はきちんとしておきましょう 1-1 用語を組織内で明確にしておかないと BCMS や BCM を組織内に普及啓発していく際に齟齬をきたすことがあります そこで 2012

年賀状作成時の重視点 2 1. は メッセージ重視 は ビジュアル重視 とに今年の年賀状作成時の重視点を聞いたところ とに今年の年賀状作成時の重視点を聞いたところ は ビジュアル ( 絵柄や写真 ) よりもメッセージ ( 言葉 ) を重視は ビジュアル ( 絵柄や写真 ) よりもメッセージ ( 言葉

NEWS LETTER < 報道各位 > 2007 年 12 月 4 日セイコーエプソン株式会社 年賀状に対する世代間の意識の違い は メッセージ重視 で 手紙 としての役割 は ビジュアル重視 でセンスの良い 名刺 としての役割 セイコーエプソン株式会社では 第 2のライフステージを本格的に迎える と 特にEメール 携帯メールが当たり前のコミュニケーションツールとして定着しつつあると考えられる 10

スライド 1

八戸 IT テレマーケティング未来創造協議会御中 社員資質向上研修 アンケート集計結果 平成 27 年 4 月 23 日 実施概要 (1) 一般社員向け研修 楽しい職場 を目指すためのマナー向上研修 対象者 主に新社会人 ~3 年以内の一般社員 合計 9 社 42 名 開催日時 1H27.1.14( 水 )9:00~12:00 2H27.1.15( 木 )14:00~17:00 参加人数 15 名

平成 22 年度全国学力 学習状況調査結果の概要と分析及び改善計画 調査実施期日 平成 22 年 4 月 20 日 ( 火 )AM8:50~11:50 平成 22 年 9 月 14 日 ( 火 ) 研究主任山口嘉子 調査実施学級数等 三次市立十日市小学校第 6 学年い ろ は に組 (105 名 )

平成 22 年度学力 学習状況調査結果の概要と分析及び改善計画 調査実施期日 平成 22 年 4 月 2 日 ( 火 )AM8:5~11:5 平成 22 年 9 月 14 日 ( 火 ) 研究主任山口嘉子 調査実施学級数等 三次市立学校第 6 学年い ろ は に組 (15 名 ) 教科に関する調査の結果 知識 に関する問題(A 問題 ) の結果 ( 県 ) 国語の平均正答率が 85.3% 算数の平均正答率が

Microsoft Word - no103.docx

次は 数える例です ex19.c /* Zeller の公式によって 1 日の曜日の分布を求めるプログラム */ int year, month, c, y, m, wnumber, count[7] = {0, i; for(year = 2001; year

Microsoft Word - 中学校数学（福島）.doc

三次市立甲奴中学校 中学校において, 関数の学習内容は次の通りである 第 1 学年で, 具体的な事象をもとにして, 二つの数量の変化や対応を調べることを通して, 比例 反比例の関係を見いだし, 対応表 式 グラフなどに表し, それらの特徴を考察する 第 2 学年では, 具体的な事象の中から二つの数量を取り出し, それらの変化や対応を調べることを通して一次関数について考察し, 関数関係についての理解を深める

【NEM】発表資料(web掲載用).pptx

ユーザビリティ評価方法の 実践的拡張および適用 ソフトウェアテストシンポジウム 2013 東京 2013 年 1 月 30 日 ( 水 )~31 日 ( 木 ) 株式会社日立製作所 IT プラットフォーム事業本部 プラットフォーム QA 本部ソフト品質保証部 河野哲也 TAN LIPTONG 岩本善行 ソフトウェア本部生産技術部白井明居駒幹夫 NE 比 ( 倍 ) 非熟練者平均 ( 秒 ) 熟練者平均

日本版WISC-IVテクニカルレポート #6

日本版 テクニカルレポート #6 WISC-IV 換算アシスタント (Ver.1.0) の基本機能と利用方法 刊行委員会前川久男監修日本文化科学社テスト編集部 2013.8 はじめに本年 7 月に自動換算ソフト WISC-IV 換算アシスタント Ver.1.0 が発売された 自動換算ソフトは 受検者の基本情報 ( 氏名 生年月日 検査日等 ) および WISC-IV の粗点等を入力することで 評価点と合成得点

10SS

方 方 方 方 大 方 立立 方 文 方 文 田 大 方 用 方 角 方 方 方 方 方 1 方 2 方 3 4 5 6 方 7 方 8 9 大 10 自 大 11 12 大 13 14 自 己 15 方 16 大 方 17 立立 18 方 方 19 20 21 自 22 用 23 用 24 自 大 25 文 方 26 27 28 文 29 田 大 30 文 31 方 32 用 方 文 用 用 33

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

国語科学習指導案様式（案）

算数科学習指導案 日時平成 23 年 6 月 5 日 ( 水 ) 5 校時 2 学年第 6 学年 5 名 単元名 対称な形 ( 第 6 学年第 6 時 ) 単元の目標 対称な図形の観察や構成を通して, その意味や性質を理解し, 図形に対する感覚を豊かにする C 図形 (3) ア : 縮図や拡大図について理解することイ : 対称な図形について理解すること 教材について 第 6 学年では, 平面図形を対称という新しい観点から考察し,

fmm151021完.pdf

1 2 3 4 5 6 解決されない Web マーケターの悩み 3 1 1 2 3 2 Web 3 1 2 4 Q SNS SNS 4 SNS ❹ 最適化施策 集めた人をもっと効果的に転換させる サイトに集客するために必要なことは最適化です どんなものでも 作って終わりではなく最適化を進めていくことで期待通りの姿になります ただ 物事にセオリーはつきものです そのためのノウハウをお伝えしていきますので

ていくことが可能となるわけです このようにあるべき姿を思い浮かべて それに適した 機能を検討していけば かなりの応用が利くことになりますし そもそもアクセスの機能 をすべて知らなくても その都度 調査をしていけばよいのです 最終的には アクセス開発を通じて 一般論としてのシステム開発手法なり そもそ

1. アクセス講座の趣旨それでは アクセス講座の全体の概要について説明させていただきます アクセス講座全体の趣旨は アクセスで業務システムの開発ができるスキルを身に付ける ということです たまに質問を受けるのですが アクセスの本をたくさん読んでも なかなか実際の業務システム開発には繋がらない というような意見を受けることがあります それに関してはいろいろ原因が考えられるのですが 一番大きな原因は そもそも業務システムを作るための開発の手法というのを学ばなくてはいけないと

DVIOUT

第 章 離散フーリエ変換 離散フーリエ変換 これまで 私たちは連続関数に対するフーリエ変換およびフーリエ積分 ( 逆フーリエ変換 ) について学んできました この節では フーリエ変換を離散化した離散フーリエ変換について学びましょう 自然現象 ( 音声 ) などを観測して得られる波 ( 信号値 ; 観測値 ) は 通常 電気信号による連続的な波として観測機器から出力されます しかしながら コンピュータはこの様な連続的な波を直接扱うことができないため

課題研究の進め方 これは,10 年経験者研修講座の各教科の課題研究の研修で使っている資料をまとめたものです 課題研究の進め方 と 課題研究報告書の書き方 について, 教科を限定せずに一般的に紹介してありますので, 校内研修などにご活用ください

課題研究の進め方 これは,10 年経験者研修講座の各教科の課題研究の研修で使っている資料をまとめたものです 課題研究の進め方 と 課題研究報告書の書き方 について, 教科を限定せずに一般的に紹介してありますので, 校内研修などにご活用ください 課題研究の進め方 Ⅰ 課題研究の進め方 1 課題研究 のねらい日頃の教育実践を通して研究すべき課題を設定し, その究明を図ることにより, 教員としての資質の向上を図る

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.

宗像市国保医療課 御中

平成 20 年度 特定保健指導 積極的支援 アクアドームプログラム報告書 1 1. はじめに 標準的な健診 保健指導プログラム ( 確 定版 ) ( 平成 19 年 4 月厚生労働省健康 局 ) に 医療制度改革大綱 ( 平成 17 年 12 月 1 日政府 与党医療改革協議会 ) を踏まえ 生活習慣病予防の徹底 を図るため 平成 20 年 4 月から 高齢者の医療の確保に関する法律により 医療保険者に対して

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ワークシート ディベートは こうていがわひていがわ肯定側と否定側に分かれて行う 討論ゲーム です ディベートの様子をビデオで見てみましょう ディベートをすると 筋道を立てて考えることわかりやすく話すこと相手の話をしっかり聴くことよくメモを取ることなどの練習ができます ディベートの討論するテーマを 論題といいます -- これから, みなさんといっしょに ディベート学習 を通して 筋道立てて考える力 (

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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基にして小 三原市立久井中学校第 2 学年国語科学習指導案単元名 : いろいろな説明を書き分けよう書き分けよう 食の世界遺産食の世界遺産 小泉武夫 指導者 : 三原市立久井中学校井上靖子 1 日時 : 平成 2 6 年 1 2 月 16 日 ( 火 ) 第 2 校時 9:4 5~1 0:3 5 2 場所 : 2 年 A 組教室 3 学年 学級 : 第 2 学年 A 組 ( 男子 1 3 名女子 1

売れる! インターネット活用術 < 第 3 回 > SEO の基礎知識 株式会社スプラム 代表取締役竹内幸次 ( 中小企業診断士 ) SEO で新規顧客を導く 世界一の検索サイト Google で http とだけ入力して検索すると 252 億ページがヒットします ( 見つかります ) 日本語のペー

売れる! インターネット活用術 < 第 3 回 > SEO の基礎知識 株式会社スプラム 代表取締役竹内幸次 ( 中小企業診断士 ) SEO で新規顧客を導く 世界一の検索サイト Google で http とだけ入力して検索すると 252 億ページがヒットします ( 見つかります ) 日本語のページに限定しても 34 億ものページがヒットします (2011 年 2 月現在 ) 大変多くのページが存在する中から

青焼　1章[15-52].indd

1 第 1 章統計の基礎知識 1 1 なぜ統計解析が必要なのか? 人間は自分自身の経験にもとづいて 感覚的にものごとを判断しがちである 例えばある疾患に対する標準治療薬の有効率が 50% であったとする そこに新薬が登場し ある医師がその新薬を 5 人の患者に使ったところ 4 人が有効と判定されたとしたら 多くの医師はこれまでの標準治療薬よりも新薬のほうが有効性が高そうだと感じることだろう しかし

はじめに この式を見るとインドの人たちは間髪を入れずに という答が出るそうです インドの小学校の子どもたちは までのかけ算の答をすべて丸暗記しているからです ( 日本では 9 9 までのかけ算の答を九九の暗唱で覚えますね ) そればかりではありません 6

いちきゅういちきゅう スマッシュ暗算 1 9 1 9 対象 : 小 6 ~ 大人 考える学習をすすめる会 こだま塾 信谷英明 はじめに 1 9 1 9 この式を見るとインドの人たちは間髪を入れずに 3 6 1 という答が出るそうです インドの小学校の子どもたちは 1 9 1 9 までのかけ算の答をすべて丸暗記しているからです ( 日本では 9 9 までのかけ算の答を九九の暗唱で覚えますね ) そればかりではありません

(2) -2,4,1 3 y=-x-2 をかいた ( 人 ) 4 (1) y=2x-9,y=2x,y=3x+3 (2) y=x+11 (3) 指導観校内の研究テーマが 考える力を引き出す授業のあり方 ということで, 数学科では考える力とは何かを分析し,11 項目に整理した 1 帰納的に考える力 2

第 3 学年 数学科学習指導案 指導者原田辰司 1. 題材名関数 y=ax 2 ( 関数 y=ax 2 の利用 ) 2. 題材について (1) 教材観 私たちの身の回りにおこるいろいろな事象は, 互いに関連を持って変化しつつあるもの が多い そして, それらの事象を考察するときには, その事象における 変化 や 対応 についての見方や考え方を理解し, 関数関係を見いだすことや, それらを元にして発展的

DVIOUT

5.3 音声を加工してみよう! 5.3. 音声を加工してみよう! 129 この節では 図 5.11 の音声 あ の離散化された波 (x n ) のグラフおよび図 5.12 の音声 あ の離散フーリエ変換 ( 周波数スペクトル密度 ) の絶対値 ( X k ) のグラフを基準に 離散フーリエ変換および離散フーリエ積分を使って この離散化された波の検証や加工を行なってみましよう 6 図 5.11: 音声

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第 5 回統計的推定 実験計画学 A. 統計的推定と検定母集団から無作為抽出した標本から母集団についてなんらかの推論を行う. この場合, 統計から行う推論には統計的 ( ) と統計的 ( ) の 2つがある. 推定統計的に標本の統計量から母集団の母数 ( 母平均, 母標準偏差など ) を推論することを統計的推定という. 例 : 視聴率調査を 200 人に対して行い, 番組 Aの視聴率を推定した. 検定統計的に標本の統計量から母数に関する予想の真偽を検証することを統計的検定という.

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第 4 回二項分布, ポアソン分布, 正規分布 実験計画学 009 年 月 0 日 A. 代表的な分布. 離散分布 二項分布大きさ n の標本で, 事象 Eの起こる確率を p とするとき, そのうち x 個にEが起こる確率 P(x) は二項分布に従う. 例さいころを 0 回振ったときに の出る回数 x の確率分布は二項分布に従う. この場合, n = 0, p = 6 の二項分布になる さいころを

高齢者におけるサルコペニアの実態について みやぐち医院 宮口信吾 我が国では 高齢化社会が進行し 脳血管疾患 悪性腫瘍の増加ばかりでなく 骨 筋肉を中心とした運動器疾患と加齢との関係が注目されている 要介護になる疾患の原因として 第 1 位は脳卒中 第 2 位は認知症 第 3 位が老衰 第 4 位に

高齢者におけるサルコペニアの実態について みやぐち医院 宮口信吾 我が国では 高齢化社会が進行し 脳血管疾患 悪性腫瘍の増加ばかりでなく 骨 筋肉を中心とした運動器疾患と加齢との関係が注目されている 要介護になる疾患の原因として 第 1 位は脳卒中 第 2 位は認知症 第 3 位が老衰 第 4 位に関節疾患 5 位が骨折 転倒であり 4,5 位はいずれも運動器が関係している 骨粗しょう症のメカニズムの解明