プロジェクトのデータ解析と見積り研究会概要 プロジェクトの規模 工数 コスト 工期 品質 リスクなどの測定量を正しく分析し活用するためのデータ解析の手法を学び見積りおよびプロジェクト計画への活用を目的として研究する. 背景 目的とそのフォーカス分野 : プロジェクトの規模 工数 コスト 工期 品質

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ :

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ : https://goo.gl/qw1djw 正規分布 ( 復習 ) 正規分布 (Normal Distribution)N (μ, σ 2 ) 別名 : ガウス分布 (Gaussian Distribution) 密度関数 Excel:= NORM.DIST

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

情報工学概論

確率と統計 中山クラス 第 11 週 0 本日の内容 第 3 回レポート解説 第 5 章 5.6 独立性の検定 ( カイ二乗検定 ) 5.7 サンプルサイズの検定結果への影響練習問題 (4),(5) 第 4 回レポート課題の説明 1 演習問題 ( 前回 ) の解説 勉強時間と定期試験の得点の関係を無相関検定により調べる. データ入力 > aa

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

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

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

Microsoft Word - lec_student-chp3_1-representative

1. はじめに この節でのテーマ データ分布の中心位置を数値で表す 可視化でとらえた分布の中心位置を数量化する 平均値とメジアン, 幾何平均 この節での到達目標 1 平均値 メジアン 幾何平均の定義を書ける 2 平均値とメジアン, 幾何平均の特徴と使える状況を説明できる. 3 平均値 メジアン 幾何平均を計算できる 2. 特性値 集めたデータを度数分布表やヒストグラムに整理する ( 可視化する )

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

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

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

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

経営統計学

5 章基本統計量 3.5 節で量的データの集計方法について簡単に触れ 前章でデータの分布について学びましたが データの特徴をつの数値で示すこともよく行なわれます これは統計量と呼ばれ 主に分布の中心や拡がりなどを表わします この章ではよく利用される分布の統計量を特徴で分類して説明します 数式表示を統一的に行なうために データの個数を 個とし それらを,,, と表わすことにします ここで学ぶ統計量は統計分析の基礎となっており

Microsoft PowerPoint ppt

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

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

目次 1 章 SPSS の基礎 基本 はじめに 基本操作方法 章データの編集 はじめに 値ラベルの利用 計算結果に基づく新変数の作成 値のグループ化 値の昇順

SPSS 講習会テキスト 明治大学教育の情報化推進本部 IZM20140527 目次 1 章 SPSS の基礎 基本... 3 1.1 はじめに... 3 1.2 基本操作方法... 3 2 章データの編集... 6 2.1 はじめに... 6 2.2 値ラベルの利用... 6 2.3 計算結果に基づく新変数の作成... 7 2.4 値のグループ化... 8 2.5 値の昇順 降順... 10 3

201711grade2.pdf

2017 11 26 1 2 28 3 90 4 5 A 1 2 3 4 Web Web 6 B 10 3 10 3 7 34 8 23 9 10 1 2 3 1 (A) 3 32.14 0.65 2.82 0.93 7.48 (B) 4 6 61.30 54.68 34.86 5.25 19.07 (C) 7 13 5.89 42.18 56.51 35.80 50.28 (D) 14 20 0.35

散布度

散布度 統計基礎の補足資料 2018 年 6 月 18 日金沢学院大学経営情報学部藤本祥二 基本統計量 基本統計量 : 分布の特徴を表す数値 代表値 ( 分布の中心を表す数値 ) 平均値 (mean, average) 中央値 (median) 最頻値 (mode) 散布度 ( 分布のばらつき具合を表す数値 ) 分散 (variance) 標準偏差 (standard deviation) 範囲 (

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q10-2 テキスト P191 1. 記述統計量 ( 変数 :YY95) 表示変数として 平均 中央値 最大値 最小値 標準偏差 観測値 を選択 A. 都道府県別 Descriptive Statistics for YY95 Categorized by values of PREFNUM Date: 05/11/06 Time: 14:36 Sample: 1990 2002 Included

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

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

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

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)

Microsoft PowerPoint - sc7.ppt [互換モード]

/ 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

Ecel 演習問題 Work Shee 解答 第 章 Ecel 演習問題 WorkShee 解答 問題 - 4 8 7 転置行列 4 8 7 TRANSPOSE( ) 問題 - X.6 4 4.8 8 4.9 6. 7 48 8. X 転置行列 4 8 7 4 6 48 TRANSPOSE( ).6 4.8.9. 8. 問題 -.6 4 4.8 8 y.9. 7 8. 転置行列 4 8 7 TRANSPOSE(

要旨 SLP を用いて要求仕様書を書くと レビューを効率的に行うことができます SLP の簡易な文法に従って記述するだけで 主語のもれや 場合分けのもれに気づくことができます SLP が自動生成する状態遷移表を活用することで 論理的な整合性の誤りを効率的に発見することができます 2

WOCS2011 2011.1.18 簡易な形式仕様記述と状態遷移表を 併用した要求仕様書のレビュー方法 産業技術総合研究所水口大知株式会社ジェーエフピー漆原憲博 1 要旨 SLP を用いて要求仕様書を書くと レビューを効率的に行うことができます SLP の簡易な文法に従って記述するだけで 主語のもれや 場合分けのもれに気づくことができます SLP が自動生成する状態遷移表を活用することで 論理的な整合性の誤りを効率的に発見することができます

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

テスト設計コンテスト　フロア展示資料

チーム nema: フロア展示資料 話題沸騰ポット (GOMA-1015 型 ) テスト設計書 ~ 安全なポットを使っていただくために ~ チーム紹介 NEC の QC 活動のひとつに テスト技術者交流会 があり NEC グループ関係会社を含め約 200 名のメンバーが在籍 この交流会ではこれまで下記のような活動をしてきた 結合テストにおけるテスト観点のモレヌケ防止を目的にした テスト設計テンプレート

第７章

5. 推定と検定母集団分布の母数を推定する方法と仮説検定の方法を解説する まず 母数を一つの値で推定する点推定について 推定精度としての標準誤差を説明する また 母数が区間に存在することを推定する信頼区間も取り扱う 後半は統計的仮説検定について述べる 検定法の基本的な考え方と正規分布および二項確率についての検定法を解説する 5.1. 点推定先に述べた統計量は対応する母数の推定値である このように母数を一つの値およびベクトルで推定する場合を点推定

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

数値計算法

数値計算法 008 4/3 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 実験データの統計処理その 誤差について 母集団と標本 平均値と標準偏差 誤差伝播 最尤法 平均値につく誤差 誤差 (Error): 真の値からのずれ 測定誤差 物差しが曲がっていた 測定する対象が室温が低いため縮んでいた g の単位までしかデジタル表示されない計りで g 以下 計りの目盛りを読み取る角度によって値が異なる 統計誤差

第4回

Excel で度数分布表を作成 表計算ソフトの Microsoft Excel を使って 度数分布表を作成する場合 関数を使わなくても 四則演算(+ */) だけでも作成できます しかし データ数が多い場合に度数を求めたり 度数などの合計を求めるときには 関数を使えばデータを処理しやすく なります 度数分布表の作成で使用する関数 合計は SUM SUM( 合計を計算する ) 書式 :SUM( 数値数値

３章 度数分布とヒストグラム

3 章度数分布とヒストグラム データの中の分析 ( 記述統計 ) であれ データの外への推論 ( 推測統計 ) であれ まず データの持つ基本的特性を把握することが重要である 1 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 3 章 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 4 5 6 章 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

Microsoft PowerPoint - Lecture 10.ppt [互換モード]

講義予定 環境プラニング演習 II 第 0 回 009. 6. 7 千葉大学工学部都市環境システム学科 山崎文雄 http://ares.tu.cha-u.jp/ tu ujp/ ( 009 年 4 月 8 日 ( 土 :50 ー 4:0 演習の説明, 微分 積分と数値計算 ( 009 年 4 月 5 日 ( 土 :50 ー 4:0 微分 積分と数値計算 (3 009 年 5 月 9 日 ( 土 :50

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

(Nov/2009) 2 / = (,,, ) 1 4 3 3 2/8

(Nov/2009) 1 sun open-office calc 2 1 2 3 3 1 3 1 2 3 1 2 3 1/8 (Nov/2009) 2 / = (,,, ) 1 4 3 3 2/8 (Nov/2009) 1 (true) false 1 2 2 A1:A10 A 1 2 150 3 200 4 250 5 320 6 330 7 360 8 380 9 420 10 480 (1)

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

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 D208D A778D5A8A778F4B8E7793B CC A7795D2816A2E646F6378>

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,

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

Microsoft Word - 保健医療統計学112817完成版.docx

講義で使用するので テキスト ( 地域診断のすすめ方 ) を必ず持参すること 5 4 統計処理のすすめ方 ( テキスト P. 134 136) 1. 6つのステップ 分布を知る ( 度数分布表 ヒストグラム ) 基礎統計量を求める Ø 代表値 Ø バラツキ : 範囲 ( 最大値 最小値 四分位偏位 ) 分散 標準偏差 標準誤差 集計する ( 単純集計 クロス集計 ) 母集団の情報を推定する ( 母平均

自動車感性評価学 1. 二項検定 内容 2 3. 質的データの解析方法 1 ( 名義尺度 ) 2.χ 2 検定 タイプ 1. 二項検定 官能検査における分類データの解析法 識別できるかを調べる 嗜好に差があるかを調べる 2 点比較法 2 点識別法 2 点嗜好法 3 点比較法 3 点識別法 3 点嗜好

. 内容 3. 質的データの解析方法 ( 名義尺度 ).χ 検定 タイプ. 官能検査における分類データの解析法 識別できるかを調べる 嗜好に差があるかを調べる 点比較法 点識別法 点嗜好法 3 点比較法 3 点識別法 3 点嗜好法 : 点比較法 : 点識別法 配偶法 配偶法 ( 官能評価の基礎と応用 ) 3 A か B かの判定において 回の判定でAが選ばれる回数 kは p の二項分布に従う H :

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,

確率分布 - 確率と計算 1 6 回に 1 回の割合で 1 の目が出るさいころがある. このさいころを 6 回投げたとき,1 度も 1 の目が出ない確率を求めよ. 5 6 /6 6 =15625/46656= (5/6) 6 = ある市の気象観測所での記録では, 毎年雨の降る

確率分布 - 確率と計算 6 回に 回の割合で の目が出るさいころがある. このさいころを 6 回投げたとき 度も の目が出ない確率を求めよ. 5 6 /6 6 =565/46656=.48 (5/6) 6 =.48 ある市の気象観測所での記録では 毎年雨の降る日と降らない日の割合は概ね :9 で一定している. 前日に発表される予報の精度は 8% で 残りの % は実際とは逆の天気を予報している.

経済統計分析１ イントロダクション

1 経済統計分析 9 分散分析 今日のおはなし. 検定 statistical test のいろいろ 2 変数の関係を調べる手段のひとつ適合度検定独立性検定分散分析 今日のタネ 吉田耕作.2006. 直感的統計学. 日経 BP. 中村隆英ほか.1984. 統計入門. 東大出版会. 2 仮説検定の手続き 仮説検定のロジック もし帰無仮説が正しければ, 検定統計量が既知の分布に従う 計算された検定統計量の値から,

Microsoft Word - 操作マニュアル-Excel-2.doc

Excel プログラム開発の練習マニュアルー 1 ( 関数の学習 ) 作成 2015.01.31 修正 2015.02.04 本マニュアルでは Excel のプログラム開発を行なうに当たって まずは Excel の関数に関する学習 について記述する Ⅰ.Excel の関数に関する学習 1. 初めに Excel は単なる表計算のソフトと思っている方も多いと思います しかし Excel には 一般的に使用する

Microsoft PowerPoint - CoBRA法の概要r1.pptx

CoBRA 法の概要説明資料 CoBRA 法の概要と構築方法 ~ 勘 を見える化する見積り手法 ~ 2011 年 8 月 Copyright 2011 MRI, All Rights Reserved 内容 1.CoBRA 法の概要 2.CoBRA モデルの構築方法 2 Copyright 2011 MRI, All Rights Reserved 1.CoBRA 法の概要 1.CoBRA 法の概要

はじめに Excel における計算式の入力方法の基礎 Excel では計算式を入力することで様々な計算を行うことができる 例えば はセルに =SQRT((4^2)/3+3*5-2) と入力することで算出される ( 答え ) どのような数式が使えるかは 数式

統計演習 統計 とはバラツキのあるデータから数値上の性質や規則性あるいは不規則性を 客観的に分析 評価する手法のことである 統計的手法には様々なものが含まれるが 今回はそのなかから 記述統計と統計学的推測について簡単にふれる 記述統計 : 収集した標本の平均や分散 標準偏差などを計算し データの示す傾向や性質を要約して把握する手法のこと 求められた値を記述統計量 ( または要約統計量 ) と言う 平均値

OpRisk VaR3.2 Presentation

オペレーショナル リスク VaR 計量の実施例 2009 年 5 月 SAS Institute Japan 株式会社 RI ビジネス開発部羽柴利明 オペレーショナル リスク計量の枠組み SAS OpRisk VaR の例 損失情報スケーリング計量単位の設定分布推定各種調整 VaR 計量 内部損失データ スケーリング 頻度分布 規模分布 分布の補正相関調整外部データによる分布の補正 損失シナリオ 分布の統合モンテカルロシミュレーション

win版８日目

8 日目 : 項目のチェック (2) 1 日 30 分くらい,30 日で何とか R をそこそこ使えるようになるための練習帳 :Win 版 昨日は, 平均値などの基礎統計量を計算する試行錯誤へご招待しましたが (?), 今日は簡 単にやってみます そのためには,psych というパッケージが必要となりますが, パッケー ジのインストール & 読み込みの詳しい方法は, 後で説明します 以下の説明は,psych

スライド 1

計測工学第 12 回以降 測定値の誤差と精度編 2014 年 7 月 2 日 ( 水 )~7 月 16 日 ( 水 ) 知能情報工学科 横田孝義 1 授業計画 4/9 4/16 4/23 5/7 5/14 5/21 5/28 6/4 6/11 6/18 6/25 7/2 7/9 7/16 7/23 2 誤差とその取扱い 3 誤差 = 測定値 真の値 相対誤差 = 誤差 / 真の値 4 誤差 (error)

PowerPoint プレゼンテーション

学位論文作成のための疫学 統計解析の実際 徳島大学大学院 医歯薬学研究部 社会医学系 予防医学分野 有澤孝吉 (e-mail: karisawa@tokushima-u.ac.jp) 本日の講義の内容 (SPSS を用いて ) 記述統計 ( データのまとめ方 ) 代表値 ばらつき正規確率プロット 正規性の検定標準偏差 不偏標準偏差 標準誤差の区別中心極限定理母平均の区間推定 ( 母集団の標準偏差が既知の場合

プロジェクトを成功させる見積りモデルの構築と維持・改善 ～CoBRA法による見積りモデル構築とその活用方法について～

工数見積り手法 CoBRA ~ 勘 を見える化する見積り手法 ~ CoBRA 研究会 2011 年 5 月 情報技術研究センターシステム技術グループ Copyright 2011 MRI, All Rights Reserved ご紹介する内容 1.CoBRA 法の概要 2.CoBRAツール 3.CoBRAモデルでの見積り 4.CoBRAモデルの応用 5.CoBRAモデルの構築 6. まとめ 2 Copyright

<4D F736F F D208EC08CB18C7689E68A E F AA957A82C682948C9F92E82E646F63>

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(

講義ノート p.2 データの視覚化ヒストグラムの作成直感的な把握のために重要入力間違いがないか確認するデータの分布を把握する fig. ヒストグラムの作成 fig. ヒストグラムの出力例 度数分布表の作成 データの度数を把握する 入力間違いが無いかの確認にも便利 fig. 度数分布表の作成

講義ノート p.1 前回の復習 尺度について数字には情報量に応じて 4 段階の種類がある名義尺度順序尺度 : 質的データ間隔尺度比例尺度 : 量的データ 尺度によって利用できる分析方法に差異がある SPSS での入力の練習と簡単な操作の説明 変数ビューで変数を設定 ( 型や尺度に注意 ) fig. 変数ビュー データビューでデータを入力 fig. データビュー 講義ノート p.2 データの視覚化ヒストグラムの作成直感的な把握のために重要入力間違いがないか確認するデータの分布を把握する

Microsoft PowerPoint 確率レジュメA

確率統計レジュメ集 ( 前半 ) 202.04.0 版 立命館大学 電子情報デザイン学科 この講義の目標 進め方 この講義は指定教科書の内容をしっかりと理解することを目的とする. 配布するレジュメは その理解を助けるための資料である. 必ず 教科書に書かれた基礎的な内容をひとつひとつ理解するように努めること. レジュメの空欄の箇所は 教科書からそのヒントを見つけることができる. 予習時に教科書を読み

(lm) lm AIC 2 / 1

W707 s-taiji@is.titech.ac.jp 1 / 1 (lm) lm AIC 2 / 1 : y = β 1 x 1 + β 2 x 2 + + β d x d + β d+1 + ϵ (ϵ N(0, σ 2 )) y R: x R d : β i (i = 1,..., d):, β d+1 : ( ) (d = 1) y = β 1 x 1 + β 2 + ϵ (d > 1) y

Microsoft PowerPoint - statistics pptx

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

Microsoft PowerPoint - 基礎・経済統計6.ppt

. 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

stat-base_ppt [互換モード]

データ解析の基礎ーデータの分類とまとめ方ー 統計学と統計について 統計学 statistics とは何か? 髙木廣文東邦大学看護学部国際広域保健分野 統計 : 統計をとる (?) 統計学 : 統計学を使う (?) e-mail: halwin@med.toho-u.ac.jp http://homepage2.nifty.com/halwin/takagi.html 1 2 統計をとる とは? アンケート調査で学生のアルバイト実施を調べる

Microsoft Word - Stattext13.doc

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

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

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

テスト設計コンテスト

テスト設計コンテスト 17 話題沸騰ポット (GOMA-1015 型 ) テスト設計 目次 Page 2/25 1. はじめにチーム紹介チームの立ち位置テスト設計の流れ 2. テスト要求分析テスト要求分析の流れ仕様把握と機能要求分析非機能要求分析因子水準表 3. テストアーキテクチャ設計アーキテクチャ設計の流れテストアーキテクチャ全体俯瞰図機能アーキテクチャ非機能アーキテクチャシステム全体俯瞰図 4.

Microsoft PowerPoint - 測量学.ppt [互換モード]

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,

Microsoft PowerPoint - ch04j

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

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

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

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

stat-excel-12.tex (2009 12 8 ) 2 -countif Excel 22 http://software.ssri.co.jp/statweb2/ 1. 111 3 2. 4 4 3 3. E4:E10 E4:E10 OK 4. E4:E10 E4:E10 5 6 2/1

stat-excel-12.tex (2009 12 8 ) 1 (Microsoft) (excel) (Sun Microsystems) = (open-office calc) 1 2 3 3 1 3 1 2 3 1 2 3 1/12 stat-excel-12.tex (2009 12 8 ) 2 -countif Excel 22 http://software.ssri.co.jp/statweb2/

現代日本論演習／比較現代日本論研究演習I「統計分析の基礎」

URL: http://tsigeto.info/statg/ I ( ) 3 2017 2 ( 7F) 1 : (1) ; (2) 1998 (70 20% 6 8 ) (30%) ( 2) ( 2) 2 1. (4/13) 2. SPSS (4/20) 3. (4/27) [ ] 4. (5/11 6/1) [1, 4 ] 5. (6/8) 6. (6/15 6/29) [2, 5 ] 7. (7/6

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

Microsoft PowerPoint - stat-2014-[9] pptx

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

統計学 Ⅱ8-9 章 確率分布 確率の条件 8 ページ p: 確率関数 p は の関数とみなせる 確率分布 : すべてのに関する = または p の分布 グラフや表で表わすことが多い サイコロの例 : 計 縦軸は p または = 棒の幅は 線 確率 p.. = / / / / / / サイコロの目の

統計学 Ⅱ8-9 章 章確率と確率分布. 確率変数と離散的確率分布 確率変数 確率分布. 確率変数の平均と分散 確率変数 の平均と期待値 確率変数 の分散 期待値の性質 期待値の一般的な定義 基準化確率変数 歪度 尖度. 同時確率 周辺確率 条件付確率 項確率モデル 同時確率と同時確率分布 周辺確率 一般的な場合の同時確率 周辺確率 条件付確率 ベイズの定理. つの確率変数の平均 分散 共分散 変数の関数の期待値

ベイズ統計入門

ベイズ統計入門 条件付確率 事象 F が起こったことが既知であるという条件の下で E が起こる確率を条件付確率 (codtoal probablt) という P ( E F ) P ( E F ) P( F ) 定義式を変形すると 確率の乗法公式となる ( E F ) P( F ) P( E F ) P( E) P( F E) P 事象の独立 ある事象の生起する確率が 他のある事象が生起するかどうかによって変化しないとき

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

狭山デポ様IBM移設予定機器 _ppt [Compatibility Mode]

定量的プロジェクトマネジメント事例研究会活動紹介 ~ ソフトウェア開発での品質予測の事例紹介その 2~ 2014 年 12 月 6 日 代表 山田知満,PMP 副代表 杉原秀保,PMP 副代表 小暮 豊,PMP 目次 1 1. 研究会の構成とメンバーの紹介 2. 活動経緯 3. 定量的 PM 事例研究 WG の活動紹介 4.CCPM 研究 WG の活動紹介 5. ソフトウェア開発での品質開発での品質予測の事例紹介その

<4D F736F F D204B208C5182CC94E497A682CC8DB782CC8C9F92E BD8F6494E48A722E646F6378>

3 群以上の比率の差の多重検定法 013 年 1 月 15 日 017 年 3 月 14 日修正 3 群以上の比率の差の多重検定法 ( 対比較 ) 分割表で表記される計数データについて群間で比率の差の検定を行う場合 全体としての統計的有意性の有無は χ 検定により判断することができるが 個々の群間の差の有意性を判定するためには多重検定法が必要となる 3 群以上の比率の差を対比較で検定する方法としては

統計学の基礎から学ぶ実験計画法ー１

第 部統計学の基礎と. 統計学とは. 統計学の基本. 母集団とサンプル ( 標本 ). データ (data) 3. 集団の特性を示す統計量 基本的な解析手法 3. 統計量 (statistic) とは 3. 集団を代表する統計量 - 平均値など 3.3 集団のばらつきを表す値 - 平方和 分散 標準偏差 4. ばらつき ( 分布 ) を表す関数 4. 確率密度関数 4. 最も重要な正規分布 4.3

<4D F736F F D2090B695A8939D8C768A E F AA957A82C682948C9F92E8>

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(

回帰分析 単回帰

回帰分析 単回帰 麻生良文 単回帰モデル simple regression model = α + β + u 従属変数 (dependent variable) 被説明変数 (eplained variable) 独立変数 (independent variable) 説明変数 (eplanator variable) u 誤差項 (error term) 撹乱項 (disturbance term)

IBM Software Business Analytics IBM SPSS Missing Values IBM SPSS Missing Values 空白を埋める際の適切なモデルを構築 ハイライト データをさまざまな角度から容易に検証する 欠損データの問題を素早く診断する 欠損値を推定値に

空白を埋める際の適切なモデルを構築 ハイライト データをさまざまな角度から容易に検証する 欠損データの問題を素早く診断する 欠損値を推定値に置き換える 欠損データ タイプおよび極値を表示する 隠れたバイアスを除去する アンケート調査や市場調査 社会科学 データ マイニングなどの多くの専門家が 調査データの検証に を使用しています 欠損データを無視したり 除外したりすると 偏った無意味な結果につながる危険性があります

はじめに IPA/SEC では ソフトウェア開発における定量的管理の普及促進の一環として 国内の多様なソフトウェア開発のプロジェクトデータを整理 分析した ソフトウェア開発データ白書 を 2004 年より定期的に発行しています その最新版である ソフトウェア開発データ白書 を 2

2016 IPA, All Rights Reserved Software Reliability Enhancement Center ソフトウェア開発データ白書データ活用法 ~ 白書掲載グラフデータのベンチマーキング活用例 ~ SEC セミナー資料 2016 年 11 月 2 日 独立行政法人情報処理推進機構 (IPA) 技術本部ソフトウェア高信頼化センター (SEC) はじめに IPA/SEC

経済統計分析１ イントロダクション

1 経済統計分析 10 回帰分析 今日のおはなし. 回帰分析 regression analysis 2 変数の関係を調べる手段のひとつ単回帰重回帰使用上の注意 今日のタネ 吉田耕作.2006. 直感的統計学. 日経 BP. 中村隆英ほか.1984. 統計入門. 東大出版会. Stock, James H. and Mark W. Watson. 2006. Introduction to Econometrics.

Medical3

1.4.1 クロス集計表の作成 -l m 分割表 - 3つ以上のカテゴリを含む変数を用いて l mのクロス集計表による分析を行います この例では race( 人種 ) によってlow( 低体重出生 ) に差が認められるかどうかを分析します 人種には3つのカテゴリ 低体重出生には2つのカテゴリが含まれています 2つの変数はともにカテゴリ変数であるため クロス集計表によって分析します 1. 分析メニュー

stat-base [互換モード]

データ解析の基礎ーデータの分類とまとめ方ー 統計学と統計について 統計学 statistics とは何か? 高木廣文東邦大学看護学部国際保健看護学研究室 統計 : 統計をとる (?) 統計学 : 統計学を使う (?) e-mail: halwin@med.toho-u.ac.jp http://homepage2.nifty.com/halwin/takagi.html 1 2 統計をとる とは?

Microsoft PowerPoint slide2forWeb.ppt [互換モード]

講義内容 9..4 正規分布 ormal dstrbuto ガウス分布 Gaussa dstrbuto 中心極限定理 サンプルからの母集団統計量の推定 不偏推定量について 確率変数, 確率密度関数 確率密度関数 確率密度関数は積分したら. 平均 : 確率変数 分散 : 例 ある場所, ある日時での気温の確率. : 気温, : 気温 が起こる確率 標本平均とのアナロジー 類推 例 人の身長の分布と平均

変更要求管理テンプレート仕様書

目次 1. テンプレート利用の前提... 2 1.1 対象... 2 1.2 役割... 2 1.3 プロセス... 2 1.4 ステータス... 3 2. テンプレートの項目... 4 2.1 入力項目... 4 2.2 入力方法および属性... 5 2.3 他の属性... 5 3. トラッキングユニットの設定... 7 3.1 メール送信一覧... 7 3.1.1 起票... 7 3.1.2 検討中...

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

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

目次 1. 参加への思い 2. コース概要 3. 活動報告 4. アフター活動 5. メンバの成果発表 6. 今後について 7. 最後に 2

日科技連ソフトウェア品質管理研究会最終報告会 2015 年 2 月 27 日 演習コース Ⅲ ソフトウェアメトリクスソフトウェアメトリクス 2014 年度活動報告 主査副主査アドバイザメンバ : : : : 小池利和小室睦野中誠岡藍 河野智弘近藤義徳 藤慶太郎鈴 陽介田処将司 岡瑞穂中嶋良秀野田洋之森川敏寛 ヤマハ 富士フイルムソフトウエア 東洋大学三菱電機 伊藤忠テクノソリューションズ 矢崎総業

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

k2 ( :35 ) ( k2) (GLM) web web 1 :

2012 11 01 k2 (2012-10-26 16:35 ) 1 6 2 (2012 11 01 k2) (GLM) kubo@ees.hokudai.ac.jp web http://goo.gl/wijx2 web http://goo.gl/ufq2 1 : 2 2 4 3 7 4 9 5 : 11 5.1................... 13 6 14 6.1......................

タイトルを修正 軸ラベルを挿入グラフツール デザイン グラフ要素を追加 軸ラベル 第 1 横 ( 縦 ) 軸 凡例は削除 横軸は, 軸の目盛範囲の最小値 最 大値を手動で設定して調整 図 2 散布図の仕上げ見本 相関係数の計算 散布図を見ると, 因果関係はともかく, 人口と輸送量の間には相関関係があ

Excel を使った相関係数の計算 回帰分析 準備データは授業のホームページ上に Excel ブックの状態 ( ファイル名 pop_traffic.xlsx) で用意してあるので, これをダウンロードして保存しておく ダウンロードされたファイルを開いたら,DATA シート中の空欄 (POP,TK の列 ) をそれぞれの合計値 (POP の場合は,POP1~POP3) で埋めるように,SUM 関数あるいは和の式を使って処理しておく

Microsoft PowerPoint - A1.ppt [互換モード]

011/4/13 付録 A1( 推測統計学の基礎 ) 付録 A1 推測統計学の基礎 1. 統計学. カイ 乗検定 3. 分散分析 4. 相関係数 5. 多変量解析 1. 統計学 3 統計ソフト 4 記述統計学 推測統計学 検定 ノンパラメトリック検定名義 / 分類尺度順序 / 順位尺度パラメトリック検定間隔 / 距離尺度比例 / 比率尺度 SAS SPSS R R-Tps (http://cse.aro.affrc.go.jp/takezawa/r-tps/r.html)

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 (,

314 図 10.1 分析ツールの起動 図 10.2 データ分析ウィンドウ [ データ ] タブに [ 分析 ] がないときは 以下の手順で表示させる 1. Office ボタン をクリックし Excel のオプション をクリックする ( 図 10.3) 図 10.3 Excel のオプション

313 第 10 章 Excel を用いた統計処理 10.1 Excel の統計処理レポートや卒業研究などでは 大量のデータを処理 分析し 報告しなければならない場面が数多く登場する このような場合 手計算では多くの時間を要するため現在では計算機を用いて一括処理することが一般的である これにより 時間短縮だけでなく手軽に詳細な分析を行うことができる Excel ではこのような大量のデータに対する分析を容易に行えるよう

<4D F736F F F696E74202D B835E82CC8EED97DE B835E82CC834F BB F0955C82B793C190AB926C>

統計の種類 統計学 データの種類データのグラフ化中心を表す特性値 記述統計母集団 ( 調査対象の集団 ) をすべて調査でき その調査結果に基づき データをまとめる統計 推測統計母集団 ( 調査対象の集団 ) をすべて調査できないが 一部のデータから母集団の状況を推測する統計 外れ値 データの中には 他の観測値に比べて著しく離れた値が含まれている場合があります ( 入力ミスではなく ) このような値のことを外れ値といいます

スライド 1

体験統計学 ~ 第 2 回 ~ 本稿の Web ページ 古橋武 1 不偏分散 2 データ : a 1 = 165 [cm] a 2 = 174 [cm] a 3 = 183 [cm] a 4 = 169 [cm] a 5 = 178 [cm] 平均 : a 165 + 174 + 183 + 169 + 178 = 5 = 173.8 総和 :( 具体的な表現 ) V = 1 {(165 173.8)

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

<4D F736F F D F4390B394C5816A8C B835E C835A AA90CD82A982E78CA982E990B68A888F4B8AB595618AC7979D312D332E646F63>

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