.001 nonsmoker smoker 0 Density 5.0e infant birthweight (grams) Graphs by 1 if mother smoked 図 2. 新生児体重のヒストグラム (

Stata User Group Meeting in Kyoto / ( / ) Stata User Group Meeting in Kyoto / 21

Stata User Group Meeting in Kyoto / 2017 9 16 ( / ) Stata User Group Meeting in Kyoto 2017 9 16 1 / 21 Rosenbaum and Rubin (1983) logit/probit, ATE = E [Y 1 Y 0 ] ( / ) Stata User Group Meeting in Kyoto

卒業論文

Y = ax 1 b1 X 2 b2...x k bk e u InY = Ina + b 1 InX 1 + b 2 InX 2 +...+ b k InX k + u X 1 Y b = ab 1 X 1 1 b 1 X 2 2...X bk k e u = b 1 (ax b1 1 X b2 2...X bk k e u ) / X 1 = b 1 Y / X 1 X 1 X 1 q YX1

% 10%, 35%( 1029 ) p (a) 1 p 95% (b) 1 Std. Err. (c) p 40% 5% (d) p 1: STATA (1). prtesti One-sample test of pr

1 1. 2014 6 2014 6 10 10% 10%, 35%( 1029 ) p (a) 1 p 95% (b) 1 Std. Err. (c) p 40% 5% (d) p 1: STATA (1). prtesti 1029 0.35 0.40 One-sample test of proportion x: Number of obs = 1029 Variable Mean Std.

こんにちは由美子です

Analysis of Variance 2 two sample t test analysis of variance (ANOVA) CO 3 3 1 EFV1 µ 1 µ 2 µ 3 H 0 H 0 : µ 1 = µ 2 = µ 3 H A : Group 1 Group 2.. Group k population mean µ 1 µ µ κ SD σ 1 σ σ κ sample mean

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

こんにちは由美子です

1 2 . sum Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max ---------+----------------------------------------------------- var1 13.4923077.3545926.05 1.1 3 3 3 0.71 3 x 3 C 3 = 0.3579 2 1 0.71 2 x 0.29 x 3 C 2 = 0.4386

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

Stata 11 Stata ROC whitepaper mwp anova/oneway 3 mwp-042 kwallis Kruskal Wallis 28 mwp-045 ranksum/median / 31 mwp-047 roctab/roccomp ROC 34 mwp-050 s

BR003 Stata 11 Stata ROC whitepaper mwp anova/oneway 3 mwp-042 kwallis Kruskal Wallis 28 mwp-045 ranksum/median / 31 mwp-047 roctab/roccomp ROC 34 mwp-050 sampsi 47 mwp-044 sdtest 54 mwp-043 signrank/signtest

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

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

解答のポイント 第 1 章問 1 ポイント仮に1 年生全員の数が 100 人であったとする.100 人全員に数学の試験を課して, それらの 100 人の個人個人の点数が母集団となる. 問 2 ポイント仮に10 人を抽出するとする. 学生に1から 100 までの番号を割り当てたとする. 箱の中に番号札

解答のポイント 第 1 章問 1 ポイント仮に1 年生全員の数が 100 人であったとする.100 人全員に数学の試験を課して, それらの 100 人の個人個人の点数が母集団となる. 問 2 ポイント仮に10 人を抽出するとする. 学生に1から 100 までの番号を割り当てたとする. 箱の中に番号札を入れまず1 枚取り出す ( 仮に1 番とする ). 最初に1 番の学生を選ぶ. その1 番の札を箱の中に戻し,

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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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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

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

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

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

1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3.

1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3. 2 4, 2. 1 2 2 Depress Conservative. 3., 3,. SES66 Alien67 Alien71,

<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

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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

Vol. 42 No pp Headcount ratio p p A B pp.29

1990 2003 2005 2000 1998 2004 2001 2 2000 2001 2000 1 Vol. 42 No. 2 2005 pp.21-22 25 25-29 30-34 1999 1 Headcount ratio 2 1995 20-25 25-30 2005 p.25 2005 2000 2 15 34 2003 p.3 15 34 A B 3 4 3 3 2003 pp.29-332001

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

計量経済学の第一歩 田中隆一 ( 著 ) gretl で例題と実証分析問題を 再現する方法 発行所株式会社有斐閣 2015 年 12 月 20 日初版第 1 刷発行 ISBN , Ryuichi Tanaka, Printed in Japan

計量経済学の第一歩 田中隆一 ( 著 ) gretl で例題と実証分析問題を 再現する方法 発行所株式会社有斐閣 2015 年 12 月 20 日初版第 1 刷発行 ISBN 978-4-641-15028-7, Printed in Japan 第 5 章単回帰分析 本文例例 5. 1: 学歴と年収の関係 まず 5_income.csv を読み込み, メニューの モデル (M) 最小 2 乗法 (O)

JMP による 2 群間の比較 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月 JMP で t 検定や Wilcoxon 検定はどのメニューで実行できるのか または検定を行う際の前提条件の評価 ( 正規性 等分散性 ) はどのメニューで実行できるのかと

JMP による 2 群間の比較 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月 JMP で t 検定や Wilcoxon 検定はどのメニューで実行できるのか または検定を行う際の前提条件の評価 ( 正規性 等分散性 ) はどのメニューで実行できるのかというお問い合わせがよくあります そこで本文書では これらについて の回答を 例題を用いて説明します 1.

80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = i=1 i=1 n λ x i e λ i=1 x i! = λ n i=1 x i e nλ n i=1 x

80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = n λ x i e λ x i! = λ n x i e nλ n x i! n n log l(λ) = log(λ) x i nλ log( x i!) log l(λ) λ = 1 λ n x i n =

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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

(3) 検定統計量の有意確率にもとづく仮説の採否データから有意確率 (significant probability, p 値 ) を求め 有意水準と照合する 有意確率とは データの分析によって得られた統計値が偶然おこる確率のこと あらかじめ設定した有意確率より低い場合は 帰無仮説を棄却して対立仮説

第 3 章 t 検定 (pp. 33-42) 3-1 統計的検定 統計的検定とは 設定した仮説を検証する場合に 仮説に基づいて集めた標本を 確率論の観点から分析 検証すること 使用する標本は 母集団から無作為抽出されたものでなければならない パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 パラメトリック検定は母集団が正規分布に従う間隔尺度あるいは比率尺度の連続データを対象とする ノンパラメトリック検定は母集団に特定の分布を仮定しない

エクセルに出力します 推定結果の表は r(table) という行列で保存されますので matlist r(table) コマンドで 得られたの一覧を表示させます. use clear. regress

Stata+α putexcel を使って推定結果をエクセルに出力する putexcel には様々な機能がありますが 今回は Stata の回帰分析の推定結果をエクセルに 出力します Stata での回帰分析の結果 sizplace Coef. age sex _cons.0067795 -.0872963 4.976162 Std. Err. t.0015178.0523214.1103018 4.47-1.67

untitled

AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t

87 6.1 AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t 2, V(y t y t 1, y t 2, ) = σ 2 3. Thus, y t y t 1,

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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

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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

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

Stata11 whitepapers mwp-037 regress - regress regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F(

mwp-037 regress - regress 1. 1.1 1.2 1.3 2. 3. 4. 5. 1. regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F( 2, 71) = 69.75 Model 1619.2877 2 809.643849 Prob > F = 0.0000 Residual

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

このデータは ダイアモンドの価格 ( 価格 ) に対する 評価の影響を調べるために収集されたものです 影響と考えられるものは カラット重量 カラー クラリティー 深さ テーブル径 カット 鑑定機関 の 7 つになります 特に カラット重量 カラー クラリティー カット は 4C と呼ばれ ダイヤモン

JMP 10 のグラフビルダーで作成できるグラフ SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2012 年 9 月作成 1. はじめに グラフビルダーは グラフを対話的に作成するツールです グラフビルダーでは グラフの種類を選択することにより 散布図 折れ線グラフ 棒グラフなどさまざまなグラフを作成することができます さらに グループ変数を用いて グラフを縦や横に分割することができ

Microsoft Word - StataNews doc

Stata+α 相関 2014 年 5 月 インポートしたデータをグラフ化して その特徴を理解するという流れで解説を行ってきました 今月はデータ間の相関を調べるためのコマンドを紹介します 本資料の内容は Stata の PDF マニュアルにおける correlate の項目の例題箇所を翻訳し 必要に応じて解説を加えたものです cor コマンド それでは早速 次のコマンドでサンプルデータを取り込み codebook

スクールCOBOL2002

3. 関連資料 - よく使われる機能の操作方法 - (a) ファイルの入出力処理 - 順ファイル等を使ったプログラムの実行 - - 目次 -. はじめに 2. コーディング上の指定 3. 順ファイルの使用方法 4. プリンタへの出力方法 5. 索引ファイルの使用方法 6. 終わりに 2 . はじめに 本説明書では 簡単なプログラム ( ファイル等を使わないプログラム ) の作成からコンパイル 実行までの使用方法は既に理解しているものとして

<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(

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,

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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

Stata 11 Stata ts (ARMA) ARCH/GARCH whitepaper mwp 3 mwp-083 arch ARCH 11 mwp-051 arch postestimation 27 mwp-056 arima ARMA 35 mwp-003 arima postestim

TS001 Stata 11 Stata ts (ARMA) ARCH/GARCH whitepaper mwp 3 mwp-083 arch ARCH 11 mwp-051 arch postestimation 27 mwp-056 arima ARMA 35 mwp-003 arima postestimation 49 mwp-055 corrgram/ac/pac 56 mwp-009 dfgls

The effect of smoking habit on the labor productivities

DISCUSSION PAPER SERIES August 2010 No.1005 1 健康水準と労働生産性 への付録 中京大学経済学部 湯田道生 1 本稿は, 科学研究費補助金 基盤研究 B(#20330062) の研究成果の一部である 1. はじめに本稿は, 湯田 (2010) において, 紙数の都合によって紹介しきれなかった計量分析の結果をまとめたものである 本稿の構成は以下の通りである

1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press.

1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press. 2 3 2 Conservative Depress. 3.1 2. SEM. 1. x SEM. Depress.

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

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.

> usdata01 と打ち込んでエンター キーを押すと V1 V2 V : : : : のように表示され 読み込まれていることがわかる ここで V1, V2, V3 は R が列のデータに自 動的につけた変数名である ( variable

R による回帰分析 ( 最小二乗法 ) この資料では 1. データを読み込む 2. 最小二乗法によってパラメーターを推定する 3. データをプロットし 回帰直線を書き込む 4. いろいろなデータの読み込み方について簡単に説明する 1. データを読み込む 以下では read.table( ) 関数を使ってテキストファイル ( 拡張子が.txt のファイル ) のデー タの読み込み方を説明する 1.1

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

α β *2 α α β β α = α 1 β = 1 β 2.2 α 0 β *3 2.3 * *2 *3 *4 (µ A ) (µ P ) (µ A > µ P ) 10 (µ A = µ P + 10) 15 (µ A = µ P +

Armitage 1 1.1 2 t *1 α β 1.2 µ x µ 2 2 2 α β 2.1 1 α β α ( ) β *1 t t 1 α β *2 α α β β α = α 1 β = 1 β 2.2 α 0 β 1 0 0 1 1 5 2.5 *3 2.3 *4 3 3.1 1 1 1 *2 *3 *4 (µ A ) (µ P ) (µ A > µ P ) 10 (µ A = µ P

橡第４回行財政改革懇話会会議録.PDF

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

1.WebClass( ウェブクラス ) とは WebClass を利用される前に 学生の立場で WebClass を利用してみましょう... 4 レポートを提出する 先生の立場で WebClass を利用してみましょう... 9 提出状況を確認する..

WebClass 体験コースマニュアル レポート機能編 ( 先生用 ) 2018 年 作成者 : 日本データパシフィック株式会社 1.WebClass( ウェブクラス ) とは... 3 2.WebClass を利用される前に... 3 3. 学生の立場で WebClass を利用してみましょう... 4 レポートを提出する... 6 4. 先生の立場で WebClass を利用してみましょう...

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

Chapter 1 Epidemiological Terminology

Appendix Real examples of statistical analysis 検定 偶然を超えた差なら有意差という P

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,

Microsoft Word - mstattext02.docx

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

. 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,

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

最小二乗法とロバスト推定

はじめに 最小二乗法とロバスト推定 (M 推定 ) Maplesoft / サイバネットシステム ( 株 ) 最小二乗法は データフィッティングをはじめとしてデータ解析ではもっともよく用いられる手法のひとつです Maple では CurveFitting パッケージの LeastSquares コマンドや Statistics パッケージの Fit コマンド NonlinearFit コマンドなどを用いてデータに適合する数式モデルを求めることが可能です

第11回：線形回帰モデルのOLS推定

11 OLS 2018 7 13 1 / 45 1. 2. 3. 2 / 45 n 2 ((y 1, x 1 ), (y 2, x 2 ),, (y n, x n )) linear regression model y i = β 0 + β 1 x i + u i, E(u i x i ) = 0, E(u i u j x i ) = 0 (i j), V(u i x i ) = σ 2, i

Microsoft Word - KML変換操作方法_fujii改.doc

KML 変換操作方法 ご利用前の準備 ご利用前に下記のものをご用意ください ナビ本機対象機種をよくご確認のうえ ご用意ください パソコン Google Earth のインストールが必要ですので Google Earth のホームページをご確認の上 動作要件を満たすものをご使用ください SD カードナビ本機の取扱説明書に推奨品の一覧が記載されていますので そちらをご参照ください Google Earth

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,

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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

.. est table TwoSLS1 TwoSLS2 GMM het,b(%9.5f) se Variable TwoSLS1 TwoSLS2 GMM_het hi_empunion totchr

3,. Cameron and Trivedi (2010) Microeconometrics Using Stata, Revised Edition, Stata Press 6 Linear instrumentalvariables regression 9 Linear panel-data models: Extensions.. GMM xtabond., GMM(Generalized

ECCS. ECCS,. ( 2. Mac Do-file Editor. Mac Do-file Editor Windows Do-file Editor Top Do-file e

1 1 2015 4 6 1. ECCS. ECCS,. (https://ras.ecc.u-tokyo.ac.jp/guacamole/) 2. Mac Do-file Editor. Mac Do-file Editor Windows Do-file Editor Top Do-file editor, Do View Do-file Editor Execute(do). 3. Mac System

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

ごみ有料化の方法 2 3 1

217 1 5 2 1 25 1 22 85 9 95 1 26 7 1979 23 3 211 1995 22 8 92 215 26 211 2 3 4 5 6 2 2 1 ごみ有料化の方法 2 3 1 93 2 2 ごみ有料化の現状 28 7 217 9 57 6 3 2 3 ごみ有料化と事業系ごみ 27 1 1 3 3 1 リバウンドの定義 27 215 211 2 1 2 211 94 3

正誤表（FPT1004）

1 Introduction 本書で学習を進める前に ご一読ください 1 第 1 章関数の利用 第 章表作成の活用 第 3 章グラフの活用 第 章グラフィックの利用 SmartArt 第 5 章複数ブックの操作 第 章データベースの活用 第 7 章ピボットテーブルとピボットグラフの作成 第 章マクロの作成 第 9 章便利な機能 総合問題 Excel 付録 1 ショートカットキー一覧 Excel 付録

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

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

データの作成方法のイメージ ( キーワードで結合の場合 ) 地図太郎 キーワードの値は文字列です キーワードの値は重複しないようにします 同じ値にする Excel データ (CSV) 注意キーワードの値は文字列です キーワードの値は重複しないようにします 1 ツールバーの 編集レイヤの選択 から 編

手順 4 Excel データを活用する ( リスト / グラフ 色分け ) 外部の表データ (CSV 形式 ) を読み込み リスト表示やカード表示 その値によって簡単なグラフ ( 円 正方形 棒の 3 種類 ) や色分け表示することができます この機能を使って地図太郎の属性情報に無い項目も Excel で作成し CSV 形式で保存することにより 自由に作成することができます (Excel でデータを保存するとき

事例研究(ミクロ経済政策・問題分析III) -規制産業と料金・価格制度-

事例研究 ( ミクロ経済政策 問題分析 III) - 規制産業と料金 価格制度 - ( 第 7 回 手法 (3) 応用データ解析 / 基礎的手法 ) 2010 年 6 月 2 日 戒能一成 0. 本講の目的 ( 手法面 ) - 応用データ解析の手順や基本的な作業の流れ (Strategy) を理解する - 特にグラフ化や統計検定などの手法を用いた データ解析手法の選択と検定 確認について理解する (

回帰分析 重回帰(1)

回帰分析 重回帰 (1) 項目 重回帰モデルの前提 最小二乗推定量の性質 仮説検定 ( 単一の制約 ) 決定係数 Eviews での回帰分析の実際 非線形効果 ダミー変数 定数項ダミー 傾きのダミー 3 つ以上のカテゴリー 重回帰モデル multiple regression model 説明変数が 個以上 y 1 x 1 x k x k u i y x i 他の説明変数を一定に保っておいて,x i

経済データ分析A

経済データ分析 A 第 6 回 1 変量統計の復習 Excel 操作編 芳賀麻誉美 mayomi@mayomi.org Part2. 基本統計量の算出 ( 平均 分散 標準偏差 ) 3. 式の入力と計算 関数の利用合計 データの個数 平均 分散 標準偏差の求め方 F12~F14 F16 に 文字を入力 ( 行見出し ) 1) データの合計を SUM 関数を使って求める G2:G11 と記述された :(

PowerTyper　マイクロコードダウンロード手順

必ずお読みください Interface Card 用マイクロコードを Ver 1.3.0 をVer 1.3.1 以降に変更する場合 または Ver 1.4.5 以前のマイクロコードを Ver 1.5.0 以降に変更する場合 ダウンロード前後に必ず以下の作業を行ってください ( バージョンは Webブラウザ上または付属ソフトウェア Print Manager のSystem Status 上で確認できます

住所録を整理しましょう

Excel2007 目 次 1. エクセルの起動... 1 2. 項目等を入力しましょう... 1 3. ウィンドウ枠の固定... 1 4. 入力規則 表示形式の設定... 2 5. 内容の入力... 3 6. 列幅の調節... 4 7. 住所録にスタイルの設定をしましょう... 4 8. ページ設定... 5 9. 印刷プレビューで確認... 7 10. 並べ替えの利用... 8 暮らしのパソコンいろは早稲田公民館

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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

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MyDB6α のデータ更新のお願い 2012 年 4 月から薬価改正等が行われましたのでMyDBのバージョンアップとデータ更新をお願いします 始める前に自局の Xcodeを確認しておいてください Xcode は各薬局に特有の数字です 以前配布した MyDB の CD パッケージに記載されてありました わからないときは鹿児島県薬剤師会 (099)257-8288 にお問い合わせ下さい 新規で登録される方

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はじめに 情報機器の操作 ( 第 2 回 ) 産業技術科学科多 知正 htada@kyokyo-u.ac.jp A323 この講義のWWWページ http://teched.kyokyo-u.ac.jp/~htada/class/sousa/ 演習で使うデータ等はここにおいておきます お気に り に登録しておいてください 別に気に ってなくてもしてください 2011/4/19 1 2011/4/19

<4D F736F F D2092E18F6F90B691CC8F648E998F6F90B682CC919D89C182CC94778C692E646F63>

1975 1980 1979 1992 38 10 19862000 2 12 12 1990 1998 http://www.jti.co.jp/jti/outline/tobacco/kituenj.html http://www.mhlw.go.jp/toukei/toukeihp/index.html 1000 1000 1000 1000 1000 15002500 1000 1000 1979

こんにちは由美子です

1 2 λ 3 λ λ. correlate father mother first second (obs=20) father mother first second ---------+------------------------------------ father 1.0000 mother 0.2254 1.0000 first 0.7919 0.5841 1.0000 second

<4D F736F F D208EC08CB18C7689E68A E F193F18D8095AA957A C C839395AA957A814590B38B4B95AA957A2E646F63>

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

Ⅴ ブラウザーの使い方 V. ブラウザーの使い方 起動 終了 画面説明 ホームページ移動 リンクを使って移動 アドレスバーからの移動 ボタンでの移動

V. ブラウザーの使い方... 45 1. 起動... 45 2. 終了... 45 3. 画面説明... 46 4. ホームページ移動... 47 4-1 リンクを使って移動... 47 4-2 アドレスバーからの移動... 47 4-3 ボタンでの移動... 47 5. ホームページ検索... 48 5-1 e-キャンパスセンターのホームページから検索... 48 5-2 アドレスバー/Google

ウツタイン様式調査オンライン処理システム

別添 1 1 1 はじめに 平成 26 年度の救急業務実態調査については 統計調査系システムの救急 ウツタイン様式調査業務 ( 以下 救急 ウツタイン調査業務 という ) を利用して報告することとなっております 平成 20 年度からは 原則的に現況調べデータによる報告は廃止されています 本書は 平成 26 年度における統計調査系システムの救急 ウツタイン様式調査業務を用いた報告方法 に適用します (1)

PowerPoint プレゼンテーション

BricsCAD 3D モデリング このチュートリアルの流れ このチュートリアルでは BricsCADV6 Platinum にて 3D モデリングを作成し そこから図面作成迄の流れをご説明いたします 初めて 3DCAD を操作される方を対象として記述しております BricsCAD の D 作図機能をご使用されているユーザ様を対象として説明しておりますので 細かな D 作図機能の説明は省かせていただいております

TREND CA Ver.3 手順書

TREND CA 手順書 申請書を作成する プログラムを起動する 内容を入力する データを保存する 申請書を印刷する プログラムを終了する テンプレートを編集する 編集プログラムを起動する 文字列を入力する 枠線を入力する 7 テンプレートを保存する 7 編集プログラムを終了する 7 . 申請書を作成する 申請書を作成する ZERO の物件データから物件情報を取り込んで TREND CA で申請書を作成する方法を解説します

フォント作成ツール説明書

SATO BARCODE PRINTER フォント作成ツール説明書 2008 年 8 月 22 日第 15 版 目 次 はじめに 1 1. フォント作成ツールとは 2 2. フォント作成機能 4 はじめに本書で説明しているプリンタドライバ画面は 特に断りがない限り MT400e シリーズを使用しています そのため 実際にお使いになるプリンタ機種によっては 画面構成が異なる場合がありますので ご了承ください

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Linear Mixed Model ( 以下 混合モデル ) の短い解説 この解説のPDFは http://www.lowtem.hokudai.ac.jp/plantecol/akihiro/sumida-index.html の お勉強 のページにあります. ver 20121121 と との間に次のような関係が見つかったとしよう 全体的な傾向に対する回帰直線を点線で示した ところが これらのデータは実は異なる

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

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

kubostat2017c p (c) Poisson regression, a generalized linear model (GLM) : :

kubostat2017c p.1 2017 (c), a generalized linear model (GLM) : kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2017 11 14 : 2017 11 07 15:43 kubostat2017c (http://goo.gl/76c4i) 2017 (c) 2017 11 14 1 / 47 agenda

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

1. Stata( ステータ ) Stata は,StataCorp 社の販売している統計ソフトウェアで, 計量経済学においてもっともよく使われています 最新の計量経済学的手法の論文を執筆する際に,Stata による推定方法 ( コマンド ) も同時に発表されることがよくあり, 基本的な分析からより

計量経済学の第一歩 田中隆一 ( 著 ) 統計ソフトウェアのチュートリアル 発行所株式会社有斐閣 2015 年 12 月 20 日初版第 1 刷発行 ISBN 978-4-641-15028-7 2015, Ryuichi Tanaka, Printed in Japan 1. Stata( ステータ ) Stata は,StataCorp 社の販売している統計ソフトウェアで, 計量経済学においてもっともよく使われています

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

Microsoft PowerPoint - ca ppt [互換モード]

大阪電気通信大学情報通信工学部光システム工学科 2 年次配当科目 コンピュータアルゴリズム 良いアルゴリズムとは 第 2 講 : 平成 20 年 10 月 10 日 ( 金 ) 4 限 E252 教室 中村嘉隆 ( なかむらよしたか ) 奈良先端科学技術大学院大学助教 y-nakamr@is.naist.jp http://narayama.naist.jp/~y-nakamr/ 第 1 講の復習

Excel2013　シート・ブック間の編集と集計

OA スキルアップ Excel2013 シート ブック間の編集と集計 1 / 8 Excel2013 シート ブック間の編集と集計 シートの基本操作 シートの移動やコピー シート見出しをドラッグするとシートの移動 [Ctrl] キーを押しながらドラッグすると シートをコピーできます マウスポインターの形と コピー先や移動先を示す三角マークに注目しましょう 操作シートを移動します 1 第 1 四半期支店別売上

このうち ツールバーが表示されていないときは メニューバーから [ 表示 (V)] [ ツールバー (T)] の [ 標準のボタン (S)] [ アドレスバー (A)] と [ ツールバーを固定する (B)] をクリックしてチェックを付けておくとよい また ツールバーはユーザ ( 利用者 ) が変更

ファイル操作 アプリケーションソフトウェアなどで作成したデータはディスクにファイルとして保存される そのファイルに関してコピーや削除などの基本的な操作について実習する また ファイルを整理するためのフォルダの作成などの実習をする (A) ファイル名 ファイル名はデータなどのファイルをディスクに保存しておくときに付ける名前である データファイルはどんどん増えていくので 何のデータであるのかわかりやすいファイル名を付けるようにする

BR001

BR001 Stata 11 Stata Stata11 whitepaper mwp 3 mwp-027 22 mwp-028 / 40 mwp-001 logistic/logit 50 mwp-039 logistic/logit postestimation 60 mwp-040 margins 74 mwp-029 regress 90 mwp-037 regress postestimation

やさしくPDFへ文字入力 v.2.0

操作マニュアル やさしく PDF へ文字入力 v.2.0 基本操作 目次 1. はじめに 2. やさしく PDF へ文字入力の起動 3. スキャナの設定 4. 原稿の取り込み 4-1. スキャナから 4-2. ファイルから 5. プリンタの設定 6. フィールドの作成 6-1. フィールドの自動作成 6-2. フィールドの手動作成 7. フィールドの設定 8. 文字の入力 9. 印刷 便利な使い方付録

1 Stata SEM LightStone 1 5 SEM Stata Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press. Introduc

1 Stata SEM LightStone 1 5 SEM Stata Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press. Introduction to confirmatory factor analysis 9 Stata14 2 1

関数とは 関数とは 結果を得るために 処理を行う仕組み です Excel2010 には あらかじめ関数が数式として組み込まれています たとえば SUM 関数 は 指定した値をすべて合計する 仕組みです 長い計算式や複雑な計算式を作成せずに 簡単に結果を求めることができます 例合計 =A1+A2+A3

エクセル Ⅱ( 中級 ) 福岡市私立幼稚園連盟 Microsoft Excel 2010 Ver,1.0 関数とは 関数とは 結果を得るために 処理を行う仕組み です Excel2010 には あらかじめ関数が数式として組み込まれています たとえば SUM 関数 は 指定した値をすべて合計する 仕組みです 長い計算式や複雑な計算式を作成せずに 簡単に結果を求めることができます 例合計 =A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7+A8+A9