JAPLA研究会資料　2018/6/16

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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

JAPLA研究会資料 2010/9/ Excel_

JAPLA 研究会資料 2010/12/4 Sudoku_Lab.doc 数独 on Excel_J を楽しむ -J Sudoku でどうやって数独の問題を解くか - 西川利男 3. 数独 on Excel_J で楽しむ数独パズルが まだ根強く人気を保っている 3 大新聞には 毎日あきもせず連載されている 数独が出だした頃 マイ ワイフが相当凝っていたが やめてしまった ところが 絵の方がうまくいかないのであろうか

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 )

【指導のポイント】

教材 -B-() の解答資料の活用 分析 さいひんち 度数 最頻値 の解決のために さいひんち最頻値の相対度数の求め方 説明文 相対度数は ( 相対度数 )=( 最頻値の階級の度数 ) ( ( ア ) ) で求めることができる 最頻値の階級の度数は ( イ ), ( ア ) は, ( ウ ) であるから求める ( イ ) 相対度数は, =.9 となる ( ウ ) ( ア ) 度数の合計 ( イ )

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 (

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

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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

平均値 () 次のデータは, ある高校生 7 人が ヵ月にカレーライスを食べた回数 x を調べたものである 0,8,4,6,9,5,7 ( 回 ) このデータの平均値 x を求めよ () 右の表から, テレビをみた時間 x の平均値を求めよ 階級 ( 分 ) 階級値度数 x( 分 ) f( 人 )

データの分析 データの整理右の度数分布表は,A 高校の 0 人について, 日にみたテレビの時間を記入したものである 次の問いに答えよ () テレビをみた時間が 85 分未満の生徒は何人いるか () テレビをみた時間が 95 分以上の生徒は全体の何 % であるか (3) 右の度数分布表をもとにして, ヒストグラムをかけ 階級 ( 分 ) 階級値度数相対 ( 分 ) ( 人 ) 度数 55 以上 ~65

健診の手引き_0707変.indd

3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 5 6 6 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 8 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 12 13 13 13 13 13 13 13 14 14 14 14 14 15 15 15 15 16 16 16 16 17 17 17 18 18 18

今回のプログラミングの課題 ( 前回の課題で取り上げた )data.txt の要素をソートして sorted.txt というファイルに書出す ソート (sort) とは : 数の場合 小さいものから大きなもの ( 昇順 ) もしくは 大きなものから小さなもの ( 降順 ) になるよう 並び替えること

C プログラミング演習 1( 再 ) 4 講義では C プログラミングの基本を学び 演習では やや実践的なプログラミングを通して学ぶ 今回のプログラミングの課題 ( 前回の課題で取り上げた )data.txt の要素をソートして sorted.txt というファイルに書出す ソート (sort) とは : 数の場合 小さいものから大きなもの ( 昇順 ) もしくは 大きなものから小さなもの ( 降順

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

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,

(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)

2014-9

~ 散らばり具合を数値化するという活動を通して ~ 納土恵美香 ¹ 山田雅博 ² 岐阜大学教育研究 2014, vol.13, 128-137 平成 21 年 12 月の学習指導要領から新しく導入された高等学校数学科の内容には データ分析 ( 数学 Ⅰ) がある データ分析 ( 数学 Ⅰ) が未習である大学生を対象に データ分析 ( 数学 Ⅰ) の内容に関する教材を提案し 実践を行った 実践の対象となる学生に興味

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 (,

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データ解析基礎. 度数分布と特性値 keyword データの要約 度数分布表, ヒストグラム 分布の中心を表す基本統計量 平均, 最頻値, 中央値 分布のばらつきを表す統計量 分散, 標準偏差 統計データの構造 - データ解析の目的 具体的な対象 ( 母集団 ) についての調査結果 ( 標本をどう加工 処理し, 有益な情報を引き出すかである. 加工 処理するための調査結果として, データ ( 観測データ

年生 章資料の活用 ( 基本問題練習 ) 入試問題を解くための準備問題です 1 に適当なことばを入れなさい 資料のとる値のうち, 最大のものから最小のものをひいた差を ア という 度数分布表において, 資料を整理するための区間を階級といい, その幅を 3 右の表は, 生徒 人のある日の睡眠時間を,

年生 章資料の活用 ( 基本問題練習 ) 入試問題を解くための準備問題です に適当なことばを入れなさい 資料のとる値のうち, 最大のものから最小のものをひいた差を ア という 度数分布表において, 資料を整理するための区間を階級といい, その幅を 右の表は, 生徒 人のある日の睡眠時間を, 度数分布表にまとめたものです この度数分布表から, ヒストグラムをつくりなさい 階級 時間 度数 イ という

<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

三科目合計の算出関数を用いて各教科の平均点と最高点を求めることにする この2つの計算は [ ホーム ] タブのコマンドにも用意されているが 今回は関数として作成する まず 表に 三科目合計 平均 と 最高点 の項目を用意する 項目を入力する際 適宜罫線などを設定し 分かりやすい表作成を心がけること

Excel 関数の基礎 この回では Excel での数値処理に役立つ 関数 について解説する 1. 課題の確認 成績の集計について 関数を利用して行う 利用するソフトウェア :Microsoft Excel 1.1. 演習の内容関数は 表計算ソフトで数値処理を自動化するものである 例えば 合計 平均 条件判断などがある 関数の記述には 基本的な形があり この形を覚えておくことで 様々な関数に対応することができる

C プログラミング演習 1( 再 ) 2 講義では C プログラミングの基本を学び 演習では やや実践的なプログラミングを通して学ぶ

C プログラミング演習 1( 再 ) 2 講義では C プログラミングの基本を学び 演習では やや実践的なプログラミングを通して学ぶ 今回のプログラミングの課題 次のステップによって 徐々に難易度の高いプログラムを作成する ( 参照用の番号は よくわかる C 言語 のページ番号 ) 1. キーボード入力された整数 10 個の中から最大のものを答える 2. 整数を要素とする配列 (p.57-59) に初期値を与えておき

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数量的アプローチ 年 6 月 11 日 イントロダクション データ分析をマスターする 12 のレッスン ウェブサポートページ ( 有斐閣 ) 水落研究室 R http:

イントロダクション データ分析をマスターする 12 のレッスン ウェブサポートページ ( 有斐閣 ) http://yuhikaku-nibu.txt-nifty.com/blog/2017/09/22103.html 水落研究室 R http://depts.nanzan-u.ac.jp/ugrad/ps/mizuochi/r.html 1 この授業では統計ソフト R を使って分析を行います データを扱うソフトとして

夏期講習高 センター数学 ⅠA テキスト第 講 [] 人の生徒に数学のテストを行った 次の表 は, その結果である ただし, 表 の数値はすべて正確な値であるとして解答せよ 表 数学のテストの得点 次

夏期講習高 センター数学 ⅠA テキスト第 講 第 講 三角比 データの分析 ABC は AB=,BC=,AC= を満たす ⑴ cos B= アイ である 辺 BC 上に点 D を取り, ABD の外接円の半径を R とするとき, AD R = ウであり, 点 D を点 B から点 C まで移動させるとき,R の最小値はエである ただし, 点 D は点 B とは異なる点とする ⑵ ABD の外接円の中心が辺

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

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

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データベースシステム入門 7. 集計, 集約 1 リレーショナルデータベースシステム コンピュータ リレーショナルデータベース管理システム 記憶装置 リレーショナルデータベース あわせてリレーショナルデータベースシステム データの種類ごとに分かれた たくさんのテーブルが格納される 2 SQL をマスターするには SQL のキーワード create table テーブル定義 select 射影など from

2017年度 京都大・文系数学

07 京都大学 ( 文系 ) 前期日程問題 解答解説のページへ 曲線 y= x - 4x+ を C とする 直線 l は C の接線であり, 点 P(, 0) を通るもの とする また, l の傾きは負であるとする このとき, C と l で囲まれた部分の面積 S を求めよ -- 07 京都大学 ( 文系 ) 前期日程問題 解答解説のページへ 次の問いに答えよ ただし, 0.00 < log0

<4D F736F F F696E74202D20352D335F8D5C90AC CF909482CC90B690AC82C695D28F572E707074>

RD_301 構成要素一覧と検索 から構成要素の編集辞書 ( 削除 ) を作る 作成 ( 編集 ) する削除辞書を開きます 構成要素を検索します ドラック & ドロップでも OK 範囲を選択して右クリック 右クリック 削除辞書に登録 ( 追加 ) したい構成要素を選択しコピーします 削除辞書に追加 ( 貼りつけ ) ます Step5. 削除辞書に構成要素が登録 ( 追加 ) されます 構成要素一覧と検索

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データ解析基礎. 度数分布と特性値 keyword データの要約 度数分布表, ヒストグラム 分布の中心を表す基本統計量 平均, 最頻値, 中央値 分布のばらつきを表す統計量 分散, 標準偏差 統計データの構造 - データ解析の目的 具体的な対象 ( 母集団 ) についての調査結果 ( 標本をどう加工 処理し, 有益な情報を引き出すかである. 加工 処理するための調査結果として, データ ( 観測データ

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

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

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)

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

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 Word - apstattext04.docx

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

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

ネットワーク工学演習 解答編 典型的な IP アドレス問題と解答を示す 解き方をよく覚えるように N 科 ある PC がある ネットワークの設定をみると IP アドレスが であり サブネットマスクは である 下記について解答せよ [1]

ネットワーク工学演習 解答編 典型的な IP アドレス問題と解答を示す 解き方をよく覚えるように N 科 ある PC がある ネットワークの設定をみると IP アドレスが 192.168.10.130 であり サブネットマスクは 255.255.255.224 である 下記について解答せよ [1] この PC が属するネットワークアドレスは何か? [2] CIDR 表記で描くと /X の X はいくつになるか

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

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中学校第 1 学年数学科学習指導案 単元名 : 資料の活用 廿日市市立大野中学校授業者 遠藤美由紀 1 日時平成 25 年 1 月 17 日 ( 木 ) 2 学年 学級第 1 学年 1 組 ( 男子 19 人, 女子 15 人, 計 3 人 ) 3 場所第 1 学年 1 組教室 (1) 単元観中学校学習指導要領では, 本単元のねらいとして 目的に応じて資料を収集し, コンピュータを用いたりするなどして表やグラフに整理し,

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 Word - Stattext11.doc

章母集団と指定値との量的データの検定. 検定手順 前章で質的データの検定手法について説明しましたので ここからは量的データの検定について話します 量的データの検定は少し分量が多くなりますので 母集団と指定値との検定 対応のない 群間の検定 対応のある 群間の検定 と 3つに章を分けて話を進めることにします ここでは 母集団と指定値との検定について説明します 例えば全国平均が分かっている場合で ある地域の標本と全国平均を比較するような場合や

平成 28 年度山梨県学力把握調査 結果分析資料の見方 調査結果概況 正答数分布グラフ 分布の形状から児童生徒の解答状況が分かります 各学校の集計支援ツールでは, 形状だけでなく, 県のデータとの比較もできます 設問別正答率 無解答率グラフ 設問ごとの, 正答率や無解答率が分かります 正答率の低い設

平成 28 年度山梨県学力把握調査 分析と授業改善のポイント 小学校算数 3 年生版 山梨県教育庁義務教育課 平成 28 年度山梨県学力把握調査 結果分析資料の見方 調査結果概況 正答数分布グラフ 分布の形状から児童生徒の解答状況が分かります 各学校の集計支援ツールでは, 形状だけでなく, 県のデータとの比較もできます 設問別正答率 無解答率グラフ 設問ごとの, 正答率や無解答率が分かります 正答率の低い設問,

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マイクロソフト Access での SQL 演習 第 2 回 集計, 集約 キーワード : 問い合わせ ( クエリ ), 集計, 集約,SQL ビュー https://www.kunihikokaneko.com/free/access/index.html 1 今日の授業で行うこと 元データ 集計 SQL で A 3 B 2 データの個数 国語 2 算数 2 理科 1 データの個数 A 90 B

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.

線形代数とは

線形代数とは 第一回ベクトル 教科書 エクササイズ線形代数 立花俊一 成田清正著 共立出版 必要最低限のことに限る 得意な人には物足りないかもしれません 線形代数とは何をするもの? 線形関係 y 直線 yもも 次式で登場する (( 次の形 ) 線形 ただし 次元の話世の中は 3 次元 [4[ 次元 ] 次元 3 次元 4 次元 はどうやって直線を表すの? ベクトルや行列の概念 y A ベクトルを使うと

Microsoft Word - t30_西_修正__ doc

反応速度と化学平衡 金沢工業大学基礎教育部西誠 ねらい 化学反応とは分子を構成している原子が組み換り 新しい分子構造を持つことといえます この化学反応がどのように起こるのか どのような速さでどの程度の分子が組み換るのかは 反応の種類や 濃度 温度などの条件で決まってきます そして このような反応の進行方向や速度を正確に予測するために いろいろな数学 物理的な考え方を取り入れて化学反応の理論体系が作られています

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

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/

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?

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

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

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

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13,000 1 35,400 8,000 1 35,400 2 ~6 46,000 2 ~6 46,000 7 55,000 7 55,200 2,750 2,750 4,910 4,910 149,000 149,000 45,000 75,000 45,000 75,000 189,000 165,400 151,200 132,300 33 29 4 33 29 4 150,410 128,100

Q1. A. Q2. A. 3 12 3 A IQ35 IQ50 20 20 2

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

解析力学B - 第11回: 正準変換

解析力学 B 第 11 回 : 正準変換 神戸大 : 陰山聡 ホームページ ( 第 6 回から今回までの講義ノート ) http://tinyurl.com/kage2010 2011.01.27 正準変換 バネ問題 ( あえて下手に座標をとった ) ハミルトニアンを考える q 正準方程式は H = p2 2m + k 2 (q l 0) 2 q = H p = p m ṗ = H q = k(q

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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

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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

79 2 [4] X X m X, X m X X < X m X m X X > X m X m

1 2 2004, Vol.3, 78-83 1. [1] [2] 2. 1 2 (1) [3] () () 78 79 2 [4] X X m X, X m X X < X m X m X X > X m X m 80 (2) 1. 2. 3. 4. 3. (1) (2) ( ) 4785 4521 7741 3568 2934 4568 81 4. (1) (2) 岐阜数学教育研究 82 行った活動を紹介する

東邦大学理学部情報科学科 2014 年度 卒業研究論文 コラッツ予想の変形について 提出日 2015 年 1 月 30 日 ( 金 ) 指導教員白柳潔 提出者 山中陽子

東邦大学理学部情報科学科 2014 年度 卒業研究論文 コラッツ予想の変形について 提出日 2015 年 1 月 30 日 ( 金 ) 指導教員白柳潔 提出者 山中陽子 2014 年度東邦大学理学部情報科学科卒業研究 コラッツ予想の変形について 学籍番号 5511104 氏名山中陽子 要旨 コラッツ予想というのは 任意の 0 でない自然数 n をとり n が偶数の場合 n を 2 で割り n が奇数の場合

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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

4 月 東京都立蔵前工業高等学校平成 30 年度教科 ( 工業 ) 科目 ( プログラミング技術 ) 年間授業計画 教科 :( 工業 ) 科目 :( プログラミング技術 ) 単位数 : 2 単位 対象学年組 :( 第 3 学年電気科 ) 教科担当者 :( 高橋寛 三枝明夫 ) 使用教科書 :( プロ

4 東京都立蔵前工業高等学校平成 30 年度教科 ( 工業 ) 科目 ( プログラミング技術 ) 年間授業計画 教科 :( 工業 ) 科目 :( プログラミング技術 ) 単位数 : 2 単位 対象学年組 :( 第 3 学年電気科 ) 教科担当者 :( 高橋寛 三枝明夫 ) 使用教科書 :( プログラミング技術 工業 333 実教出版 ) 共通 : 科目 プログラミング技術 のオリエンテーション プログラミング技術は

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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

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iR-ADV C2230/C2220 製品カタログ

データ解析

データ解析 ( 前期 ) 最小二乗法 向井厚志 005 年度テキスト 0 データ解析 - 最小二乗法 - 目次 第 回 Σ の計算 第 回ヒストグラム 第 3 回平均と標準偏差 6 第 回誤差の伝播 8 第 5 回正規分布 0 第 6 回最尤性原理 第 7 回正規分布の 分布の幅 第 8 回最小二乗法 6 第 9 回最小二乗法の練習 8 第 0 回最小二乗法の推定誤差 0 第 回推定誤差の計算 第

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2013/4,5,6,7 Mon. 浮気しない? カップル 6 人の男女がいます. 少子化対策? のため,6 組のカップルを作り結婚させちゃいましょう. でも各自の好き嫌いを考えずに強引にくっつけちゃうと, 浮気する人が出るかもしれません. 浮気しないように 6 組のカップルをつくれますか? どうすれば浮気しないの? 浮気しないってどういうこと? 浮気ってどういう状況で起こる? 浮気する しないを

地理情報システム論 外部データとのやりとり レイヤのエクスポートによるシェープファイルの作成金沢区を題材とした操作練習では, すでにマップ上に表示されているレイヤを複製することで, 同一のシェープファイルを, 一方は階級区分図に用い, 他方はチャート表示に用いてオーバーレイ表現

外部データとのやりとり レイヤのエクスポートによるシェープファイルの作成金沢区を題材とした操作練習では, すでにマップ上に表示されているレイヤを複製することで, 同一のシェープファイルを, 一方は階級区分図に用い, 他方はチャート表示に用いてオーバーレイ表現できることを体験した 同様の操作は, 同一のシェープファイルに対して異なる条件のフィルタを設定することで, レイヤを複数使用したい場合にも有用である

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41 42 73 121 121 10 122 11 122 12 131 13 131 15 10 133 16 11 133 17 12 136 18 13 141 19 14 141 20 15 146 21 16 149 22 17 149 23 174 18 24 73 19 241,301 25 20 242,301 (1) 26 21 331 27 22 241,341 28 23 242,341

JAPLA研究会資料 2011/1/29

JAPLA 研究会資料 2011/1/22 J_sysproc1.doc J によるシステム処理 -1 debug と dec_dump などシステム操作のツール 西川利男 J の有用性は数値計算だけに留まらず システム処理でも十分発揮される いろいろな場合にファイルの構造 中身を見たいことがある いわゆるシステム処理であり 一般には C 言語などを用いて 普通のユーザにはとうてい無理と思われているが

C#の基本2 ～プログラムの制御構造～

C# の基本 2 ~ プログラムの制御構造 ~ 今回学ぶ事 プログラムの制御構造としての単岐選択処理 (If 文 ) 前判定繰り返し処理(for 文 ) について説明を行う また 整数型 (int 型 ) 等の組み込み型や配列型についても解説を行う 今回作るプログラム 入れた文字の平均 分散 標準偏差を表示するプログラム このプログラムでは calc ボタンを押すと計算を行う (value は整数に限る

関数の定義域を制限する 関数のコマンドを入力バーに打つことにより 関数の定義域を制限することが出来ます Function[ < 関数 >, <x の開始値 >, <x の終了値 > ] 例えば f(x) = x 2 2x + 1 ( 1 < x < 4) のグラフを描くには Function[ x^

この節では GeoGebra を用いて関数のグラフを描画する基本事項を扱います 画面下部にある入力バーから式を入力し 後から書式設定により色や名前を整えることが出来ます グラフィックスビューによる作図は 後の章で扱います 1.1 グラフの挿入関数のグラフは 関数 y = f(x) を満たす (x, y) を座標とする全ての点を描くことです 入力バーを用いれば 関数を直接入力することが出来 その関数のグラフを作図することが出来ます

胎児計測と胎児発育曲線について : 妊娠中の超音波検査には大きく分けて 5 種類の検査があります 1. 妊娠初期の超音波検査 : 妊娠初期に ( 異所性妊娠や流産ではない ) 正常な妊娠であることを診断し 分娩予定日を決定するための検査です 2. 胎児計測 : 妊娠中期から後期に胎児の発育が正常であ

胎児計測と胎児発育曲線について : 妊娠中の超音波検査には大きく分けて 5 種類の検査があります 1. 妊娠初期の超音波検査 : 妊娠初期に ( 異所性妊娠や流産ではない ) 正常な妊娠であることを診断し 分娩予定日を決定するための検査です 2. 胎児計測 : 妊娠中期から後期に胎児の発育が正常であることを確認するための検査です 3. 子宮 胎盤 臍帯 羊水等の検査 : 子宮や胎盤 臍帯 羊水量等についての異常を見つけるための検査です

家庭における教育

(2) 学校教育への満足と要望 期待 1 学校教育に対する満足度問 14 あなたは 学校教育についてどの程度満足していますか ( とても満足している 満足している どちらともいえない 満足していない 全く満足していないから選択 ) A 教師の子どもに対する理解 B 教師間での教育方針の一致度 C 先生と保護者との話し合い D 施設 設備などの教育環境 問 14A 教師の子どもに対する理解 ( 小学生保護者

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分布表 [ データセット ] D:\data\enshu\mother.sav () グループ活動では 他の人とくらべて 自分の考えをよく言う方だと思う () 私のことをよくわかってくれる人がいると思う () 私は 苦手な教科でもがんばってとりくんでみようと思う () 私はたいてい 自分に満足している (5) 他の人と意見がちがっても 私は自分の意見が言える方だと思う 5...5..5..9.5.9

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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,

代表値

代表値 統計基礎の補足資料 2019 年 6 月 13 日金沢学院大学経営情報学部藤本祥二 量的データの分析 (P.78~119) 分布全体の様子を知るのが目的 (P.99のまとめ) 1. 単峰性,2. ピークの位置と散らばり具合, 3. 左右対称性,4. 外れ値の存在 度数分布, ヒストグラムを描き形状を見る (P.78~P.91) 数値で分布を要約する (P.99~P.117) 基本統計量 :

無料で多機能な OSS の ETL ツール Kettle を使ってみよう! 情報政策課技術職員金森浩治 1. はじめにデータ処理を行うにあたって非常に便利なツール ETL 本稿では OSS の ETL Kettle の機能とその使用方法を紹介します 2. 用語説明 2.1 OSS とは? OSS と

無料で多機能な OSS の ETL ツール Kettle を使ってみよう! 情報政策課技術職員金森浩治 1. はじめにデータ処理を行うにあたって非常に便利なツール ETL 本稿では OSS の ETL Kettle の機能とその使用方法を紹介します 2. 用語説明 2.1 OSS とは? OSS とは Open Source Software の略で ソースコードが公開されているソフトウェアのことです

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4. 構造体 4.1 構造体とは たとえば 分数をそのまま扱うときを考えてみましょう 分数は分子と分母の 2 つの部分からな っていることから 2 つの変数を用いて表すことが必要です ここでは約分も行うこととします ex34.c /* 分数の計算 */ int gcd(int m, int n); int a_num, a_den; /* 分数 a */ int b_num, b_den; /* 分数

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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

2. 幅優先探索のアルゴリズムの考え方ふつう考えるように順次経路をたどっていくということから 発想を転換する それにはまず 区間経路を列挙することから始める AB, AC, BC, CB, BD, DE, CE, EC, DE, ED, DF, EG そして経路探索とは このような区間を記したカード

JAPLA 研究会資料 2013/12/7 幅優先探索 - 考え方と J のプログラムゴールへのルート探索を例として 西川 利男 はじめに 箱入り娘 という古くからのパズルがある 大きさの異なる大小の小片をスライドして決められた解のパターンにもって行くパズルである 以前 JAPLA の夏の合宿で紹介した [1] そのときは J のプログラムとしては小片を移動させるグラフィックスだけであった 久しぶりにこれを見直して

森林水文 水資源学 2 2. 水文統計 豪雨があった時, 新聞やテレビのニュースで 50 年に一度の大雨だった などと報告されることがある. 今争点となっている川辺川ダムは,80 年に 1 回の洪水を想定して治水計画が立てられている. 畑地かんがいでは,10 年に 1 回の渇水を対象として計画が立て

. 水文統計 豪雨があった時, 新聞やテレビのニュースで 50 年に一度の大雨だった などと報告されることがある. 今争点となっている川辺川ダムは,80 年に 回の洪水を想定して治水計画が立てられている. 畑地かんがいでは,0 年に 回の渇水を対象として計画が立てられる. このように, 水利構造物の設計や, 治水や利水の計画などでは, 年に 回起こるような降雨事象 ( 最大降雨強度, 最大連続干天日数など

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

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数理計画法第 2 回 塩浦昭義情報科学研究科准教授 shioura@dais.is.tohoku.ac.jp http://www.dais.is.tohoku.ac.jp/~shioura/teaching 前回の復習 数理計画とは? 数理計画 ( 復習 ) 数理計画問題とは? 狭義には : 数理 ( 数学 ) を使って計画を立てるための問題 広義には : 与えられた評価尺度に関して最も良い解を求める問題

3-2 学びの機会 グループワークやプレゼンテーション ディスカッションを取り入れた授業が 8 年間で大きく増加 この8 年間で グループワークなどの協同作業をする授業 ( よく+ある程度あった ) と回答した比率は18.1ポイント プレゼンテーションの機会を取り入れた授業 ( 同 ) は 16.0

3-1 大学教育観 大学に指導や支援を求める意見が 8 年間で増加 3 大学生の学びこの8 年間で 学習方法を 自分で工夫 するよりも 大学の指導 を受けたいと考える学生が11.4ポイント 学生生活について 学生の自主性に任せる よりも 教員の指導 支援 を受けたいと考える学生が22.9ポイント増加しており 大学に指導を求める声が大きくなっている また 単位取得が難しくても興味のある授業 よりも あまり興味がなくても楽に単位を取得できる授業

今日の話のメインターゲット R を ( 入れてみたが ) 使い方が分からない人 そもそも使ったことが無い人 R の存在を知らなかった人 2

5 月 20 日 15:30-16:30/ 23 日 16:30-17:30 統計用言語 R の使い方 基礎工学研究科 M1 奥野彰文 予定時間 約 60 分 今日の話のメインターゲット R を ( 入れてみたが ) 使い方が分からない人 そもそも使ったことが無い人 R の存在を知らなかった人 2 今日の目標 R/Rstudio をインストールして 簡単な計算を実行する. (R で何ができるか )

_KyoukaNaiyou_No.4

理科教科内容指導論 I : 物理分野 物理現象の定量的把握第 4 回 ( 実験 ) データの眺め ~ 統計学の基礎続き 統計のはなし 基礎 応 娯楽 (Best selected business books) 村平 科技連出版社 1836 円 前回の復習と今回以降の 標 東京 学 善 郎 Web サイトより データ ヒストグラム 代表値 ( 平均値 最頻値 中間値 ) 分布の散らばり 集団の分布

Boost.Preprocessor でプログラミングしましょう DigitalGhost

Boost.Preprocessor でプログラミングしましょう DigitalGhost http://d.hatena.ne.jp/digitalghost/ http://twitter.com/decimalbloat 私のこと hatena のプロフィールとか 見てください とりあえず FizzBuzz 書いてみた #define FIZZBUZZ_OP(z, n, d) \ FIZZBUZZ_OP_I(

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

相関係数と偏差ベクトル

相関係数と偏差ベクトル 経営統計演習の補足資料 07 年 月 9 日金沢学院大学経営情報学部藤本祥二 相関係数の復習 r = s xy s x s y = = n σ n i= σn i= n σ n i= n σ i= x i xҧ y i തy x i xҧ n σ n i= y i തy x i xҧ x i xҧ y i തy σn i= y i തy 式が長くなるので u, v の文字で偏差を表すことにする

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

DVD DVD

2 154 2 2011 4 2012 3 2 2 42 38 2 23 3 18 54 DVD DVD 3 1 3 155 1 1 2 3 1 3 1 11 12 3 DVD 156 2 3 2 12 2 1 8 1 7 1 6 3 6 3 2 6 2 1 5 9 12 2 3 10 7 6 23 1 157 1 12 2 6 10 18 6 6 2 1 1 2 3 158 2 6 2 3 70

PowerPoint プレゼンテーション

FLEXSCHE Excel 帳票 入門ガイド 1 目次 2 EXCEL 帳票とは EDIF を用いて出力された一時データを元に それを EXCEL 形式の帳票として出力する機能です 利用するには FLEXSCHE EDIF の他 Microsoft Excel 2003 以降が必要です レイアウトデザインも EXCEL で行うので 多くの方に操作に抵抗なく編集していただけます この入門ガイドでは

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

情報システム評価学 ー整数計画法ー

情報システム評価学 ー整数計画法ー 第 1 回目 : 整数計画法とは? 塩浦昭義東北大学大学院情報科学研究科准教授 この講義について 授業の HP: http://www.dais.is.tohoku.ac.jp/~shioura/teaching/dais08/ 授業に関する連絡, および講義資料等はこちらを参照 教員への連絡先 : shioura (AT) dais.is.tohoku.ac.jp

JAPLA研究会資料 2007/4/28

JAPLA 研究会資料 2007/4/28 シェルピンスキーから文字列フラクタルへ 西川利男 0. はじめに J 言語は配列処理に加えて 例えば Box(

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USE ALL. COMPUTE filter_$=(school = ). VARIABLE LABEL filter_$ 'school = (FILTER)'. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 'Selected'. FORMAT filter_$ (f.0). FILTER BY filter_$. EXECUTE. FREQUENCIES VARIABLES=slf