RとExcelを用いた分布推定の実践例

untitled

講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第２回

Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20

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

7. フィリップス曲線 経済統計分析 (2014 年度秋学期 ) フィリップス曲線の推定 ( 経済理論との関連 ) フィリップス曲線とは何か? 物価と失業の関係 トレード オフ 政策運営 ( 財政 金融政策 ) への含意 ( 計量分析の手法 ) 関数形の選択 ( 関係が直線的でない場合の推定 ) 推

7. フィリップス曲線 経済統計分析 ( 年度秋学期 ) フィリップス曲線の推定 ( 経済理論との関連 ) フィリップス曲線とは何か? 物価と失業の関係 トレード オフ 政策運営 ( 財政 金融政策 ) への含意 ( 計量分析の手法 ) 関数形の選択 ( 関係が直線的でない場合の推定 ) 推定結果に基づく予測シミュレーション 物価と失業の関係......... -. -. -........ 失業率

1 R Windows R 1.1 R The R project web R web Download [CRAN] CRAN Mirrors Japan Download and Install R [Windows 9

1 R 2007 8 19 1 Windows R 1.1 R The R project web http://www.r-project.org/ R web Download [CRAN] CRAN Mirrors Japan Download and Install R [Windows 95 and later ] [base] 2.5.1 R - 2.5.1 for Windows R

DAA09

> summary(dat.lm1) Call: lm(formula = sales ~ price, data = dat) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -55.719-19.270 4.212 16.143 73.454 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) 237.1326

kubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probability distribution and maximum likelihood estimation :

kubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probabilit distribution and maimum likelihood estimation kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2017 11 14 : 2017 11 07 15:43 1 : 2 3? 4 kubostat2017b (http://goo.gl/76c4i)

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

北斗20号-12.14

「統 計 数 学 ３」

関数の使い方 1 関数と引数 関数の構造 関数名 ( 引数 1, 引数 2, 引数 3, ) 例 : マハラノビス距離を求める関数 mahalanobis(data,m,v) 引数名を指定して記述する場合 mahalanobis(x=data, center=m, cov=v) 2 関数についてのヘルプ 基本的な関数のヘルプの呼び出し? 関数名 例 :?mean 例 :?mahalanobis 指定できる引数を確認する関数

(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

DAA02

c(var1,var2,...,varn) > x x [1] 1 2 3 4 > x2 x2 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 c(var1,var2,...,varn) > y=c('a0','a1','b0','b1') > y [1] "a0" "a1" "b0" "b1 > z=c(x,y) > z [1] "1" "2"

,

iR-ADV C2230/C2220 製品カタログ

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

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......................

レイアウト 1

1 1 3 5 25 41 51 57 109 2 4 Q1 A. 93% 62% 41% 6 7 8 Q1-(1) Q2 A. 24% 13% 52% Q3 Q3 A. 68% 64 Q3-(2) Q3-(1) 9 10 A. Q3-(1) 11 A. Q3-(2) 12 A. 64% Q4 A. 47% 47% Q5 QQ A. Q Q A. 13 QQ A. 14 Q5-(1) A. Q6

P1.\..

10_11p01(Ł\”ƒ)

q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q qq q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q

P1.\..

Q34Q35 2

2 3

Sample 2 3 4 5 6 7 8 9 3 18 24 32 34 40 45 55 63 70 77 82 96 118 121 123 131 143 149 158 167 173 187 192 204 217 224 231 17 285 290 292 1 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第３回

Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20

DAA03

par(mfrow=c(1,2)) # figure Dist. of Height for Female Participants Dist. of Height for Male Participants Density 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 Density 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 140 150 160 170 180 190 Height

窶廰ﾅ・ｱ窶｡X窶樞€昶€愴・.3

鹿大広報148号

鹿大広報151

2009 SEP. No.664 9 18 100460345 209710798 %0.11 3350955 9750799 12.1 0.93 100350 19 100600453 209700800 %0.03 3200065 9740873 11.0 0.98 90490 20 100750364 209680396 %0.81 321 844 978 591 11.6

y i OLS [0, 1] OLS x i = (1, x 1,i,, x k,i ) β = (β 0, β 1,, β k ) G ( x i β) 1 G i 1 π i π i P {y i = 1 x i } = G (

7 2 2008 7 10 1 2 2 1.1 2............................................. 2 1.2 2.......................................... 2 1.3 2........................................ 3 1.4................................................

untitled

2011/6/22 M2 1*1+2*2 79 2F Y YY 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 Y 0 50 100 150 200 250 YY A (Y = X + e A ) B (YY = X + e B ) X 0.00 0.05 0.10

DAA04

# plot(x,y, ) plot(dat$shoesize, dat$h, main="relationship b/w shoesize and height, xlab = 'shoesize, ylab='height, pch=19, col='red ) Relationship b/w shoesize and height height 150 160 170 180 21 22

SD SD SD

4 OLS 4 OLS 4.1 nurseries dual c dual i = c + βnurseries i + ε i (1) 1. OLS Workfile Quick - Estimate Equation OK Equation specification dual c nurser

1 EViews 2 2007/5/17 2007/5/21 4 OLS 2 4.1.............................................. 2 4.2................................................ 9 4.3.............................................. 11 4.4

1.4操作マニュアル＋ユニット解説

0.3% 10% 4% 0.8% 5% 5% 23% 53%

1

1 1. 2 1-1. 2 3 1-2.2 4 2. 5 6 7 2-1 2-2 2-3 2-4 2-5 2-1 2-2 2-3 2-4 2-5 PDF PDF 8 P10 9 2-1. 10 2-1. 11 2-1. ( ( 12 2-1. 24 13 2-1. 3 3 14 2-1. 15 2-2. 16 17 2-2. 3 18 2-2. 19 2712 3 1000 20 2841 21 ...

Use R

Use R! 2008/05/23( ) Index Introduction (GLM) ( ) R. Introduction R,, PLS,,, etc. 2. Correlation coefficient (Pearson s product moment correlation) r = Sxy Sxx Syy :, Sxy, Sxx= X, Syy Y 1.96 95% R cor(x,

好きですまえばし

kubostat2018d p.2 :? bod size x and fertilization f change seed number? : a statistical model for this example? i response variable seed number : { i

kubostat2018d p.1 I 2018 (d) model selection and kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2018 06 25 : 2018 06 21 17:45 1 2 3 4 :? AIC : deviance model selection misunderstanding kubostat2018d (http://goo.gl/76c4i)

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q3-1-1 テキスト P59 10.8.3.2.1.0 -.1 -.2 10.4 10.0 9.6 9.2 8.8 -.3 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 R e s i d u al A c tual Fi tte d Dependent Variable: LOG(TAXH) Date: 10/26/05 Time: 15:42 Sample: 1975

plot type type= n text plot type= n text(x,y) iris 5 iris iris.label >iris.label<-rep(c(,, ),rep(50,3)) 2 13 >plot(iris[,1],iris

23 2 2 R iris 1 3 plot >plot(iris[,1],iris[,3]) 11 iris[, 3] 1 2 3 4 5 6 7 iris[, 3] 1 2 3 4 5 6 7 119 106 118 123 108 132 101 110 103 104 105 126 131 136 144 109 125 145121 130 135137 129 133 141 138

切断安定分布による資産収益率のファットテイル性のモデル化とVaR・ESの計測手法におけるモデル・リスクの数値的分析

日本銀行金融高度化センターワークショップ リスク計測の高度化 ~ テイルリスクの把握 ~ 説明資料 1 切断安定分布による資産収益率のファットテイル性のモデル化と VR VaR の計測手法における モデル リスクの数値的分析 2013 年 2 月 28 日日本銀行金融機構局金融高度化センター磯貝孝 要旨 ( 分析の枠組み ) 日経平均株価の日次収益率の母分布を切断安定分布として推計 同分布からのランダム

角度統計配布_final.pptx

01/1/7 1, 1 JST GFP {x 1,x,,,x n } Credit: Elowitz lab {θ 1, θ, θ 3,,, θ n } (+) EB3-GFP π π π θ+π = θ movie Shindo et al., PLoS one, 008 (+) beating Shindo et al., PLoS one, 008 Guirao et al., NCB, 010

pp R R Word R R R R Excel SPSS R Microsoft Word 2016 OS Windows7 Word2010 Microsoft Office2010 R Emacs ESS R R R R https:

計量国語学 アーカイブ ID KK300604 種別 解説 タイトル データの視覚化 (6) Rによる樹形図の作成 Title Data Visualization (6): Making Dendrogram in R statics 著者 林直樹 Author HAYASHI Naoki 掲載号 30 巻 6 号 発行日 2016 年 9 月 20 日 開始ページ 378 終了ページ 390 著作権者

/22 R MCMC R R MCMC? 3. Gibbs sampler : kubo/

2006-12-09 1/22 R MCMC R 1. 2. R MCMC? 3. Gibbs sampler : kubo@ees.hokudai.ac.jp http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/ kubo/ 2006-12-09 2/22 : ( ) : : ( ) : (?) community ( ) 2006-12-09 3/22 :? 1. ( ) 2. ( )

日経テレコン料金表（2016年4月）

1 2 3 4 8,000 15,000 22,000 29,000 5 6 7 8 36,000 42,000 48,000 54,000 9 10 20 30 60,000 66,000 126,000 166,000 50 100 246,000 396,000 1 25 8,000 7,000 620 2150 6,000 4,000 51100 101200 3,000 1,000 201

B

73 p.1 22 16 2004p.152

1987 p.80 72 73 p.1 22 16 2004p.152 281895 1930 1931 12 28 1930 10 27 12 134 74 75 10 27 47.6 1910 1925 10 10 76 10 11 12 139 p.287 p.10 11 pp.3-4 1917 p.284 77 78 10 13 10 p.6 1936 79 15 15 30 80 pp.499-501

Microsoft Word - 田中亮太郎.doc

610-0271_Print

122011pp.139174 18501933

122011pp.139174 18501933 122011 1850 3 187912 3 1850 8 1933 84 4 1871 12 1879 5 2 1 9 15 1 1 5 3 3 3 6 19 9 9 6 28 7 7 4 1140 9 4 3 5750 58 4 3 1 57 2 122011 3 4 134,500,000 4,020,000 11,600,000 5 2 678.00m

2

2 2 3 4 5 5 2 7 3 4 6 1 3 4 7 4 2 2 2 4 2 3 3 4 5 1932 A p. 40. 1893 A p. 224, p. 226. 1893 B pp. 1 2. p. 3.

1 73 72 1 1844 11 9 1844 12 18 5 1916 1 11 72 1 73 2 1862 3 1870 2 1862 6 1873 1 3 4 3 4 7 2 3 4 5 3 5 4 2007 p. 117. 2 2 3 4 5 5 2 7 3 4 6 1 3 4 7 4 2 2 2 4 2 3 3 4 5 1932 A p. 40. 1893 A p. 224, p. 226.

29 2011 3 4 1 19 5 2 21 6 21 2 21 7 2 23 21 8 21 1 20 21 1 22 20 p.61 21 1 21 21 1 23

29 2011 3 pp.55 86 19 1886 2 13 1 1 21 1888 1 13 2 3,500 3 5 5 50 4 1959 6 p.241 21 1 13 2 p.14 1988 p.2 21 1 15 29 2011 3 4 1 19 5 2 21 6 21 2 21 7 2 23 21 8 21 1 20 21 1 22 20 p.61 21 1 21 21 1 23 1

スラヴ＿00A巻頭部分

Microsoft Word - 映画『東京裁判』を観て.doc

1 2 3 4 5 6 7 1 2008. 2 2010, 3 2010. p.1 4 2008 p.202 5 2008. p.228 6 2011. 7 / 2008. pp.3-4 1 8 1 9 10 11 8 2008, p.7 9 2011. p.41 10.51 11 2009. p. 2 12 13 14 12 2008. p.4 13 2008, p.7-8 14 2008. p.126

9

() L () 20 1

() 25 1 10 1 0 0 0 1 2 3 4 5 6 2 3 4 9308510 4432193 L () 20 1 PP 200,000 P13P14 3 0123456 12345 1234561 2 4 5 6 25 1 10 7 1 8 10 / L 10 9 10 11 () ( ) TEL 23 12 7 38 13 14 15 16 17 18 L 19 20 1000123456

308 ( ) p.121

307 1944 1 1920 1995 2 3 4 5 308 ( ) p.121 309 10 12 310 6 7 ( ) ( ) ( ) 50 311 p.120 p.142 ( ) ( ) p.117 p.124 p.118 312 8 p.125 313 p.121 p.122 p.126 p.128 p.156 p.119 p.122 314 p.153 9 315 p.142 p.153

広報かみす　平成28年6月15日号

.

戦後の補欠選挙

1 2 11 3 4, 1968, p.429., pp.140-141. 76 2005.12 20 14 5 2110 25 6 22 7 25 8 4919 9 22 10 11 12 13 58154 14 15 1447 79 2042 21 79 2243 25100 113 2211 71 113 113 29 p.85 2005.12 77 16 29 12 10 10 17 18

なぜRでグラフを 書 くの? 1.グラフがきれい 2. 書 き 直 しが 簡 単 3. 同 じようなグラフを 簡 単 に 書 ける

Rでグラフ 作 成! - 基 礎 の 基 礎 の 入 門 編 - 担 当 : 河 崎 祐 樹 森 林 保 護 D2 なぜRでグラフを 書 くの? 1.グラフがきれい 2. 書 き 直 しが 簡 単 3. 同 じようなグラフを 簡 単 に 書 ける なぜRでグラフを 書 くの? 1.グラフがきれい グラフがきれいだと 気 持 ちがいい 2. 書 き 直 しが 簡 単 3. 同 じようなグラフを 簡 単

講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第５回

Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20

¥¤¥ó¥¿¡¼¥Í¥Ã¥È·×¬¤È¥Ç¡¼¥¿²òÀÏ Âè2²ó

2 2015 4 20 1 (4/13) : ruby 2 / 49 2 ( ) : gnuplot 3 / 49 1 1 2014 6 IIJ / 4 / 49 1 ( ) / 5 / 49 ( ) 6 / 49 (summary statistics) : (mean) (median) (mode) : (range) (variance) (standard deviation) 7 / 49

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

R John Fox R R R Console library(rcmdr) Rcmdr R GUI Windows R R SDI *1 R Console R 1 2 Windows XP Windows * 2 R R Console R ˆ R

R John Fox 2006 8 26 2008 8 28 1 R R R Console library(rcmdr) Rcmdr R GUI Windows R R SDI *1 R Console R 1 2 Windows XP Windows * 2 R R Console R ˆ R GUI R R R Console > ˆ 2 ˆ Fox(2005) jfox@mcmaster.ca

k3 ( :07 ) 2 (A) k = 1 (B) k = 7 y x x 1 (k2)?? x y (A) GLM (k

2012 11 01 k3 (2012-10-24 14:07 ) 1 6 3 (2012 11 01 k3) kubo@ees.hokudai.ac.jp web http://goo.gl/wijx2 web http://goo.gl/ufq2 1 3 2 : 4 3 AIC 6 4 7 5 8 6 : 9 7 11 8 12 8.1 (1)........ 13 8.2 (2) χ 2....................

JMP 11.1 リリースノート

JMP 11.1 JMP 11.1 11.1 JMP 11 1 JMP 11.1 JMP 11.1 HTML 1 DOE Space Filling Space Filling 1 2 JMP 11.1 BLUP ( ) JMPJMP 1 Macintosh 3 JMP 11.1 Crow AMSAA Select Columns() p Platform Preferences() Set Platform

Microsoft PowerPoint - Econometrics pptx

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

Microsoft PowerPoint - R-intro-02.ppt

R で学ぶデータ解析とシミュレーション 2 ~ グラフ作成入門 ~ 2 時間目のメニュー グラフの作成方法 グラフ作成の第一歩 高水準作図関数 高水準作図関数の種類 関数 plot() を用いた作図例 低水準作図関数 低水準作図関数の種類 低水準作図関数を用いた作図例 数学関数のプロット 数学関数の定義方法 数学関数の作図例 参考 ( 重ねた図の描き方,R の画像の編集方法 ) 2 グラフィックスは

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

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q8-1 テキスト P131 Engle-Granger 検定 Dependent Variable: RM2 Date: 11/04/05 Time: 15:15 Sample: 1967Q1 1999Q1 Included observations: 129 RGDP 0.012792 0.000194 65.92203 0.0000 R -95.45715 11.33648-8.420349

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2 212 4 13 1 (4/6) : ruby 2 / 35 ( ) : gnuplot 3 / 35 ( ) 4 / 35 (summary statistics) : (mean) (median) (mode) : (range) (variance) (standard deviation) 5 / 35 (mean): x = 1 n (median): { xr+1 m, m = 2r

RubyWorld Conference 2011, Sep 5 2011 [6] 1 2 3 4-2SD -2SD -2SD -2SD [s] 56.9 68.8 33.7 36.6 27.1 29.1 22.5 24.0 21.8 20.5 22.9 22.3 24.3 24.0 24.4 24.2 [s] 101.9 115.1 85.2 92.8 57.1 62.9 42.5 46.3

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Q9-1 テキスト P166 2)VAR の推定 注 ) 各変数について ADF 検定を行った結果 和文の次数はすべて 1 である 作業手順 4 情報量基準 (AIC) によるラグ次数の選択 VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(IG9S) D(IP9S) D(CP9S) Exogenous variables: C Date:

https://sites.google.com/site/prj311/ 2011-03- 11 14:46:18 ##### Ruby ##### h = Hash.new(0) while line = gets() if line =~ /^.*?\x01(.*?)\x01/ h[$1] += 1 end end h.sort_by { k,v - v }.each { k,v print

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

バイオインフォマティクス特論12

藤 博幸 事後予測分布 パラメータの事後分布に従って モデルがどんなデータを期待するかを予測する 予測分布が観測されたデータと 致するかを確認することで モデルの適切さを確認できる 前回と同じ問題で事後予測を う 3-1-1. 個 差を考えない場合 3-1-2. 完全な個 差を考える場合 3-1-3. 構造化された個 差を考える場合 ベイズ統計で実践モデリング 10.1 個 差を考えない場合 第 10

1

1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Q7 3 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 18-29 30-39 40-49 12 Q8 Q7 0 20 40 60 23 23 13 14 15 16 Q10 3 0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 18-29 30-39 40-49 17 18 Q12 3 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 18-29

数理統計学Iノート

I ver. 0/Apr/208 * (inferential statistics) *2 A, B *3 5.9 *4 *5 [6] [],.., 7 2004. [2].., 973. [3]. R (Wonderful R )., 9 206. [4]. ( )., 7 99. [5]. ( )., 8 992. [6],.., 989. [7]. - 30., 0 996. [4] [5]

1 はじめに /m /m Ken-ichi. Tatsumi and Lingling Fan, An analysis of the Japanese solar hours for the past years ~ Foundamentals for solar photovoltaic sys

1 はじめに /m /m Ken-ichi. Tatsumi and Lingling Fan, An analysis of the Japanese solar hours for the past years ~ Foundamentals for solar photovoltaic system. -TEL DI-- Fax - - E-mail:Kenichi.Tatsumi gakushuin.ac.jp

第9回 日経STOCKリーグレポート 審査委員特別賞＜地域の元気がでるで賞＞

1/21 1 2 3 1 2 3 4 5 4 5 6 2/21 2 3 2 4 5 6 3/21 38 38 4 2007 10 471 10 10 () () () OKI () () () () () 1989 2008 4 13 10 10 1 2 3 4 1 3 1 4/21 2 3 3 2 5/21 3 100 1.5 1/2 4 () 1991 2002 10 3 1 6/21 10 6

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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:

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,

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

1. はじめにこれまで 我々は社会システム分析ソフトウェア College Analysis において 統計分析 数学 経営科学 意思決定手法などを中心にプログラムを作成してきたが 今回は シミュレーションや統計的な母数推定に利用される乱数の生成と検定の問題について考える 乱数は一様分布を元にして

社会システム分析のための統合化プログラム 21 - 乱数生成と検定 - 福井正康 * 孟紅燕 * 呉夢 * 崔永杰 福山平成大学経営学部経営学科 * 福山平成大学大学院経営学研究科経営情報学専攻 概要 我々は教育分野での利用を目的に社会システム分析に用いられる様々な手法を統合化したプログラム College Analysis を作成してきた 今回は 様々なシミュレーションや統計的な母数推定などに用いられる乱数生成とその検定についてプログラムを作成した

<4D F736F F F696E74202D2088E D8C768A7789C482CC8A778D5A F939D8C76835C FC96E52E >

2018 年 8 月 25-27 日遺伝統計学 夏の学校 @ 大阪大学講義実習資料 統計解析ソフトウェア R 入門 大阪大学大学院医学系研究科遺伝統計学 http://www.sg.med.osaka-u.ac.jp/index.html 1 講義の概要 統計解析ソフトウェア R 入門 1 統計解析ソフトウェアRについて 2Rのインストール方法 3 数値計算 変数 ( ベクトル テーブル ) の扱い

Rプログラミング

5 29 10 10 1 1 2 1 3 Excel 2 3.1 GDP................................... 2 3.2 Excel.................. 3 3.3 Excel............................... 3 3.3.1................................ 4 3.3.2.........................

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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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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)