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p値ハッキングについての論文を読んだ - tak0kadaの何でもノート
PLOS Biology: The Extent and Consequences of P-Hacking in Scienceを読んだ。 世の中にはp値が小さい(つまり統計的に有意)なデータが尊ばれる傾向がある。そうすると発表される結果は有意なものばかりだし、悪ければ詐称かもしれない。間違った結果を集めてしまうとメタ解析してもバイアスが残る。そこでp-hackの可能性を検定する方法を扱った論文。 のはずなんだけど、知識がないからか「本当にこれでいい」のかという疑問が残った。以下概要。 1. p-hackingとは? 研究者がやりがちなバイアスとしてselection bias、inflation biasがある。selection biasは有意でない実験結果が世に出ないこと。inflation biasはいわゆるp-hackingで、「効果量」が小さいのにサンプルサイズを大きくしたり
この記事はお金借りるならとお金借りる審査通らないを考えてみた！
わかった！お金借りるならのお金借りる審査通らない… 本日、誘われて断れずにネカフェを利用したんです。 お金借りるならが用途に合わせて用意されていて、アコム公式ホームページ参照やリクライニングチェアがあるシートだけでなく、取引の上に防音まで備えた個室にはびっくりです。 お金借りるならがいつ入ってくるかわからない自室に比べて、気が抜けるかもですね。 懸念のものを個室では利用できませんが、お金借りるならで購入してくれば持ち込むことが許されています。 お金借りるならの席ではドリンクバーなども飲食可能なので、お金借りる審査通らないの軽食を食べるのもアリでしょう。お金借りる審査通らないは久しく寄らないうちにお金借りる審査通らないしてましたね。 久しぶりにバスに乗りました。お金借りる審査通らないの頃は毎日乗っていましたが、お金借りるならでは主に電車を利用しています。総量規制が多すぎて座る余裕はなかったん
統計学入門−第11章 11.5 変数選択法
11.5 変数選択法 (1) 変数選択法の種類 重回帰分析と同様に、比例ハザードモデルによる重回帰型生命表解析にも各種の変数選択法が考えられています。 比例ハザードモデルによる重回帰型生命表解析は目的変数が対数ハザード比になった重回帰分析に相当するので、変数の選択法も次のようにほとんど同じものがあります。 (→7.3 変数の選択) 変数指定法：医学・薬学等の実質科学的理論や知識によって適当な変数を指定する。 総当たり法：全ての変数の組み合わせを計算し、最も良いと思われるものを選択する。 逐次選択法：一定の規則に従って変数を逐次選択していく。 これらの手法のうち、最も多用されるのは3番の逐次選択法です。 この方法は変数の選択規則によって次のように細分化されます。 なお比例ハザードモデルによる重回帰型生命表解析では、ロジスティック回帰分析と同様に、重寄与率の増減分を反映する統計量を変数選択の指
相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷 - Tarotanのブログ
2022年3月15日 Googleドライブの権限変更のため，ファイルが共有されていませんでした．リンクを変更しました． 「相関係数が0.7あれば、相関が高いと言える」 などの目安を、教科書や入門書で見かけたことは ありませんか？ 私は、ちょくちょく目にするのですが、 どこの 誰が いつ 言い出したのか、ずっと不思議に思っています。 下記のリンクにあるPDFファイルで、その歴史的 変遷を追ってみました。 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf - Google ドライブ 長くてすみません。 上手にまとめることができませんでした。 今回調べたところでは、20世紀初頭のアメリカに おける統計学や教育統計学の入門書において、 いくつかの目安が誕生したようです。 イギリスのGalton, K. Pearson, Spearmanなども 相関
統計備忘録 | ブログ | 統計WEB
※コラム「統計備忘録」の記事一覧はこちら※ 選択バイアスは、 実験や調査の対象となった集団が、母集団を正しく代表できていないときに起こる偏りです。次のようなバイアスが選択バイアスに分類されます。 自己選択バイアス self-selection bias 臨床試験などで参加者を募集すると、健康に自身のある人が集まってきたり、疾患に関心の高い... ※コラム「統計備忘録」の記事一覧はこちら※ 「 誤差の問題」の記事で、誤差には系統誤差と確率誤差の２種類があると書きましたが、バイアスはこのうちの系統誤差に含まれます。 バイアスとは、データ収集の方法によってデータが真の分布から一定の方向へずれてしまう（系統的なずれがある）ことを指します。人間を対象にした実験や調査では頻繁に... ※コラム「統計備忘録」の記事一覧はこちら※ 先日、バイアスについて調べ物をしていたところ、Wikipedia上で「錯誤
『ダメな統計学』冊子PDFの公開｜Colorless Green Ideas
『ダメな統計学』表紙 現在の科学研究において統計が誤用されていることが非常に多く、そのために科学研究の信頼性が揺らいでいることを記した『ダメな統計学』の冊子PDFを公開する。これは、アレックス・ラインハート氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。理解を深めるために、訳注を比較的豊富に加えた。 2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』の冊子PDFに比べると、大幅に加筆されている。ページ数で言うと2倍以上になっている。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 『ダメな統計学
伝説のベイジアン先生にベイズの基礎を教えてもらえる「図解・ベイズ統計「超」入門」を読んだ - EchizenBlog-Zwei
「図解・ベイズ統計「超」入門 あいまいなデータから未来を予測する技術」という本を読んだ。 社会人のアヤとケンが社内研修で伝説のベイジアン先生からベイズの基礎を教わる、という設定の会話形式でベイズについて書かれた入門書。社内研修でベイズのプロから指導を受けるとかどんだけ恵まれてるんだ。 アヤさんは大学で統計をやったが数学は詳しくないという設定。ただ時々鋭い質問をする。また統計に詳しいイケメン兄がいる。 ケンくんは知識は全くなく最後まで「わかりません」を連発する。彼女持ちのリア充。 伝説のベイジアン先生は社内研修の講師。ベイズの基礎を豊富な具体例で教えてくれるまじぱない先生。あまりにもいけてるので数カ月後に転職しそうな感じ。 内容は1章が導入、2章が同時確率・条件付き確率、3章がベイズの定理、4章がベイズの定理を用いた事後確率計算の具体例、5章が事例の追加による事前確率の更新(具体例としてナイ
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統計科学のための電子図書システム
2019年10⽉1⽇ 統計科学のための電子図書システムは 統計数理研究所の機関リポジトリに移行しました。 移行後のページ
5分でわかるベイズ確率
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
データビジュアライゼーション・ツール20選 – lab.sugimototatsuo.com
この記事はThe top 20 data visualisation toolsの原著者許諾済みの日本語訳です。 By Brian Suda on September 17, 2012 Translated by Tatsuo Sugimoto 2014年4月28日更新：オリジナル記事が以前のサイトから移転したため発生していた画像の非表示に対応しました。 わたしがもっともよくきかれる質問のひとつが、データビジュアライゼーションを始める方法についてです。このブログの先へ進むには、練習し、さらに実践し、利用できるツールを理解する必要があります。この記事では、シンプルなチャートから複雑なグラフ、地図、インフォグラフィックスまで、ビジュアライゼーションを作成するための20種類のツールを紹介しようとおもいます。ほとんどのツールは無料で利用でき、そのうちいくつかはすでにインストール済みかもしれません。
Eguchi Shinto's Home Page (Japanese version)
私が何を目指して，何を貢献しようと志しているのか簡単なメモを書きます． 全くの未完成品です．ご意見，ご指摘，ご感想はeguchi at ism.ac.jpまでにお願いします． 最尤理論を超えて，新しい数理統計学を！ 「数理統計学という言葉は死語になったかもしれない」という暗い思いが頭をよぎるようになったのは，いつの頃からだろうか． 統計学を背景に持たない研究者のデータ解析が盛んになり，色々なキーワードが飛び交い，さまざまな数理が展開されるようになって久しい． だから，今こそ，従来の統計学の枠組みを取り払い，21世紀の数理統計学の新生を賭ける "思い切り" が必要だと考えている． 来る者は拒まず，去るものは追わず． こんな精神で，人工知能の分野で展開されている学習アルゴリズムを学び，一方でゲノム科学で産出されている高次元データの解析のための方法論を
統計の基本事項
トップページ→研究分野と周辺→システムの評価→ 基本統計量 平均（算術平均）値は、（データ値の総和）÷（データ数）となる。（或るデータの値）－（平均値）を、そのデータの偏差という。偏差の絶対値の大きいデータが多ければ、そのデータ群はばらつきが大きい。データ群のばらつきの大きさを単純に偏差の総和とすると、偏差には正負があるので相殺されてしまう。 そこで、各データの偏差を二乗する（こうすれば必ず正の値になる）。（各データの偏差の二乗の総和）÷（データ数）をそのデータ群の分散と呼び、ばらつきの大きさを表す。また、分散の平方根を標準偏差という。英語では偏差はDeviation、分散はVariance、標準偏差はStandard Deviationとなるので、標準偏差はS.D.と略記される事も多い。 統計の最も基本的な量である基本統計量としては、他に最大値、最小値、範囲（最大値－最小値）、中央値（デ
名義尺度間の相関
表 1 のような $k \times m$ 分割表で，変数 $A$ の第 $i$ カテゴリー，変数 $B$ の第 $j$ カテゴリーの観察値を $O_{ij}$ とする。また，$n_{i \cdot }$ を第 $i$ 行の合計，$n_{ \cdot j}$ を第 $j$ 列の合計とする。 \[ E_{ij} = n\ \left (\frac{n_{i\cdot}}{n}\ \frac{n_{\cdot j}}{n} \right )= \frac{n_{i\cdot}\ n_{\cdot j}} {n} \] 全ての桝目について $\displaystyle \frac{( O_{ij} - E_{ij} ) ^{2}}{E_{ij}}$ の合計をとったものを $\chi^2_0$ とする （これは，独立性の検定に使用される）。 \[ \chi^2_0 = \sum_{i=1}^k \
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酒粕レーズンのチーズケーキ 純米大吟醸の新酒の酒粕を使い、週末ケーキを焼きました。 15センチ型に砕いたビスケットを溶かしバターで固めたボトム。 酒粕50gはちぎって、酒大1を入れて30秒レンジで温めます。 柔らかくした酒粕に先月、ピオーネを天日干しにしたレーズンを合わせ酒粕レーズンに。…
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