検定の概念の整理をしていたら、階層ベイズモデルまでたどり着くことになった。スマートフォン用の表示で見る主に自分のメモ用途。この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。2018-02-11検定の概念の整理をしていたら、階層ベイズモデルまでたどり着くことになった。いやもう、ほんと、この記事は自分用のメモ。放送大学の講義「身近な統計」の第11回を見てて、講義のスライド(30分経過時点の「2群の平均の比較(2標本検定)」というスライド)に誤記(t値の分母が割り算になっているが、正しくは掛け算)があったため、いろいろ苦労したから、メモしようと思って。講義の終盤にエクセルのデータ分析ツールを使って、スチューデントのt検定を出すのだが、これをツールを使わずに上記スライドに基づいて計算すると、値が合わなくて混乱していた。放送大学生は、混乱しなかったのだろうか?ちなみに、この講義のテキストの記載内容(p.193)は正しい記載がなされてる。順を追って書いていこう。(といいつつ、途中までで止まるかも。追記するかもしれないが。)概念を調べていたら、1標本検定から階層ベイズモデルまで行き着いた。項目だけのところもあるけど。>身近な統計pp.188-190を一部引用。・母集団の平均μと標本平均Xは必須。・・・(1)なお、サンプルサイズnが大きい場合は、母標準偏差σを標本標準偏差sで代用するとしても、式(1)を使う。・・・(2)母標準偏差σを標本標準偏差sで代用。サンプルサイズも小さいので、t分布。Wikipediaを参考にさせていただいた。2標本のt検定は対応のあるt検定と対応のないt検定に分けられ,さらに,対応のないt検定はスチューデントのt検定(等分散を仮定したt検定)と、ウェルチのt検定(等分散を仮定しないt検定)に分類される.<F検定>たぶんあとで中身を追記する対応のないt検定でどちらにするかを決める検定(F検定の1つの使い方)がある。以下は、wikiの引用。"""F検定には次のようなものがある:・正規分布に従う2つの群の「標準偏差が等しい」という帰無仮説の検定。これはt検定の前段階の「等分散性検定」として用いられる。このような前段階での等分散性検定の利用は正しくないという指摘も見られる。・正規分布に従う複数の群(標準偏差は等しいと仮定する)で、「平均が等しい」(つまり同じ母集団に由来する)という帰無仮説の検定。この方法は分散分析に用いられる。"""<分散分析>たぶんあとで中身を追記するあと、分散分析も。書いていかないとね(今後書く)。一般化線形モデルの話もしないといけなくなってくるね。GLMは同じですよ、ということ。」はいはい、こうなったら、みどり本p.6のノリになってきますわなあ。18:15検定の概念の整理をしていたら、階層ベイズモデルまでたどり着くことになった。ついては...2017-07-12word2vecをmacosXで使った時のメモword2vecのインストールからcos類似度出すところまでのメモ。»プロフィールid:DS_REG_20170701役に立つメモ書きを。sklearn-likeな書き方の例Pythonを用いた最適化に関してサンプルサイズ関係の本などを漁って斜め読みした話。word2vecというか、gensimの使い方Pythonのスライスの仕様について自分なりに考えた。kaggleコンペのタイトル取得(追記:他のデータも取得するようにした。インストールos.nice(increment)kaggleはじめました。論文の読み方ベイズ更新について速習したければ、これを読め。教材まとめPyAutoGUIをちょっと使ってみた。機械学習のパラメータチューニングなど(ポエム感強し)savファイルをRとPythonで開く。月別アーカイブはてなブログをはじめよう!DS_REG_20170701さんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか?はてなブログをはじめる(無料)はてなブログとは主に自分のメモ用途。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。