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統計学が最強の学問である[実践編]――データ分析のための思想と方法

著者 : 西内啓

• ダイヤモンド社 (2014年10月24日発売)

頻度論とベイズ論　分析と洞察は頻度論、予測はベイズ論。

代表値は平均、中央値、最頻値など。数が多ければ平均を考えれば良い。
中心極限定理＝元のデータを足し合わせれば、正規分布に収束する。

分散と不偏分散（データ数マイナス１で割る）

αエラー＝慌てもの、βエラー＝ぼんやり者

有意水準と最強力検定
平均値の標準誤差を考える
平均値と標準偏差を使えば、サンプルサイズ設計ができる＝標準誤差が平均値±２SDに入るためのサンプルサイズ。

帰無仮説、p値
ｚ検定よりもｔ検定のほうが問題が少ない（少数のデータでも使える）
カイ二乗分布
フィッシャーの正確検定

回帰分析（説明変数が量的なものの場合）
重回帰分析

SAS　R　エクセル　SQL

項目反応理論
バラつきがどんなものでも、±２SDの間に、3/4以上入っている。正規分布では95％が入っている。
ヘンペルのカラス＝カラスは黒いは証明できない。

感想投稿日 : 2015年2月25日

読了日 : 2015年2月25日

本棚登録日 : 2015年2月25日