対応のない 2 群間の量的検定手法として、最も有名なのは Student の t 検定でしょうか。 以前、Student の t 検定についての記事を書きました。 小標本問題と t検定 - ほくそ笑む しかし、Student の t 検定は、等分散性を仮定しているため、不等分散の状況にも対応できるように、Welch の t 検定を使うのがセオリーとなっています。 ただし、これら 2つの検定は分布の正規性を仮定しているため、正規性が仮定できない状況では、Mann-Whitney の U検定というものが広く使われています。 Mann-Whitney の U検定は、正規性を仮定しないノンパラメトリック検定として有名ですが、不等分散の状況でうまく検定できないという問題があることはあまり知られていません。 今日は、これらの問題をすべて解決した、正規性も等分散性も仮定しない最強の検定、Brunner-
本書は統計の基本概念から応用的手法まで、幅広い情報を網羅したリファレンスです。情報の時代の現代、膨大なデータを収集・分析・解釈・説明するための知識とテクニックが求められています。本書は、「統計的に考える」ことを念頭に、データをしっかり理解し、データの誤用を避け、数字に惑わされないための考え方と知識、テクニックを身に付けられるよう執筆されています。複雑な専門用語に関してもよく整理されており、わかりやすく解説。後半では、ビジネス、医療、教育などのさまざまな専門に特化した部分にも触れて概略がわかるよう工夫されています。新しい情報も数多く盛り込み、時代に即した現代的な内容となっています。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合が
Twitterのアイコン画像でユーザーの特徴が分かる？ アイコン画像のジャンルごとの利用行動を分析した研究結果を、大阪大学大学院の研究チームが発表した。 ユーザーに利用されているアイコンを「動物」「たまご」「自画像」「顔隠し」「文字」「ロゴ」「オブジェ」「オタク」「本人1人」「本人複数」「景色」「他人」「キャラクタ」の13種類に分類。各ジャンル別に100人を抽出し、比較した。 フォロー数とフォロワー数のジャンル別の中央値は「文字」ユーザーが最大に。非公式bot、学生サークル、個人営業者などのアカウントが多く、広告や宣伝のため積極的にアピールし、“フォロー返し”の習慣なども用いて戦略的にフォロワーを獲得していると考えられるという。 ブランドや企業、メディアなどの「ロゴ」ユーザーはフォロー数よりもフォロワー数が多いのが特徴。情報アカウントとして認識されているケースが多いと分析している。 ツイー
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
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どもです。林岳彦です。息子の3DSにバーチャルコンソールの「ソロモンの鍵」を密かに入れました（まだ３面）。 さて。 前回の記事： 因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ につきましては沢山ブクマ等をいただき大変ありがとうございました*1。大変感謝しております。 さて。上記記事について、ublftboさんから「相関関係の定義が書かれていないのでは」（相関と因果 - Interdisciplinary）とのご指摘をいただいたきました。 ご指摘は確かにごもっともですので、今回は「相関」概念についてと、そのついでに近年に開発された"21世紀の相関（MIC）"の話について私なりに書いてみたいと思います。 （以下、ややマニア向けの話になるかもしれません。あと前回ほどではないですが、それなりに長いです。）
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