Online Statistics Education: An Interactive Multimedia Course of Study Developed by Rice University (Lead Developer), University of Houston Clear Lake, and Tufts University OnlineStatBook Project Home This work is in the public domain. Therefore, it can be copied and reproduced without limitation. However, we would appreciate a citation where possible. Please cite as: Online Statistics Education:
人間にとって読みとりやすいグラフとそうでないグラフがあることを知ること 基本的なグラフ（棒グラフ・点グラフなど）が、どのような仕組みでデータを表現しているのかを知ること グラフの表すデータと尺度水準の間の関係が理解できること 余計なものを入れず、必要最低限のデータのみ図示できるようになること 複雑なデータを分かりやすく伝えたいときには、グラフを使うことが必要になってきます。世の中には様々な種類のグラフがありますが、そのすべてが人間にとって分かりやすいわけではありません。適切なグラフを使わないと、かえって伝わりにくくなります。今回は、科学的な論文を書く際に、どのようなグラフを使うと良いのかについて見ていきたいと思います。 グラフが表すもの グラフについて考える際には、グラフの中でどのような仕組みでデータが表現されているのかを考えることが必要です。 例えば、棒グラフの場合、長さでデータの大小を
カーネル密度推定 –アイデアと計算方法– 野村 友和 ヒストグラムの問題点 i yi 1 20 2 20 3 21 4 23 5 23 6 36 7 36 8 37 9 38 10 39 左のようなデータが与えられているとき，2種類の階級の分け方 でヒストグラムを描く（階級幅はどちらも10とする）。 1. 最初の階級の下限を5する。 2. 最初の階級の下限を7.5とする。 012345 0 10 20 30 40 012345 10 20 30 40 50 1. のヒストグラム 2. のヒストグラム 階級の境界の設定によって，同じデータから同じ階級幅で描いた ヒストグラムの見た目の形状が全く異なってくる。 1 カーネル密度推定のアイデア 20 23 23 21 20 39 38 37 36 36 i=1 5 まで積み上げたところ 階級の境界に依存せず，母集団の分布 を推定できないか？ ヒ
統計学 Last modified: Feb 16, 2004 ★ データ処理サービス ★ 統計学を自習する人のために ★ 統計学に関するリンク ★ 統計学関連…何でも掲示板 データ処理サービス データ解析 コンピュータ上のデータをアップロードして，統計解析し，結果をダウンロードできる。 ヒストグラム，散布図，基礎統計量，相関係数行列，クロス集計，一元配置分散分析，重回帰分析，判別分析，主成分分析，因子分析，クラスター分析，数量化 I 類，数量化 II 類，数量化 III 類，数量化 IV 類 正確確率検定 Fisher's exact test, Mann-Whitney's U test, Kruskal-Walis test, Test of goodness of fitness, Measures of association 統計地図の描画 統計データに基づき，全国（都
７ 母分散の推定(n-1で割る理由) 母集団の情報を得るために,母集団から無作為標本をとるしか手が出せません。その時，標本から得た平均 ，分散 は，その情報は母集団分布の平均μ，分散 σ2 (母数と呼びます)を知る大きな手がかりとなります。 しかし，この無作為標本をいくつかとるとき，その標本から得られる平均や分散が，真(母集団分布)の平均や分散と比較し，偏りをもって得られるようであるならば困ります。せっかく，何回も無作為抽出を行なっているにもかかわらず，真の平均や分散より偏って得られるのなら意味がありません。ここで，私たちは，偏っていない(不偏 unbiased) ということを， ヤシの実はヤシの木の周りにある いくつかの標本の平均の平均が母平均になる，すなわち， E[それぞれ抽出した標本の平均]=μ いくつかの標本の分散の平均が母平均になる，すなわち， E[それぞれ抽出した標本の分散]=
分析レポート 統計ヘッドライン - 統計局月次レポート -令和6年12月12日更新 令和6年12月（統計ヘッドライン No.178） 統計Today - 統計をめぐる新しい動きやメッセージ -令和6年10月29日更新 令和7年国勢調査実施本部の発足～令和7年国勢調査まであと1年～（統計Today No.203）（PDF：1,001KB） 統計トピックス - 「国民の祝日」や季節にちなんだ統計データ -令和6年9月15日更新 統計トピックスNo.142 統計からみた我が国の高齢者－「敬老の日」にちなんで－ 労働力調査ミニトピックス - 労働力調査結果に関する分析レポート - 家計ミニトピックス - 家計調査結果に関する分析レポート - 小売ミニトピックス - 小売物価統計調査結果に関する分析レポート - 統計を学ぶ ・児童・生徒向け学習サイト ・先生向け学習サイト （授業モデル・補助教材等）
The International Development Statistics (IDS) online databases cover bilateral, multilateral aid (ODA) and private providers’ aid and other resource flows to developing countries. Our data are presented under three sub-themes: “Flows by provider”, which provides comprehensive aggregate data on the volume, origin and types of aid and other resource flows; “Flows by provider and recipient”, which p
Agriculture and fisheries Climate change Development Digital Economy Education and skills Employment Environment Finance and investment Governance Health Industry, business and entrepreneurship Regional, rural and urban development Science, technology and innovation Society Taxation Trade Energy Nuclear energy Transport
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R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
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