頻度論 vs. ベイズ統計（前半） – 医療政策学×医療経済学
（写真：Simon Cunningham／クリエイティブ・コモンズ表示 2.0 一般） 世の中には統計学やベイズ統計の本や記事があふれています。頻度論のフレームワークで統計学を学んだ人（「頻度論者」と呼びます）の中には、ベイズ統計は事前分布（詳しくは後述します）という主観的なものを入れ込むので「信用ならない」と言う人もいます。一方で、ベイズ統計を信じている人たち（「ベイズ論者」と呼びます）は、ベイズ統計は頻度論よりも柔軟性が高く、洗練された高度な統計学であり、より優れていると主張します。そして、ちまたにある記事はおそらく頻度論しか使わない人が書いたもの（「なんとなくベイズは苦手」）や、もしくはベイズ統計が大好きな人が書いたもの（「ベイズ最高！」）が多いような気がしています。自分が何を信じているかでどっちが正しいと思うかが決まるイディオロギーの対立に近い感じになってしまっているような印象を受
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分野別一覧 国勢調査，経済センサス，人口推計，労働力調査，家計調査，消費者物価指数など統計局が実施している統計調査・加工統計及び日本統計年鑑，日本の統計，世界の統計などの総合統計書の分野別一覧を表示 50音順一覧 統計局が実施している統計調査・加工統計及び総合統計書の50音順一覧を表示 公表スケジュール 統計局が実施している統計調査などの結果の公表スケジュールを紹介 統計トピックス 統計局が実施している統計調査などを社会情勢（国民の祝日、記念日等を含む）を踏まえたテーマに分析・編集して紹介 統計表一覧（Excel集) 統計局が実施している統計調査などの統計表をダウンロードできるコーナー 総合統計書 結果の利用案内 統計局が実施している統計調査などの結果の入手方法を紹介（統計相談室，各調査担当課，統計図書館，刊行物・電磁記録媒体の販売先など） 政府統計公表・提供状況（府省別）（政府統計の総合
Zansa0802
TwitterをはじめとするマイクロブログはNPO広報にも使われはじめています。その利用状況、利点とリスクなどをご紹介します。 このスライドは、ひょうごんテック主催の第5回テックカフェにおいて発表されました。
小標本問題と t検定 - ほくそ笑む
統計を学び始めると「t検定」というのが最初のほうで出てくると思います。 t検定は、20世紀前半に活躍した統計学者、ウィリアム・ゴセットによって「小標本問題」というのを解決するために考案されました。 小標本問題とは、正規分布の平均値の検定に正規分布を用いると、サンプルサイズが小さい場合にαエラーを過小評価してしまうという問題です。 今日はこの小標本問題とそれを解決する t検定について R によるシミュレーションを使って説明してみたいと思います。 正規分布の平均値の検定 確率変数 が正規分布に従うとき、その平均値もまた、正規分布に従います。 数式で書くと、 となります。（分散が されていることに注意） なので、正規分布の平均値の検定には正規分布を使用すれば良いように思われます。 これを R でシミュレートしてみましょう。 # 正規分布を使用して平均値が 0 と等しいかの p値を求める norm
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朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
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