エッセンス凝縮のテーマ別オリジナル統計解析実験＆解説 

※資料を一部無料で御提供しています [Click!]

 

 

標本平均、標本分散・不偏分散、不偏分散の平方根の性質と母集団（真の値など）の推定

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おすすめポイント

• 統計学的なものの考え方、統計的推定の基本・ツボを凝縮 

 

標本平均、不偏分散の性質の成立をさまざまな分布で確認  [Click!]

おすすめポイント

• 平均・分散の不思議さを体感  

 

確率変数の四則演算と分散・誤差伝播の法則  [Click!]

おすすめポイント

• 「確率変数」の不思議さを体感
• 「誤差の伝播法則」の基本、誤差・相対誤差の理論値・近似式を理解
• 理論値・近似値が実際のシミュレーション値にどの程度近いのかさまざまなケースで体感 

 

信頼区間の正しい解釈とt分布の必要性  [Click!]

　　おすすめポイント

• 「信頼区間」の正しい解釈をリアルに体感
• t分布の必要性（小標本理論の必要性）を実感　

  

検定における二種類の誤りと検出力を理解  [Click!]

　　おすすめポイント

• 検定における二種類の誤りと検出力を一気に体得　

  

平均値の検定・推定　検出力とサンプルサイズの設計含む  [Click!]

　　おすすめポイント

• 仮説の設定、検出力の確保、サンプルサイズの設計からの一連の流れで統計的仮説検定と推定の本質を体得
• 事前の分析：　検出力確保のためのサンプルサイズのシミュレーション
• 事後の分析：　標本効果量に基づく事後的な検出力の確認
• 検出力の近似計算 　

 

二群の母平均の差の検定・推定　検出力とサンプルサイズの設計含む   [Click!]

　　おすすめポイント

• 仮説の設定、検出力の確保、サンプルサイズの設計からの一連の流れで統計的仮説検定と推定の本質を体得
• 事前の分析：　検出力確保のためのサンプルサイズのシミュレーション
• 事後の分析：　効果量（不偏推定値）に基づく事後的な検出力の確認
• 検出力の近似計算
• 効果量の不偏推定値、信頼区間の計算　

 

ｔ検定とウェルチ検定の比較、使い分け　 [Click!]

　　おすすめポイント

• ｔ検定とウェルチ検定の正しい使い方を体得　
• 両検定の検出力をさまざまなケースで比較シミュレーションシート　

  

分散の検定・推定　検出力とサンプルサイズの設計含む   [Click!]

　　おすすめポイント

• 仮説の設定、検出力の確保、サンプルサイズの設計からの一連の流れで統計的仮説検定と推定の本質を体得
• 事前の分析：　検出力確保のためのサンプルサイズのシミュレーション
• 事後の分析：　標本効果量に基づく事後的な検出力の確認
• 検出力の計算
• フィッシャーの近似法、ウィルソン・ヒルファーティの近似法を用いてサンプルサイズのシミュレーション　

  

二群の母分散の比の検定・推定　検出力とサンプルサイズの設計含む 　[Click!]

　　　おすすめポイント

• 仮説の設定、検出力の確保、サンプルサイズの設計からの一連の流れで統計的仮説検定と推定の本質を体得
• 事前の分析：　検出力確保のためのサンプルサイズのシミュレーション
• 事後の分析：　標本効果量に基づく事後的な検出力の確認
• Ｆ分布の正規分布への近似変換による必要最小サンプルサイズの近似計算　

 

３群以上の等分散性の検定：　ハートレイ、バートレット、Leveneの検定  [Click!]

　　おすすめポイント

• ３群以上の等分散性の代表的な検定方法の理解：　ハートレイ、バートレット、Levene
• 検出力シミュレーション
• 比較：　特にバートレットの検定とLeveneの検定

 

カイ二乗適合度検定　検出力とサンプルサイズの設計含　[Click!]

　　おすすめポイント

• カイ二乗による適合度検定における検出力、サンプルサイズの設計を理解
• Jacob Cohen が目安としてあげたカイ二乗適合度検定における効果量の目安（0.1, 0.3, 0.5）がどの程度のレベルなのかをモデルケースで確認
• カイ二乗による適合度検定における検出力・サンプルサイズのシミュレーション
  • パラメタ：　効果量、標本数（総観測度数）、カテゴリー・度数集計区間数、有意水準

 

ヒストグラムの区間数・幅と赤池情報量規準 (AIC)　[Click!]

　おすすめポイント

• ヒストグラムの区間数・幅を計算するさまざまな方法の特徴を理解
• 「データの持つ情報をうまく表現するヒストグラム」をさまざまなデータを設定して試す
• ヒストグラムで表現されたデータの赤池情報量規準 (AIC) を計算し視覚的イメージと比較　

 

「統計学に親しむ」ことを目的に、統計学・統計解析にまつわるちょっとした驚きの面白い話、ちょっとした疑問、小ネタをとりあげてみました　[Click!] 

 

油田規模分布 [Click!]

石油業界では定説化している油田の規模を推定するための分布。地球のエネルギー戦略を考える上でとても重要だが、この分布をめぐってはいろいろな説があるらしい。 

 

「カイ二乗」はなぜ「二乗」なのか？「カイ」とは何なのか？ [Click!]

統計学の教科書には必ず出てくる「カイ二乗」。カイ二乗値による適合度検定では、カイ二乗 = Σ [（観測度数と期待度数の差）^2 / 期待度数 ] を計算するのだが、よく見ると分子は二乗なのだが、分母は二乗になっていない。もともとカイ二乗分布は同じパラメタ（平均、標準偏差）をもつ正規分布に従う確率変数の平方和の分布のことなので、これでカイ「二乗」というのは予想がつくのだが、この定義と適合度検定をする際の計算式との関連はどうなっているのだろう？  

弊社の主催する「本質を体得する統計解析セミナー」では、セミナー用教材に加え、上記「おすすめコンテンツ」でもご紹介する「実験」を交え、短時間で効率よく肚（ハラ）に落として体得するセミナー　を目指します。

※実験をまとめて実施してみたい方もおすすめです

 

弊社セミナーの５つのこだわり [Click!]

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　※大変申し訳ございませんが、現在定期セミナーはいったん中止としております

　　個別セミナーの企画については別途個別に御相談させていただければ幸いです

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