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中澤 港%人類生態学者@神戸大学 retweeted
黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
9h
Replying to
@genkuroki
@h_okumura
@MinatoNakazawa
#統計
どういう「工夫」を想定しているかが分からない。 男と女の2分割でも、男と未成年女と成人女の3分割でも、男の割合単独の信頼区間は同じものです。 3分割の場合での複数のパラメータの同時信頼区間(区間の直積型の信頼領域)はそれらとは異なります。 私の方が誤解しているなら教えて下さい。
中澤 港%人類生態学者@神戸大学
@MinatoNakazawa
15h
Replying to
@genkuroki
ご指摘ありがとうございます。工夫してみます
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ハクメス3世 retweeted
統計クイズ・データマッピング(紙川 怜)
@ren_kamikawa
5h
‘ おはようございます!! 【難易度:★★★☆☆】 さて問題です。 これは何の支出でしょうか? <選択肢> ① 外壁・塀等工事費 ② 植木・庭手入れ代 ③ 火災・地震保険料 正解は本日17時 今日も楽しい一日を! ★ファミマビジョンで出題中★
gate-one.co.jp/news/info/832…
#統計
#クイズ
#地理
#GIS
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きく retweeted
瀧波 一誠 | 地理と珈琲を愛する人
@mokosamurai777
Nov 6
クイズ:主要国のベンチャーキャピタル投資額 2位の国はどこでしょう? ①日本 ②フランス ③イスラエル ④ドイツ ちなみに、2位の国は対GDP比率でも世界トップクラス。これはほぼ答えに近いかな…? 正解は後ほど、リポストで投稿します。
#地理
#クイズ
#地理日めくりクイズ
#共通テスト
#統計
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きく retweeted
統計クイズ・データマッピング(紙川 怜)
@ren_kamikawa
Jul 30
‘ 正解は・・・ <梅干し> 和歌山市がトップ! 紀州南高梅は有名。 「梅干しを食べると難が去る」そうですよ。 今日もたくさんのためになるリプをありがとうございます。 よい夜を! ★ファミマビジョンで出題中★
gate-one.co.jp/news/info/832…
#梅干し
#地理
#GIS
#クイズ
#統計
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きく retweeted
統計クイズ・データマッピング(紙川 怜)
@ren_kamikawa
Apr 10
‘ 正解は・・・ <干ししいたけ> トップは大分市! 前年トップの鹿児島市は2位 金額が低いものの、九州の色が濃い。 今日もたくさんのリプをありがとうございます。 よい夜を! ★ファミマビジョンで出題中★
gate-one.co.jp/news/info/832…
#干ししいたけ
#地理
#GIS
#クイズ
#統計
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きく retweeted
統計クイズ・データマッピング(紙川 怜)
@ren_kamikawa
19h
‘ 正解は・・・ <干しのり> 徳島市が僅差でトップ! 前年トップだった佐賀市が抜かれる形。 断トツだったのですけどね。 今日もたくさんのリプをありがとうございます。 よい夜を! ★ファミマビジョンで出題中★
gate-one.co.jp/news/info/832…
#干しのり
#地理
#GIS
#クイズ
#統計
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きく retweeted
統計クイズ・データマッピング(紙川 怜)
@ren_kamikawa
Nov 7
‘ おはようございます!! 【難易度:★★★☆☆】 さて問題です。 これは何の支出でしょうか? <選択肢> ① 干しのり ② 干ししいたけ ③ 梅干し 正解は本日17時にポストします。 今日も楽しい一日を!! ★ファミマビジョンで出題中★
gate-one.co.jp/news/info/832…
#統計
#クイズ
#地理
#GIS
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
9h
#統計
パラメータ(θ, η)の自然な信頼領域を図示すれば、パラメータ(θ, η)のどの値がデータの値と比較的相性が良いかがぱっと見て分かるようになる。 例 ↓
黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
3 Nov 2024
Replying to
@genkuroki
#統計
ヒートマップでの色をP値ではなく、S値=-log₂(P値)でつけた場合の 95%信頼領域 = P値≥5%となる(a,p)の値全体 のグラフ。P値=100%とP値=5%に対応するS値はそれぞれ0bitと約4.3bitなのでその間の部分に色がつけられています。
github.com/genkuroki/public/…
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
9h
#統計
信頼領域として区間の直積型領域を考えることは、対応するP値関数の視点から見ると、十分に自然なものにはなっていないと思う。 目的に合わせて注目するパラメータの個数を2個まで減らして、より自然な信頼領域をグラフで図示するようにした方が良い場合もあると思った。
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数字に表れない
@uesnx
11h
需給の波に🌊余白が浮かぶ 需給は数字で語られるけれど📉の間には言葉にしにくい間合いがある。 行列の長さ、品切れの棚、値札の迷い。 それらは統計に載らない、市場のささやきです。 ここでは📝供給と需要の間に生まれる余白を拾い集めて綴ります。
#統計
#世界需給
#需給の余白
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
14h
#統計
(θ₁,…,θᵣ)の区間の直積型95%信頼領域 CR(X)=[L₁(X),U₁(X)]×⋯×[Lᵣ(X),Uᵣ(X)] のθ₁部分[L₁(X),U₁(X)]は一般にはθ₁の95%信頼区間を与えません。 だから、解説時には、[L₁(X),U₁(X)]をθ₁単独の信頼区間だと絶対に誤解しないように厳しく注意警告しておく必要があると思いました。
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
14h
#統計
データの値Xに区間を対応させる関数CI₁(X)がパラメータθ₁の95%信頼区間を与えるためには、次が成立している必要があります: パラメータθ₁のみを値a₁に設定したモデルの確率分布(ただ一つに決まらない)で生成された仮想的なデータXについて、a₁∈CI₁(X)となる確率は95%で近似される。
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