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統計学Part17 [無断転載禁止]©2ch.net
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0772１３２人目の素数さん
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2019/10/22(火) 01:47:38.25ID:OUWgx3Yq
データサイエンス＝機械学習　になってしまって、統計学への関心が薄れてきた印象
データサイエンス関係の学科や学部が増えてきてるが、いずれもビジネスに寄りすぎていて、トレンド終わったら危うい印象
結局将来的にもデータ関連の人材はデータ処理を専門とせずに各々の研究の必要に迫られて独学した従来型が主流な気がする
0773１３２人目の素数さん
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2019/10/26(土) 17:02:21.23ID:qnfsZRYc
機械学習にしても統計学にしても、今後はSPSS等の高額統計ソフトは廃れていくと思う。RやPython使える人が重宝されるだろう。
0774１３２人目の素数さん
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2019/10/26(土) 17:14:56.32ID:80nGs05h
緑本が難しかったんだけど、どの本から始めたらいいですか？
0775１３２人目の素数さん
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2019/10/27(日) 08:03:15.48ID:xp3AzHdF
機械学習のベースは統計学
ついでにいうと機械学習機械学習といっているのは日本くらいなもん
0776１３２人目の素数さん
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2019/10/27(日) 10:08:41.82ID:725LjOOC
>>774
緑本って何？
0777１３２人目の素数さん
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2019/10/27(日) 10:19:47.64ID:ZKA7UMw6
緑本と言えば東大出版の三部作の緑か、統計モデリング本かのどちらか
0779１３２人目の素数さん
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2019/10/27(日) 12:59:36.48ID:fPVOzMOu
Ｒは数年前に既に衰退始まっててpythonに移行しつつある
0780１３２人目の素数さん
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2019/10/27(日) 13:06:49.82ID:C7RbWweK
>>776
>>777
モデリングのほうです！
0781１３２人目の素数さん
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2019/10/27(日) 13:22:30.81ID:t6dYTPS1
>>772
日本でいうDSだの機械学習はもう数年で終わり
今慌ててDS関係の講座作ってる大学は不良資産抱えることになる
新規採用した教員が今後20年足引っ張るよw
0784１３２人目の素数さん
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2019/12/04(水) 23:38:03.50ID:JeLX6Nlr
不偏分散を算出する際にn-1で割る、というのは、実際に期待値を計算して、不偏推定量とするのに必要なのは理解できるのですが、
自由度と不偏推定量はどうして関係があるのでしょうか？

不偏分散だけじゃなくて、一元配置の分散分析や、最小2乗法でも、自由度で割る、
という自由度との関係があるように思いますが、どのような数学的背景があるのでしょうか。
0785１３２人目の素数さん
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2019/12/08(日) 12:05:25.84ID:wenJp6AV
非線形の重回帰分析をしたいんだけど、ネットとか専門書見てもあんまり情報なくて、非線形重回帰分析ってあまり使われてないんですかね？
いい本あったら教えてください
0786１３２人目の素数さん
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2019/12/08(日) 12:34:39.66ID:2phJLplo
非線形の重回帰って普通にニューラルネットなりランダムフォレストなりで回帰することじゃないの？
又は2次関数なりで変数変換して線型回帰に落とし込むとか
いずれにせよ大層な話じゃないと思う
0787１３２人目の素数さん
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2019/12/08(日) 16:56:44.30ID:/8FwQ3R/
重回帰分析みたいに目的変数を推定するのを、説明変数と目的変数が非線形の関係なんで、非線形の重回帰分析をしたいんですよね
ニューラルネットとかでもいけるんですかね？ニューラルネットは軽く調べただけであんまわかってなくてすんません
0790１３２人目の素数さん
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2019/12/30(月) 23:03:06.88ID:3PRRBx7S
条件の違う２つの群に対して、５つ提示した物のうちどれが好みかってテストをして、条件によって選択のばらつきが変化するって話をしたいんだけど、これはどう検定したらいいんだろうか？
0791１３２人目の素数さん
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2019/12/31(火) 20:29:52.64ID:uFwLZGG6
分散の比ならF検定かな
0792１３２人目の素数さん
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2019/12/31(火) 20:31:56.88ID:uFwLZGG6
標準偏差の比が正しいのか
0793１３２人目の素数さん
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2019/12/31(火) 22:11:44.84ID:4uBrQaIf
名義尺度になるから標準偏差は取れなくない？
カイ二乗検定かね？
0794１３２人目の素数さん
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2019/12/31(火) 22:15:54.60ID:uFwLZGG6
独立性の検定は使えるかもね
0795１３２人目の素数さん
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2019/12/31(火) 22:17:43.07ID:uFwLZGG6
好みを点数で評価してもらったら
形式上は間隔尺度になるかも
0796１３２人目の素数さん
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2020/01/17(金) 01:21:44.67ID:uZ2HrGrW
要素Aについて、Aがある場合とAがない場合に、
100回中何回事象X、Y、Zが起きたか調べたデータがあるとき

X、Y、Zが起きるのは高得点である
たとえば
Xが起きる=〇点、起きない=0点
Yが起きる=△点、起きない=0点
のように何点であるかはわからないが、事象が起きると
起きないときに比べて高得点が得られるとすると、

要素Aは「高得点を得る」のに影響しているのか
というのを調べるのにはどうしたらいいでしょうか？
AとX、AとYのように個別にカイ二乗検定を行うと
p値は0.05より大きいというようなことはわかったのですが…

100回中
A ~A
X 15 10
Y 17 10
Z 12 8
0797１３２人目の素数さん
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2020/01/18(土) 11:00:37.99ID:qWqQZnoU
>>796
Aと、Xが起きる起きないの関係でP値が5%超だと
AとXの発生は無関係って解釈になるのでは？

そのレスにあるクロス集計表だと
AとXYZのどれが発生するかの関係を調べることになると思う
0798１３２人目の素数さん
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2020/01/19(日) 13:25:58.01ID:2vRPAcfj
>>797さん、ありがとうございます！

....A ~A
X...15 85
~X..10 90

....A ~A
Y...17 83
~Y..10 90

....A ~A
Z...12 88
~Z.. 8 92

についてそれぞれp値は5%超なので、
「高得点を得る」事象X、Y、Zについて、
帰無仮説：要素Aによって、事象X、Y、Zの発生のしやすさは変わらない
は棄却不能であるので、
Aによって、「高得点の得やすさ」は変わる、または変わらない、のどちらともいえない
Aがあるときはないときに比べて、Xは5回、Yは7回、Zは4回、多く発生しているが、
それは偶然であるのか必然であるのか、このデータから推論することはできない
ということでいいのでしょうか？
0799１３２人目の素数さん
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2020/01/19(日) 14:38:42.36ID:SmisEix1
>>798
H0：二つの変数は独立である。
H1：二つの変数は独立ではない（何らかの関連がある。）
でH0を棄却できないので
AとXが独立である可能性がある、つまり
AとXに関連があるとは言い切れない
になると思います

有意水準の値にもよりますけど
0800１３２人目の素数さん
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2020/01/19(日) 15:31:21.50ID:2vRPAcfj
ありがとうございます

優位水準5%としたとき、p>0.05なので

AとXが独立である可能性がある、つまり
AとXに関連があるとは言い切れない

同様にp>0.05なので
AとY、AとZに関連があるとは言い切れない

よって優位水準5%としたとき、Aと「高得点を得る」ことに関連があるとは言い切れない
（あるともないとも言い切れない）

ということで大丈夫でしょうか？
0801１３２人目の素数さん
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2020/01/19(日) 15:47:51.10ID:6nrSQfDB
統計学の勉強をしたいのですがお勧めの教書はありますか？とりあえず統計検定2級を取ることを目標にして2級の参考書、過去問のみ持ってますが、範囲外のことも掻い摘んで勉強したいです
0802１３２人目の素数さん
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2020/01/19(日) 15:58:46.14ID:SmisEix1
>>801
図書館とかでいろいろ見てみたらいいのでは？
同じ事でも自分に分かり易い書き方をしてあるかどうかは読む人によって違うので
0805１３２人目の素数さん
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2020/01/20(月) 15:41:43.88ID:RFS0mRu2
それぞれ、サイズの異なる
A　B　C　D　E　が5分類有り、ONとOFFの2つの状態を持ちます。
ONには、各分類でトリガーとなるイベントが起きた際に一定確率でなります。

判明している数値は、A〜Eのサイズ（量）と各分類でONになった回数です。

分類ごとのトリガーの発生回数とONになる確率を推定したいのですが、
各分類で起こった回数もトータルでの起こった回数も不明です。
0806１３２人目の素数さん
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2020/01/20(月) 15:58:45.38ID:59LWl8Pz
スレ違だったらすまん
TwitterでAが好きな人はお気に入り、Bが好きな人はリツイートっての見たことある人いると思うんだけど、片方の投票だけ拡散される性能がある場合ってアンケートは平等と言えるのかな？
ふと疑問に思ってしまった
0809１３２人目の素数さん
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2020/01/21(火) 18:49:54.65ID:XQhOWIM5
>>802
遅くなってしまい申し訳ありません。
情報ありがとうございます、参考に致します。また些細なことで質問することもあると思いますが、その時はどうぞよろしくお願いします。
0813１３２人目の素数さん
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2020/01/22(水) 19:30:28.36ID:KUYY19ls
>>812
定義とおりに計算したら求められると思います
Xが-4を取る確率をその表から読み取って掛け算して
他の値も同様にして、全部足し合わせる→平均
平均との偏差の二乗を足し合わせて個数で割る

共分散も定義の式を確認してその通りに計算する
0814１３２人目の素数さん
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2020/01/25(土) 00:28:42.59ID:IzxreXdi
質問：日本人を対象としたアンケート調査で十分なサンプル数を得られたものの、回答欄に不備があって回答の数パーセントが間違った集計をされた場合

Q1. この統計調査そのものを棄却すべきなのか
Q2. 信頼区間をいじればどうにか統計として成り立つのか
Q3. 出てきた結果に数パーセントの補正をなにかしらすれば使えるのか

よかったら教えてください。具体的な話をすると「20代男性は交際経験も性交経験もないのが○％！」みたいな記事を読んでたとき「これ3-10%いるLGBT人口を考慮しないと自分みたいなケツマンコ人数2桁でもおマンコゼロって回答するよね…」て思ったので。
0817１３２人目の素数さん
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2020/01/27(月) 12:27:19.82ID:p+k1S3fn
仮説が正しい確率とかいう意味不明な概念を持ち出して絶賛炎上中だな

"瀕死の統計学を救え! ―有意性検定から「仮説が正しい確率」へ―"
0818１３２人目の素数さん
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2020/01/27(月) 13:06:07.10ID:vv73qAWZ
>>805
求めたい値を変数として
今わかっている関係を数式で表す

それらを使って誤差などの評価値を最小にする値を探す

組合せ最適化問題に帰着するかもしれない
0819１３２人目の素数さん
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2020/01/27(月) 13:11:52.77ID:vv73qAWZ
>>814
除外する基準が分からないなら
そのアンケートの結果としては意味があるだろうけど
対象外としたい集団の結果がどの程度影響しているかわからないんじゃ補正の仕方もわからないと思う

別の統計で対象外としたい集団の結果がわかればそれを使って補正すればいいのではないか
0820１３２人目の素数さん
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2020/01/27(月) 13:12:35.41ID:vv73qAWZ
>>817
仮説が正しい確率が小さいから仮説を棄却するんじゃね？
0821１３２人目の素数さん
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2020/01/27(月) 21:23:53.03ID:rbwRL9KL
「仮説」を統計モデルのようなものとすると「仮説が正しい確率」を計算するためには今対象とする事象の真のモデルを知っている必要がある
現実世界においてはそんなもの知り得ないし、万が一知っているならそもそもそれと別のモデルを立てて計算する必要などなくなる
0822１３２人目の素数さん
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2020/01/27(月) 21:38:20.59ID:vv73qAWZ
>>821
仮説が正しいという前提で観測した事象が発生する確率を考えてみたら1%以下だった→仮説が間違いと考える

分布は正規分布とかχ二乗分布とかt分布とかF分布とかそれらしいものを使うんじゃね？
中心極限定理とかで安定分布とみなせるとかあるんじゃね？
0823１３２人目の素数さん
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2020/01/27(月) 21:40:59.43ID:vv73qAWZ
>>821
別の手段は何か適切なものがあるの？
ないなら近似的なものでも答えがわかった方がいいんじゃね？
0824１３２人目の素数さん
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2020/01/27(月) 22:33:49.08ID:AlwQV46l
>>823
勝手に想定した分布は真の分布ではないし中心極限定理で正規分布になるというのも
有限サンプルの世界ではあくまで近似でしかない
そもそも「仮説が正しい確率」などというものが求めようがないと言っているだけであって
近似的に使えるものがあれば好きに使えばいい
ただ単にそれを「仮説が正しい確率」と呼ぶのは事実と異なる
0825１３２人目の素数さん
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2020/01/28(火) 00:05:49.11ID:L5uOvH9/
この問題を教えて頂けないでしょうか？
大学1年生について，何かを失敗してしまうことへの恐怖感を感じる程度（「以下，「失敗恐怖尺度得点」）と，個人の大学生活への不適応度（以下，「不適応得点」）を測定したところ，
それぞれの記述統計量について，「失敗恐怖尺度得点」に関して平均値=4.05，標準偏差=1.17，「不適応得点」に関して平均値=20.29，標準偏差=6.49という結果が得られた。また，2変数間の共分散は2.37であった。
「失敗恐怖尺度得点」を独立変数とし，「不適応得点」を従属変数として単回帰分析を行い，それぞれ値を入力欄に記入せよ。
(1) 切片を推定せよ
(2) 回帰係数を推定せよ
(3) 決定係数を示せ
(4) 単回帰分析の結果，得られる，従属変数の予測値と，従属変数との間の相関係数を求めよ
(5) 予測の標準誤差を示せ
0827１３２人目の素数さん
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2020/01/28(火) 09:17:05.42ID:+WlMKIb4
ベイズって簡単なの？理解に苦しんでる笑
もう一踏ん張りしたらそのステージに上がれるかな
0828１３２人目の素数さん
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2020/01/29(水) 06:00:24.07ID:wY0tYf5k
平均値100 標準偏差15で定義される知能指数で
標準大学の新入生の知能指数の平均が100
裏口シリツ医大の新入生の知能指数の平均が85であったとする。

各大学から１/10を無作為抽出して知能指数をｔ検定したときのｐ値の期待値、中央値を求めよ。
また、ｐ値が0.05以上になって裏口シリツ医大の新入生の知能指数は統計的に有意差はないと主張できる確率はいくらか？
0829１３２人目の素数さん
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2020/01/29(水) 06:51:38.37ID:wY0tYf5k
>>825
統計ソフトを使っていいなら、擬似乱数発生させて近似値ならだせる。

Rだと

library(MASS)
mx=4.05
my=20.29
sx=1.17
sy=6.49
vxy=2.37
n=1e6
mu=c(mx,my)
si=matrix(c(sx^2,vxy,vxy,sy^2),ncol=2)
dat=mvrnorm(n,mu,si)
X=dat[,1]
Y=dat[,2]
lm(Y~X)
0832１３２人目の素数さん
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2020/01/29(水) 10:50:47.84ID:QT00WVSK
>>824
仮説なんだから真の分布はわかるはずがないだろ
仮説が成り立つとして検定するんだから

真の分布なんて厳密に判るケースの方が少ないんじゃないか？
今あるデータだけでなく未来のデータも含めないと真の分布は厳密にはわからないんだし
0833１３２人目の素数さん
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2020/01/29(水) 12:11:52.87ID:tswqnp9S
>>832
だから散々言っているように、真の分布が分からないのに仮説が正しい確率など分からないよね？ということ
あくまで自分が勝手に作ったモデルが手元のデータに対してどれぐらい使い物になるかが分かるだけ
それが有用なら使えばいいが、それは決して仮説が正しい確率ではないというだけのこと
0834１３２人目の素数さん
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2020/01/29(水) 13:44:04.84ID:QT00WVSK
>>833
自分が勝手に作ったモデルのことを仮説と呼ぶ
仮説が正しい確率=自分のモデルが正しい確率
0835１３２人目の素数さん
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2020/01/29(水) 14:19:09.31ID:J3LUoz9R
>>834
そこで言う「正しい」って何だよってこと
正解があって初めて自分が作ったものが正しいか間違いかを論じることができるはずだが正解を誰も知らないので「正しい」などという言葉を使ってはならない
0836１３２人目の素数さん
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2020/01/29(水) 14:21:53.19ID:QT00WVSK
>>835
正しい→観測した事象が発生する確率が高い
0837１３２人目の素数さん
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2020/01/29(水) 14:25:41.43ID:QT00WVSK
>>834
これは正確ではなかったかも

仮説が正しい確率=自分のモデルで対象の事象が発生する確率

自分のモデルで対象事象が発生する確率が低い→
自分のモデルつまり仮説が正しくないから仮説を棄却する
0838１３２人目の素数さん
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2020/01/29(水) 14:27:55.83ID:QT00WVSK
>>837
統計量と検定に使う分布を適切に選ぶ必要はある
どの程度の精度が必要かは個別に違うだろう
近似でも有用なケースもある
0839１３２人目の素数さん
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2020/01/29(水) 14:36:14.08ID:QT00WVSK
>>835
統計だから正しいか正しくないかの二択ではないんだよ
正しい可能性が1%なのか95%なのかで違うだろ
0840１３２人目の素数さん
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2020/01/29(水) 15:11:01.46ID:tswqnp9S
正しいか正しくないかは確率変数ではないので正しい確率などという概念がおかしい
確率変数ではないのだから正しいという言葉を使った瞬間に正しいか正しくないかの二択で論じることになる
>>837にあるようにあくまで計算するのは作成したモデルで観測した事象をどれだけ説明できるかであるが
それは一般に言う「正しい」の意味合いとは大きく異なる
だから「正しい」などと大袈裟なことを言わずに正直に自分が作ったモデルとはこの程度合っていると言えばいいだけのこと
0841１３２人目の素数さん
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2020/01/29(水) 17:57:57.14ID:QT00WVSK
>>840
正しいという言葉の定義の問題でしかないな
意思疎通ができれば問題ない
正しいとはこう言う意味に解釈すると前置きすれば解決する
0842１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/01/29(水) 18:12:15.61ID:yutX131C
だからベイズ使えベイズ。
仮定したモデルが正しい確率だから分りやすいぞ。
0843１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/01/29(水) 18:49:21.49ID:QT00WVSK
ベイズって観測するまでは事前分布を均等だとみなして
観測に合わせて分布を更新すると理解しているけど
それだと滅多に起きない事を考慮できないんじゃないの？
0845１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/01/31(金) 12:18:53.38ID:3R+evHVz
>>843
無情報事前分布を当てはめるのは普通は確率分布のパラメータに対してであって最終的に知りたい確率分布自体は別のものを用意すればいい
レアな現象を扱いたいならポアソン分布とかをベースにした統計モデルがよく使われる
0846１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/01/31(金) 18:00:11.17ID:20AlCGSm
別の質問スレに書いたけどスレチだったようで回答頂けなかったので、こちらで質問させてください。

あるデータを連続分布関数でフィッティングしてパラメータを決めたいのですが、累積でやるのと階級に区切ったヒストグラムでやるのはどちらがいいのでしょうか？
0848１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/02/05(水) 18:12:00.94ID:CqhwK2bl
両方試して、実運用の成績が良さそうな方を使う
0850１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/02/18(火) 01:50:07.55ID:MRffbEd5
>>847
俺も累積だと思うんだけど。
階級に区切るほうだと、階級幅をこっちで決めなきゃいけないからいらんパラメーターが増えるのがデメリットだけど、メリットあるのか？
どっちも最小二乗法は使えるよね。
0851１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/02/18(火) 07:47:57.35ID:u7S9BjHY
最小二乗法が使えるかどうかはデータの誤差分布がどうなっているか次第なので実際のデータを見ない限り最小二乗法が使い物になるかは誰にも分からない
0852１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/02/25(火) 22:11:40.24ID:i9jNym3/
日本統計学会の春季大会は中止になりました。
0853１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/02/28(金) 14:03:26.45ID:+BoqDQ44
アメリカの株のセンチメントの悪化が1万年に1度の発生確率って本当ですか？

https://imgur.com/OCqv5uX.jpg
0854１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/02/28(金) 17:26:29.83ID:3mNEM8z5
収益率に正規分布を使うと大変な間違いになります。
株価は非線形的な反応をします。
ポートフォリオは毎日リスクにさらされます。
0855１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/02/28(金) 17:35:43.67ID:zqjyPXbo
>>854
正規分布って線形ではないよね
株価とかがランダムウォークしたら正規分布にならない？
0856１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/02/28(金) 17:36:54.90ID:zqjyPXbo
ポートフォリオがリスクにさらされないと価格変動はなくなるからキャピタルゲインを得られない
0857１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/02/28(金) 17:49:00.30ID:3mNEM8z5
>>855
平時はそうだけど
裾はもっと分厚い

非線形というのは例えばコロナだけの問題ではないということで
連鎖反応がある
0858１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/02/29(土) 01:12:54.01ID:9VrNPLAR
＞　センチメント分析とは、文字通り消費者の「センチメント = 感情」を分析する
＞　ことを意味します。ウェブ上に投稿されたコメントなどを分析することによって、
＞　消費者が持っている感情がネガティブなのかポジティブなのか、また、どの程度の
＞　強さなのかを知ることができます。

そのセンチメント分析が何をどういう方法で分析したのか不明なのだから、
５σと言われても、さっぱりなんのことやらわからんよ。
単に否定的な単語の出現頻度が上昇したとか、そんなところだろ？
だって、テレビも新聞もウィルスの記事だらけ。
そんなの分析したら極端な結果になるんだろうね。
だけど５σと判断した基準がわからんのだから、
さっぱり意味不明だね。
その意味不明だということが理解できない人が、馬鹿ということ。

つーか、非線形と線形がどういう意味なのか
知ってる奴がいないということに驚いてる。
少しは勉強したほうがいいね。
0859１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/02/29(土) 07:47:57.93ID:HVbT+JBd
>>858
線形、非線形を知っているのがいないってどうやって確認したの？
確認できない→いない
と判断した？
0860１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/03/01(日) 00:47:01.48ID:xtXMQc/Z
SPSSで２グループの判別分析をおこなうと、正準判別関数と分類関数が出力されます。
この二つの違いは何でしょうか。
実際に分類を行う場合には、分類関数を使用するのでしょうか。
0861１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/03/10(火) 23:31:53.48ID:qimc2JEn
初めてこのスレに来た！
データ分析のために統計学を学ぼうとしていて、調べるとちょうど6月に検定試験があってちょうどいいなと思ってた今日この頃
皆さんは受験しますか？
0862１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/03/11(水) 01:44:41.71ID:EAYVYeBW
>>851
たまに真顔でこういう人がいるから困る
検定と推定は別物な

>>840
841がおかしいけど
センセーショナルなほうがもてはやされるんだろうね
0863１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/03/11(水) 09:35:31.57ID:BYdSeDgC
>>862
R2が小さくても使えると？
0864１３２人目の素数さん
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2020/03/11(水) 11:43:01.24ID:SrjUptyu
使える＝計算して何らかの結果が出せる、という意味なら使える
使える＝計算して得た結果が役に立つ、という意味なら使えない
0865１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/03/11(水) 11:50:18.06ID:BYdSeDgC
>>864
計算可能かどうかは学問的には興味があるだろうけど
最小二乗法を学問的に研究しても面白くないんじゃないか？

事業とかの役に立つという意味で使えるという用語を使用する人が多いだろうよ
0866１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/03/11(水) 20:11:15.36ID:pvvBKa5t
誤差が正規分布はblueの条件じゃないことをいいたいんだろう
正規分布に従っていればモデルのフィッテングがいいわけじゃない
決定係数が高くても外れ値で見かけ上の直線性になっているだけかもしれない
相関係数の検定結果で悦にひたっていた人を思い出すわ
0867１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/03/11(水) 21:08:54.56ID:KSMk05c1
だから結局は実際のデータをプロットしたりして見てみないとどんな方法が最適かなど誰にも分からない
あらゆるデータに対して有用な結果を出せるような都合のいい手法など存在しない
086925
垢版 |
2020/03/21(土) 22:18:20.38ID:OJKhoHNQ
人がいないので、質問を破棄します。
どうぞよろしく。
0870１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/03/21(土) 22:22:48.23ID:OJKhoHNQ
>>869は間違いなので無視してください


すみませんが、確率論統計学オタクの方々、日本のコロナウイルス感染者数を
計算できませんか
このコロナ騒ぎ以来日本政府はなんか態度が怪しげで外国のように検査数を
増やすつもりもないようです。
そこで、実際の感染者数をなんとか計算でだせないかと。

3月20日現在の、感染者数
日本国内 1015人
重症者49人
死亡者35人

致死率は１%から2%

NHKが毎日更新してる新型コロナの日本のデータ
https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/

ジョンズホプキンス大学が毎日更新してる新型コロナ世界の感染者数
https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6

よろしくお願いしますm(_　_)m
0871１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/03/22(日) 00:39:49.02ID:lg1RjcFm
医療体制も国民の意識も栄誉状態も国内外の移動の頻繁さも全く違う国のデータを並べて一体何が推定できるようになると思っているのか
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