俺「有意差ありで有用としていますが，どんな統計解析を使われたのでしょうか？」 演者「χ2乗検定です」 俺「そのn数だとFisher検定すべきですし，今計算したらp値が0.05より大きいです」 演「え・・・？？」 俺「有意差ないので有用とはいえませんね？」 演「」#やりすぎた— EARL⊿JSICM in 幕張 (@DrMagicianEARL) July 16, 2015 クラシックな話題ですが、上記のツイートを見てやってシミュレーションをやってみようと思いました。 フィッシャーの検定（Fisherの正確確率検定）とカイ二乗検定については カイ二乗検定 | Logics of Blue などで丁寧に説明されています。 ある政策に賛成か反対か、男女10人に聞きました。 賛成 反対 合計 男 3 7 10 女 6 4 10 合計 9 11 20 こういう分割表についてカイ二乗検定をやるには R

経済学者で数学エッセイストでもある小島寛之氏は著書やブログなどで度々測度論的確率論への批判をしています. しかし,それらの批判は自説を立てるための不当なものに見えます. 今回は1つのブログ記事をピックアップしてその内容の検討を行いました. ここで扱ったのは10年近くも前の記事ですが,最近の著書でも同様の主張をしています.

岩波データサイエンスvol3に統計的因果推論に関する原稿を寄稿しました（林岳彦・黒木学『相関と因果と丸と矢印のはなし：はじめてのバックドア基準』）。 構造的因果グラフという難敵を相手に、「読者にとっての分かりやすさ」と「学問的正確さ」を極限まで両立させることを目指して、もう本当に精根尽き果てるまで頑張って執筆しました。この原稿が現在のわれわれの精一杯です。 （時間の関係で最終版の原稿がチェックできなかったこともあり、大きな誤植がないことを祈るばかりです） ＃本原稿の執筆の際にはRcpp関係で有名なteuderさんに貴重なコメントをいただきましたのでこの場を借りて御礼申し上げます。 岩波データサイエンス Vol.3 作者: 岩波データサイエンス刊行委員会出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2016/06/10メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 本当は岩波DS3本体

いま、心理学の中でベイズ統計学を用いた研究が増えています。長年「傍流」とされてきたベイズ統計学が、最近になってなぜ見直されてきたのでしょうか。また、ベイズ統計学とはいったいどういった特徴をもつのでしょうか。「ベイズ統計学って聞いたことはあるけど……」、そんな人に向けた、専修大学の岡田謙介准教授による「ベイズ統計学による心理学研究のすゝめ」。（編集部） 岡田謙介（おかだ・けんすけ）：専修大学人間科学部准教授、カリフォルニア大学アーバイン校客員准教授。主要著作・論文に、A Bayesian approach to modeling group and individual differences in multidimensional scaling.（Journal of Mathematical Psychology, 2016、共著）、『伝えるための心理統計――効果量・信頼区間・検定力』