R ではさまざまな理論分布の確率密度 f(x) ，累積分布 P(X ≦ x) ，確率点 min{ x : P(X ≦ x) > q } ，及びその分布に従う乱数を求めることが出来る． 確率分布と乱数に関する関数の使い方 後に紹介する確率分布に関する関数を使用する場合は，以下のような対応表を用いればよい． この表は，確率分布名が xxx である分布の確率点は “qxxx” で求めることが出来ることを表す．例えば t 分布ならば，この累積分布は pt ，確率点は qt で求めることが出来る．

多重検定 多重検定全体の説明はここからどうぞ。 1)パラメトリック法 パラメトリック法とは、母集団 分布が正規分布であることを仮定した上で それぞれの母平均の 比較をおこなう方法です。 ◎Tukeyの方法 母平均について 群間ですべての対比較を 同時に検定するための多重比較法。 例：５種類の方法を比較するためにある特性値についてデータをランダム サンプリングしたとき、どの方法の間に有意差があるのか検討する場合。 ◎Dunnettの方法 １つの対照群と２つ以上の処理群があって、 母平均について 対照群と処理群の対比較のみを 同時に検定するための多重比較法。 各処理群の母平均が対照群の母平均と比べ 「異なるかどうか」だけでなく「小さいといえるか」または「大きい といえるか」を判定したい状況で用いることができます。 例：３種類の方法を対照群と比較するために、ある特性値についてデータを ランダムサ

前ページで検定の概要を説明したが、先程の例題を基に具体的な手順を説明します。 例） ある工場で製造された製品の収量平均が53.5kg、標準偏差が12.0kgであることが分かっている。 今回新しい方法で製造した製品を２０ロット無作為抽出で標本調査した結果、収量の平均は60.0kgであった。 この結果では6.5kgの差があるが、新しい製造方法は従来の製造方法と比べて収量に差があるといえるだろうか。 新しい製造方法は従来の製造方法と比べて差がないという仮説を例にして手順を進める。 また、有意水準は5%ととする。 手順１ 帰無仮説H0と対立仮説H1を設定します。 帰無仮説H0：差はない 対立仮説H1：差はある 手順２ 「検定統計量」μ（ミュー）を求めます。 手順３ 手順２で求めた検定統計量μ=2.43が採択域に入るか、棄却域に入るかについて判定します。 下図に示す通り、両側検定で有意水準5%の場合

* [myself] 今週のお仕事 4 日間中 2 日間は統計数理研究所でセミナー受講。 そのため、いつもに比べれば通常業務についてはあまり進捗がなかったが、まあ仕方ないところ。 受講したセミナーは R 言語 で時系列データを解析する内容で、 この言語で試してみたいことの一つに関係するものだった。 立川への移動は大変だったけど、受講して良かった。 (実は移動の時間を使っていくつか試用できるツールが書けたので、大変だった移動ですら良いものだった) * [miscellaneous] 日本企業の不思議な選択 生産性の低い人材が集まると、単独の時以上に生産性が低くなる。 理由は簡単。 傷の舐め合い、現実逃避など、生産性を落とす行為に流れてしまうからだ。 しかし、そんな戦力として期待できない人材に対し、企業が厳しい対応をすることはまずない。 日本の企業は追い込まれない限り基本的にそういった対応をし

この項目では、音の品質について説明しています。 楽器の音色など音の性質については「音色」をご覧ください。 音質（おんしつ、英: sound quality）とは音や声の品質を表し、多くの場合電子機器などのオーディオ出力や音声出力の良し悪しの意味で用いられる。品質の内容はアプリケーションにより異なり、高音質のオーディオ機器では聴感上の原音への近さが、電話では明瞭度や了解度が重要になる。 音質は、人間が実際に音を聞いて判断する主観評価や、音の何らかの性質を測定して決める客観評価で定量化することができる。 音の物理的特性だけではなく人間の聴覚システムの特性が音質に大きな影響を与えるため、主観評価が音質評価の基本になるが、多くの評価者や専用の評価設備が必要で時間・コスト共に掛かり環境や評価者による評価のばらつきがあるため、音の物理的特性から主観評価値を推定する様々な客観品質評価法が研究されている。

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