「テキストエディタ」カテゴリーの人気ランキング VerticalEditor 縦書き・ふりがなに対応したアウトラインプロセッサ(ユーザー評価：0) e-メモ ワープロとしての使い勝手をそなえた汎用テキストエディター(ユーザー評価：1.5) ToMoEditor ニュー マルチ ドキュメント インターフェース メモ(ユーザー評価：4) Giga Text Viewer 巨大なテキストファイルを瞬時に開いて閲覧編集できる(ユーザー評価：0) AkelPad 4 プラグインで機能追加できる、SDI/MDI両対応のテキストエディタ(ユーザー評価：0) 「テキストエディタ」カテゴリのソフトレビュー AkelPad 4 4.9.3 - 必要な機能だけをプラグインで組み込める、SDI/MDI両対応の軽快なテキストエディタ Giga Text Viewer 1.2.0.5 - ビッグサイズのファイルも瞬時

2008年に日本統計学会75周年記念出版として刊行されました国友直人・山本拓監修『21世紀の統計科学』(全3巻)の増補版を， 日本統計学会のホームページを通じて提供することとなりました．本書の増補版の オンライン公開が統計科学の今後の発展に資することを期待しております． 第I巻 社会・経済の統計科学 (国友直人・山本拓編) 第II巻 自然・生物・健康の統計科学 (小西貞則・国友直人編) 第III巻 数理・計算の統計科学 (北川源四郎・竹村彰通編)

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K. Okada Research Group on Psychological Statistics岡田謙介研究室 (心理統計学) 本研究室は、東京大学教育学研究科教育心理学コース教育情報科学分野に籍をおく、心理統計学の研究室です。修士・博士をあわせて11名の大学院生たちと3名の特任研究員、および卒論生や共同研究者のみなさんと、心理・教育測定、数理心理、ベイズ統計分野における方法開発やモデリングを行って、問題解決に役立てるための研究を進めています。 日本心理学会第88回大会で、公募シンポジウム「心理学研究におけるベイズファクターの活用」を開催します。資料はこちらです。[Sep, 2024] 大学見本市2024 -Innovation Japan- に研究成果を出展します。[Aug, 2024] Psychometrics, Mathematical psychologyのそれぞれ最も代表

[基本解説→ポストホックテストとしての多重比較検定]　　→[検定-1要因多群-2要因多群]　→[ANOVA] 独立した群が３群以上あるとき、どの群とどの群の平均値に有意差があるかを検定！ 基本的に、多重検定は、2群比較のためのt検定の拡張版である。 比較の数が増加する（＝2群ずつの検定を繰り返す）ことによる第一種の過誤の増大を調整するために、危険率の補正方法が異なる種々の検定がある。↓ （棄却域：Fisher PLSD < Tukey < Bonferroni < Scheffe） ◎多重比較の2通りの立場 ・事前比較 (A priori comparisons)： 結果を分析する前に，理論的な背景などにより，比較する平均値についての仮説がある場は、 ANOVA抜きで、多重比較を行う。 ・事後比較 (Post hoc comparisons)： 比較する平均値についての明確な仮説がない場合

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時間がないのでメモだけ。 Excel（特に2007より古いもの）の色のセンスは最悪。専用ツールで作画する場合も，ついred，green，blue，yellowのような原色を使ってしまうが，広い面積を原色で塗りつぶすと長く見つめるのが難しくなり，統計グラフには不向き。彩度・明度の調節が必要。参考文献： Ross Ihaka (Rの作者), Colour for Presentation Graphics, DSC 2003 Achim Zeileis, Kurt Hornik and Paul Murrell, Escaping RGBland: Selecting colors for statistical graphics, Computational Statistics & Data Analysis, 53, No.9, 3259-3270 (2009); 著者最終稿PDF Rで

国内最大級のパネルを基盤に、インターネットリサーチからグループインタビュー、会場調査（CLT）、HUTなど、マーケティングリサーチラインナップを幅広く取り揃えています。調査企画から質問設計、実査・集計、分析レポートまで、ワンストップでトータルサポートします。調査・分析手法 Yahoo!リサーチでは、基本的・基礎的な分析に加えて、従来よく用いられてきた「多変量解析」、最近注目をあびている「第2世代多変量解析」、また「テキストマイニング」といった最新の手法までサポートしています。さらに、マーケティング戦略上頻繁に発生する課題に対応するために種々の独自手法を開発しており、お客様に使いやすい形でご提供します。 調査テーマや課題の詳細内容に応じて、最適な調査・分析手法をご選択いただくことが可能です。 あくまで主な推奨例になります。テーマや課題の詳細をお伺いし、最適な調査・分析手法をご提案します。

お知らせ † ベイズウィキの置き場をNAIST（http://hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o/pukiwiki/index.php） から京都大学のサーバー上 （http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php）に移動しました. 2008/08/01 スパム対策に設置した併設会議場のほうのスパムがひどくなってきたので、 スパム対策を強化した本家pukiwiki のほうをメインとするべく整備中です。 2007/05/18 コメントスパム対策のために、合言葉を設定しました。 コメントを書き込むときには お名前欄に自分のハンドル名とともに bayes と半角英字で書き込む ようにして下さい。 2007/05/09 投稿や編集にパスワードを要求するようにしました。 ユーザー名、パスワードともに英小文

大学１年から生物学部とか経済学部に在籍している人なんかは、「統計学」の体系的なトレーニング受けざるを得ないと思うので問題はないのですが、問題はそういうトレーニングをすっ飛ばしたまま、統計解析が必要になる人の場合。例えば、学部時代は英米文学専攻で統計に無縁だったけれど、大学院で英語教育系に転向した人。あるいは、教育方法論系の研究室にいてフィールドワークばっかりやっていたけれど、統計系の分析も必要になった場合。 1. 先輩から教えてもらわない　まず、一番やってはいけないのが、先輩の院生に教えてもらうということ。「あの先輩に、色々教えてもらいたい（ハート）」など下心がある場合はまた別ですが、純粋に統計学“だけ”を学びたいなら先輩に教えてもらうのは危険です。　あなたは統計学初心者ならば、その先輩が「きちんと統計解析を理解している」かどうかを知る術はありません。周囲の評判というのもありますが、そもそ