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tarotan.hatenablog.com
以下,記憶だけで書いたいい加減な話. 5%閾値を広めた責任者は,K.Pearson, Fisher, Neyman, Snedecor,そして,統計分析のハウツー本の著者ら,さらに,私自身も含めた統計関連従事者(←統計家や統計学者ではない)ではないだろうか.Fisherだけに責任を負わせるのは酷な話だと思う. まず,1900年初頭には,K. Pearsonの提案をもとに,probable errorの3倍以上のものを”almost certain significance”とする分類がBiometrikaを中心に利用されていた.このprobable error (PE)は,Xが正規分布に従っている時に,μ± PEにXが属する50%となるもの.このPEは,元々は,Galtonが多用していた.(Galtonは,いまでいう四分位点から,PEを求めていた.Galtonの文献では,標本と母集団の違い
取り急ぎ,日本語で読める統計学史に関する書籍を,いくつか紹介します. 統計学史の専門家が書いた専門書だけではなく,軽めの啓蒙書や伝記も含めます. 書籍だけを挙げることにして,論文は取り上げません. 翻訳書や廃版になっている書籍も取り上げます. 現在(1月31日段階)では,日本の統計学史に関する書記は挙げていません. 統計学史をはじめとして史学の正式な教育を私は受けておらず,趣味の範囲を超えないので,全然,網羅しきれていないと思われます.また,以下で取り上げるのは,日本語で書かれた書籍のみです. 皆さんのお勧めの書籍があれば,Twitterアカウントの@BluesNoNoまで教えてください. 統計学自体もあまり知らない方向けの軽めの読み物 Salsburg, D.S.[著], 竹内惠行・熊谷悦生[翻訳](2006:翻訳書)『統計学を拓いた異才たち』日本経済新聞出版(2010年に文庫化,原題
執筆者:小野裕亮 2022年4月4日追記:統計学史の専門家から聞いた意見とアドバイスを,以下のブログ記事に述べています. <「統計学は科学の文法である」とKarl Pearsonは言った>および<K.Pearson=記述統計 vs R.A.Fisher=推測統計>という言説に関して - Tarotanのブログ このブログ記事では,伊勢田(2021)での大塚(2021)のP.19に対する指摘に関係するかもしれない情報として,現段階で私が知っている限りことですが,次の2点を紹介したいと思います. K.Pearson『科学の文法』における「記述」は,現在のハウツー本で紹介される「記述統計学」の「記述」とは違う意味で使われているだろう. <「統計学は科学の文法だ」by K.Pearson>とのネット情報をたまに見るが,少なくとも『科学の文法』の中で,少なくとも直接的には,K. Pearsonはそん
はじめに このブログ記事では,以下の論文に対する個人的な感想を述べます. Akaike, H. (1982). On the Fallacy of the Likelihood Principle, Statistics and Probability Letters, 1, 75-78 同論文は,以下の論文集(pp.357-360)にも掲載されています. Parzen, E., Tanabe, K. and Kitagawa, G. eds. (1998). Selected Papers of Hirotugu Akaike. Springer-Verlag. [電子版 ] Selected Papers of Hirotugu Akaike | Emanuel Parzen | Springer このブログ記事は,Akaike(1982)の内容を正確に伝えるものではありません.正確な
R.A. Fisherの紅茶実験に対する3つの説について このブログ記事では,Fisher(1935a)の第2章で登場する紅茶実験が実話かどうかについて述べます. Fisher(1935a)の紅茶実験は,"Lady Tasting Tea"という名称でも知られており,英語の Wikipediaでも項目が立っています(2020年7月24日現在). en.wikipedia.org 岩沢(2014, pp.214-218)によると,この紅茶実験が実話かどうかについて,次の3つの説があります. 1920年代末のケンブリッジでの実話であり,Fairfield Smithが同席していた. 1919年〜1923年の Rothamsted農業試験場で,Fisher(1935a)での紅茶実験の原型となるだろう出来事があった,この時の被験者は,藻類学者の B. Muriel Bristol(結婚後は,B.
In the ASA p-value statement in 2016 (Wasserstein and Lazar, 2016), the following explanation is written in #2. 2. P-values do not measure the probability that the studied hypothesis is true, or the probability that the data were produced by random chance alone. However, in many cook books for beginners of statistics, I find some other variants of expressions using the phrase "random chance". Beca
American Statistical Associationがp値に関してステートメントを出しました。 Ronald L. Wasserstein & Nicole A. Lazar (2016): The ASA's statement on p-values: context, process, and purpose, The American Statistician, DOI: 10.1080/00031305.2016.1154108 一読しただけですが、「一体、このASAのステートメントは、どの統計的検定を問題にしているのか?」と、ふと疑問に思いました。 統計的検定は一枚岩ではありません。たとえば、Barnett(1999)では、統計的推測のアプローチを便宜的に「古典」統計学、Bayes流、意思決定論の3つに分類しています(Barnett, V.(1999) "Compa
2019年1月4日 9:30頃 追記 同ブログ記事に対して黒木さんからTwitterにて以下のようなご指摘をいただきました(ごく一部のツイートだけを抜粋). #統計 もう一度書くと、 * 予測分布の予測性能の比較→AIC, WAIC, LOOCVなど * モデルによるサンプル生成の確率分布がサンプルの真の分布にどれだけ近いかを比較→自由エネルギー, BIC, WBICなど — 黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki) January 3, 2019 ありがとうございます. ご指摘通り,このブログ記事では(最近の統計モデリングにおける特徴のひとつとして)予測性能の評価のほうしか取り上げておらず,特にAICしか触れていません. 特異モデルでも妥当であると言われているWAICへの言及ができなかったのは,私がまったく理解していないだけからです.ニューラルネットワークやベイズモデルなど
★★ 2016/08/17 19時頃 追加: お詫び ★★ taggaさんの日記(http://srad.jp/~tagga/journal/605281/ )に、本ブログ記事の事実誤認や不備が指摘されています。全体的に私の考え方や調べ方が幼稚なのですが、特に、事実誤認が酷いところに取り消し線を入れました。 本記事において 「denominator"の訳語として英和辞書に「母数」が登場することはブログで書いていた人がいました」 と述べていますが、これはtaggaさんのメモのことです(それらへのリンクは、先ほどのtaggaさんの日記(http://srad.jp/~tagga/journal/605281/ )に記載されています)。ただし、そこに書かれている内容を、私は、ほとんど忘れていて、かつ、歪めて記憶していました。引用しなかったことも含め、申し訳ございませんでした。 ★★ 2016/0
同書には、些細な事実誤認と思われる個所がいくつかある。そのなかのいくつかを以下に記す。いずれも同書の主旨には関係なく、重箱の隅を突くような指摘である。 ■p.002 ウェルズの予言 「「1903年、H.G.ウェルズは将来、統計学的思考が読み書きと同じようによき社会人として必須の能力になる日が来ると予言した」」(p.002) H.G.ウェルズ本人は引用されているような文章を書き残していない。Tankard(1979)を参照のこと。ただし、Tankard(1979)の主張の一部を、Tee(1979)は否定している。 ■p.045 1937年の失業センサスに関する記述 「わざわざカードを入手して…」(p.045) このときの自己申告による全数調査では、「カード」は各世帯に配布されている。Hansen(1987, p.183)を参照のこと。 ■p.045 1937年の失業センサスに関する記述 「…
2022年3月15日 Googleドライブの権限変更のため,ファイルが共有されていませんでした.リンクを変更しました. 「相関係数が0.7あれば、相関が高いと言える」 などの目安を、教科書や入門書で見かけたことは ありませんか? 私は、ちょくちょく目にするのですが、 どこの 誰が いつ 言い出したのか、ずっと不思議に思っています。 下記のリンクにあるPDFファイルで、その歴史的 変遷を追ってみました。 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf - Google ドライブ 長くてすみません。 上手にまとめることができませんでした。 今回調べたところでは、20世紀初頭のアメリカに おける統計学や教育統計学の入門書において、 いくつかの目安が誕生したようです。 イギリスのGalton, K. Pearson, Spearmanなども 相関
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