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主成分分析
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大数法則と中心極限定理
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準1級2015
統計数理
極限定理と漸近理論
2019統計数理
2019_問題3
2014統計数理
人文科学
学習履歴
人文2023
2022人文
2021人文
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2018人文
2017人文
2016人文
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社会科学
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2013社会
理工学
2019理工
医薬生物学
2019医薬生物
Rマークダウン
1級対応_統計学6章
操作変数法
ANCOVA
1級対応_統計学7章
標本抽出法
SVM
条件付き期待値
自由度を逆算する
高校数学
数学B
確率分布
統計的な推測
層化抽出法
数学基礎
対数関数
数学etc.
数学への思い
3次方程式のラグランジュによる解法
微分方程式と数値計算法
R_微分方程式と数値計算法
探究
ひょっこり方式
混合分布から分散分析へ
ピアソンの定理
偏相関係数
高校情報
情報Ⅰにおける統計
確率変数
乱数と確率変数
統計的推定と統計的仮説検定
カイ二乗分布とt分布
情報Ⅰの統計学(要約)
カイ二乗値と分散
F分布
回帰分析
分散分析と確率モデル
情報Ⅰにおける時系列分析
ウィルコクスン
回帰分析から分散分析へ
重回帰分析から2元配置分散分析へ
共通テスト 情報Ⅰ 試作問題
情報-Ⅰ_試作問題_4
情報-Ⅰ_試作問題_参考
高校情報 Ⅰの統計解析
1_記述統計
2_標本調査の考え方
3_推測統計
4_ビッグデータの活用
5_重回帰分析
6_主成分分析・クラスター分析
高校情報Ⅱの統計解析
線形回帰分析
主成分分析
作成途中
分割表の分析
分割表
適合度検定
主成分分析
中学数学
復元抽出と確率変数
標本抽出と中心極限定理
ヘロンの公式との再会
ヘロンの発見
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看護統計
看護基礎
講義デモ
記述統計と推測統計
統計的推定と仮説検定
カイ二乗値とZ検定・t検定
カイ二乗適合度検定
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看護応用
関連2群の差の検定
独立2群の差の検定
四分表の検定
1元配置分散分析
分散の均一性の検定
Kruskal-Wallis検定
2元配置分散分析
Friedman検定
回帰と相関
回帰係数の検定
相関係数
マハラノビス距離
はじめての統計15講
1_度数分布
2_代表値
3_分散
4_相関係数
Advanced
Rで共分散分析
分散分析アルゴリズム
教育関係
因子分析
乱数データに対する因子分析①
乱数データに対する因子分析②
実データに対する因子分析①
実データに対する因子分析②
Rによる項目反応理論
3章_RによるCTT分析
4章_項目特性曲線とテスト特性曲線
5章_パラメータ推定の基礎
6章_項目情報関数とテスト情報関数
7章_IRTの仮定
8章_パラメタ推定法
9章_適合度
10章_多値型IRTモデル
11章_等化
12章_項目分析
13章_パッケージを用いたIRT分析
14章_Rによる等化
等化のまとめ
テスト理論
Rで項目反応理論
Rによる主成分分析
Item-Responce-Theory
第6章-項目反応理論
Rによる教育データ分析
4章_t検定
5章_分散分析・多重比較
6章_効果量
7章_相関分析
8章_回帰分析
9章_因子分析
10章_構造方程式モデリング
11章_クラスター分析
数値シミュレーションで読み解く「統計の仕組み」
3.4_任意の相関係数を持つ変数
参考
13章_パス解析
構造方程式モデリングの基本
統計塾
情報科学
第1章-度数分布
第2章-代表値
第3章-分散
考査1_解説
第4章-相関係数
第5章-確率変数
第6章-正規分布
第7章-二項分布
第8章-母集団と標本
第9章-区間推定1
Google-Colabの利用
Rstudio_Cloud-の利用
第10章-区間推定2
第10章番外-ベイズ推定
第11章-母平均の検定
番外 _標本抽出法
第12章-母分散・母比率の検定
第13章-有意差検定
番外編-分割表の解析
第14章-適合度・独立性の検定
番外編-分布の推定
第15章-無相関の検定
番外編-正規確率紙
ブログ
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観音島
ヘロンの発見
統計検定準1級に合格するまで
統計検定1級の勉強から学んだこと
数学基礎
高校数学で理解の難しいと思われるトピックについて解説します。
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