hyoccori-toukei

ひょっこり統計

• サイト案内
  • ご挨拶
  • プロフィール
  • プライバシーポリシー
  • サイトマップ
  • 問合せフォーム
  • ひょっこり通信_2024_5
  • ひょっこり通信_2024_7
• 統計学
  • 分散分析
    • 変動の分解
    • F検定
    • 共分散分析
    • Rで共分散分析
    • ANCOVA
  • 主成分分析
    • 2変量の主成分分析
    • 負荷量と寄与率
    • 主成分分析と因子分析の関係
    • 主成分分析
  • 因子分析
    • 因子分析は未定係数法
  • 判別分析
    • 判別分析とマハラノビスの距離
    • 判別分析と混合分布
    • 混合ガウス分布とEMアルゴリズム
    • 判別分析のまとめ
    • 正準判別分析
    • 線形判別_過去問
  • クラスター分析
    • クラスター分析
    • 階層型クラスタリング
  • 回帰分析
    • 単回帰分析
    • 重回帰分析
    • 正規方程式
    • 回帰分析の流れ
    • 最小分散線形不偏推定量
    • 操作変数法
  • 時系列分析
    • 時系列分析の基礎
    • 時系列モデルの性質
  • 共分散構造分析
    • 共分散構造分析の概要
    • 構造方程式モデリング
    • 構造方程式モデリングの基本
  • 項目反応理論
    • 項目反応理論とは
    • 項目反応理論の考え方
  • 生存時間解析
    • 生存関数
• 基礎論
  • 線形代数
    • 固有値と対角化
    • 正定値対称行列とコレスキー分解
  • 微積分
    • 変数変換
    • ベータ関数とガンマ関数
  • 正規分布
    • 正規分布と関連分布
    • 多変量正規分布
    • 多変量正規分布と最尤推定
    • 2変量正規分布と線形回帰分析
    • カイ二乗分布
  • 確率分布
    • 連続型分布
    • 離散型分布
  • 検定
    • 十分統計量
    • 分割表の分析
    • Wilcoxon
  • 大数法則と中心極限定理
• 統計検定
  • 統計検定準１級
    • ワーク6章
    • ワーク22章
    • 準１級2015
  • 統計数理
    • 極限定理と漸近理論
    • 2019統計数理
    • 統計数理2019_問題3
    • 2014統計数理
  • 人文科学
    • 学習記録
    • 人文2023
    • 2022人文
    • 2021人文
    • 2019人文
    • 2018人文
    • 2017人文
    • 2016人文
    • 2015人文
    • 2014人文
    • 2013人文
    • 2012人文
  • 社会科学
    • 2014社会
    • 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における統計学
    • 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
    • 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_統計的推測
    • 4_ビッグデータの活用と分析
    • 5_重回帰分析
    • 6_多変量解析
  • 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
      • 人文2018_問題1
      • 分割表
      • 適合度検定
      • 確率分布の近似
      • 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 　ー数学的発見はいかにしてなされるかー
  • 発見の公式化
• 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
    • カイ二乗独立検定
  • 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
    • 第３章_古典テスト理論とその限界
    • 第４章_項目特性曲線とテスト特性曲線
    • 第５章-パラメータ推定の基礎
    • 第６章-項目情報関数とテスト情報関数
    • 第７章-IRTの仮定
    • ８章_パラメタ推定法
    • 第９章-適合度
    • 第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_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
    • 番外編-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
  • 日暮れて道遠し
  • 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