統計な話
勘違いさせやすい主張と、勘違いした人によるずれた反論 「デフレ脱却すればGDP成長する」の本当の意味 インフレ率は需要と供給のバランスを測る優秀な指標ではない 「デフレ脱却すればGDP成長する」への反論「相関がないから嘘だ」のどこがずれているか イ…
前提 シミュレーションの条件とか 条件と結果 ①株価が上がりにくい設定 ・借入初期値0、預金初期値0、所持する株の評価額初期値1 ・借入初期値0、預金初期値1、所持する株の評価額初期値0 ②株価が上がりにくい設定+①よりも株価が下がったときに多く買い、株…
※おそらく明確に間違った記述が含まれていると思われます。ご注意ください。私自身の勉強が進み次第、訂正や追記をしていく予定です。 難しいことをできるだけ避けて、直感的に因子分析を分かった気になりたい私のような横着者ために、因子分析の結果の解釈…
この記事を訪れた方は、「ビッグファイブくらい知ってるよ!性格を記述する方法だろ!」って感じかと想像します。そして多分、開放性が高い(あるいは好奇心旺盛というべきか?)人が多いのかな。まぁ、そうではなくても構いません。この記事の目的は、 私が「…
まとめページがこちら 言い訳とか 何したか 情報源と、分析対象となった国の基準 2002と2019を比べた各変数の増加率の分布 各変数の前年比の分布 ベイジアンネットワークを用いた因果推論の結果 前年比 2002と2019の比較 失敗の原因の予想と、今後の記事更新…
まとめページがこちら 言い訳とか 何したか 情報源と、分析対象となった国の基準 2002と2019を比べた各変数の増加率の分布 各変数の前年比の分布 ベイジアンネットワークを用いた因果推論の結果 前年比 2002と2019の比較 失敗の原因の予想と、今後の記事更新…
まとめページがこちら 言い訳とか 何したか 情報源と、分析対象となった国の基準 2002と2019を比べた各変数の増加率の分布 各変数の前年比の分布 ベイジアンネットワークを用いた因果推論の結果 前年比 2002と2019の比較 失敗の原因の予想と、今後の記事更新…
まとめページがこちら 言い訳とか 何したか 情報源と、分析対象となった国の基準 2002と2019を比べた各変数の増加率の分布 各変数の前年比の分布 ベイジアンネットワークを用いた因果推論の結果 前年比 2002と2019の比較 失敗の原因の予想と、今後の記事更新…
言い訳とか 何したか 情報源と、分析対象となった国の基準 対象とする国と、それぞれの因果推論 分析対象となった国一覧 言い訳とか 事前に想定した通りの結果が出たときだけ記録に残して公表するというのは、私の嫌いな 公表バイアス を助長するし、都合が…
まとめページがこちら 言い訳とか 何したか 情報源と、分析対象となった国の基準 2002と2019を比べた各変数の増加率の分布 各変数の前年比の分布 ベイジアンネットワークを用いた因果推論の結果 前年比 一次の独立性の検定後 二次の独立性の検定後 2002と201…
帰無仮説が正しければ、p値の確率分布は一定である 効果量が0ではない時の、p値の確率分布 我々の目に届く論文は、どのようなp値の確率分布をとるのだろうか 帰無仮説が正しければ、p値の確率分布は一定である 同じ母集団からランダムにサンプルを選び、2つ…
0 前書き 1 用語の説明 ・擬似相関 - Wikipedia ・交絡 - Wikipedia ・出版バイアス - Wikipedia 2 研究デザインの用語の説明 ・横断研究 cross-sectional study - 日本理学療法士学会 ・縦断研究 longitudinal study - 日本理学療法士学会 ・前向き研究 pro…
因子分析をはじめとする線形一次のモデルに現実味を感じなかったので、MCMCを勉強してみた。だって、現実の出来事は複数の要素の掛け算だったりエクスポネンシャルだったり、とにかくいろいろな種類の関係があるはずでしょう? こちらのYoutube動画で、MCMC…
※ 根拠のないことをガンガン書いていきます。めちゃくちゃ偏見入ってます。あまり真に受けないでください。真面目に受け取られると、あまり自由に書けなくなっちゃうので。それから、参考文献を示すのが礼儀だとわかっていますが、面倒なのでほとんど示して…