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はてなキーワード: 統計学とは

2018-11-16

anond:20181116161740

何を悩んでるのか分からないけど、そんだけのスペックがあってプログラミングときが出来ないってことのほうが不思議

そもそも最近話題AIとか人工知能ではなく根底統計学。大量のデータ検証させてそれに基づく最適解を導き出すってのは統計学十八番でしょ?

いまAI関連できる人は引く手あまたなのはご存じ?

プログラミングを学びたい

院生の頃SPSSとか弄って遊んでいたし、それを活かせるデータ解析とかでいい仕事いかなと探していた。

その手の仕事は大体「プログラミング知識必須」だというが、プログラミングに関する知識は皆無に等しい。

シンクタンクでの長時間労働疲弊うつ病から発達障害発覚で休職中の今、転職するにあたりプログラミングについて学ばなければなと思うようになった。

 

一応高校時代パソコン部だった。大学社会学科だったが、大学院は情報系であった。

パソコン部ではプログラミングをしている人もいた(その後知識を生かし国立大工学部に進んだらしい)し、大学院でもプログラミングに関する講座が開講されていた。

しかパソコン部では「ニューメディア社会に与える影響」について集中的に調べていた。

大学院でも「ニューメディア環境若者の○○観に与える影響(特定対策で伏せておく)」に関する社会学研究ばかり行っていた。あとは統計学もかじっていた。

まり高校の頃も大学院の頃も、プログラミングを学ぶ機会はあったにもかかわらず、結局何も学べていなかったのだ。

 

独学で学べばいいという意見もあるだろう。独学では限界がある。そもそも高校時代独学でプログラミングについて学ぼうとしたが、意味不明すぎてすぐ挫折した。

また、プログラミングを行うにあたっては数学英語知識必須であるしかし、高校の頃受けた数学模試偏差値20~30ぐらいであった。大学大学院も統計数学以外不要文系であった。

英語も昔英検準2級を取ったっきりであるセンター試験では英語は8割弱だったが、長文問題で点数を稼いでいただけだったので文法とか単語は全く分からない。

数学英語といった基本的なところで躓いている以上、プログラミング知識だけをインプットしても暖簾に腕押し糠に釘だろう。

 

ではプログラミングを学ぶために大学学部)や専門学校に入りなおすか。大学専門学校に行けばプログラミング知識のみならず、英語数学知識習得できるという利点があるだろう。

しか大学入学したのが8年前なので、入試問題に関する知識忘却の彼方である。現役の頃から理数系はおろか現代社会地理以外は絶望的に無知であった。入試突破するには並大抵の努力では足りない。

仮に入試突破したとしても資金面問題や、卒業するころには三十路になっているという問題もある。三十路自称新卒学生を雇ってくれる企業などないだろう。

 

独学でも学校に行ってもだめなら一体どうすればいいのか。プログラミングあきら事務方仕事でも探すか。

そのほうが意外と現実的かもしれない。

2018-11-15

血液型とか星座とかで性格診断したくないけど

前にいろいろあった人と同じ星座血液型の人が、似たような嫌なことをしているのを見ているとやっぱ何か因果関係あるんだろうなぁ

占い統計学っていうし、なんやかんや当たってるんだな。

その人は、過去(取り急ぎAさん)のことをとても嫌っていて、Aさんの嫌だなと思う面をもちろん知っているし、直らないんだねって言っていた。

たから見ていると、現在の人(Bさん)も同じようなコトをしていて

反面教師ってのはなり得ないのかな

でも今仲いいBさんとは悪い関係になりたくないし、どうにか良好な関係を続けたい

ただどうしてもAさんと比べてしまって「あぁやっぱそうなんだな」って思っちゃうからなぁ

ままならない。人間関係って難しいね

2018-11-05

なぜ火は熱いのか

それは私達が火を触り熱いと感じるからだ。

普通説明だろう。

これは経験的な話になる。

火を触る、熱い、火は熱いのだと言う具合に。火を触らなければ熱いと理解できなかった。

経験から抽象し、経験することを除き、熱さを痛点とすれば火は痛いのだ。

熱いという表現が火であることを前提としている。

もちろん火に熱した鉄板が熱いということも、鉄板が火を前提にしているわけではなく、鉄板を熱した火を前提にしている。

では、なぜ痛いのか。

これは私には知識がなく語ることが出来ない。

つまるところ、私達は経験的な物事を語っているに過ぎないということだ。

火は熱い、火を触れば分かることだし、大体の人間は火は熱いということを経験から知っている。

経験心理的事象であるとする。

火を触ることで発生する、痛いという事象が私達の心の中で発生する。

これは同じ人間であるのなら普遍的なことだ。

痛点が無い人間であっても、痛点を持てば感じることができるだろう。

しかし、経験がそのまま普遍的なことになることはない。

火を触って熱いと感じるか、痛いと感じるかはその本人以外に分かることはないのだ。

火を触って熱いと感じるのが普遍的事象で、痛いと感じるのはよくわからない。

経験統計的に考えれば、ある程度の予測はできるだろう。

それは私達が火を触って熱いと感じるかどうかを統計すれば結果は明らかになる。

経験から演繹に、それは科学でもある。

先程言ったように火を熱いと感じるか痛いと感じるかはまた別なのだが、

多分一緒にしてしまうだろう。

では、火は熱いのか、痛いのか、統計しても分かることはない。

これは言葉問題なのか、統計問題なのか、それとも心理的事象普遍化する試みが問題なのか

まず、火が熱いのだろうが、痛いのだろうが分けることに意味はない。

なぜ問題ないのかと言うと、それは経験的な話だからだ。

私達が話すのは演繹的な一般的法則のことだ。

タイトルを変えるなら、なぜ火は私達の皮膚に刺激を与えるのか

だが、やはりこの言い方だと痛点のない人を想定していない。

やはり心理的事象ではなく、外部の事象から考えるべきだろう。

皮膚を熱することでどういう事象が発生するのか、火が熱いことで特有現象が起き、それが熱い状態だと記録できるかもしれない。

多分、火を熱いということを心理的事象から普遍化する試みは失敗するはずだ。

心に発生する事象が、熱いかいかどちらが生成されるかよくわからいからだ。

もし、熱さを痛みだとしても、何か別の表現をしてくる人もいるかもしれない。

なにか経験論を心理的事象に反映することを反論したくなってこのような文章を考えてみたが、いまいちか。

批判されるべきは心理学統計学のミックスかなぁ

低知能が差別主義者や右翼になりやすいなど、という研究批判されるべきだと思う。

あれは統計学なのかよく分からん・・・

2018-10-31

anond:20181031164446

サンプルサイズを知らない人物統計学語るのですか?笑止ベロベロバアー

2018-10-18

本当は研究者になりたい

本当は研究者になりたい.色々と理由をつけて目的からずれているだけなんじゃないかと思う.

生い立ちを書くと地方私大にかよってコンピュータサイエンスを専攻して卒論では自然言語処理で書いた.一応努力賞には表彰された.

でもレベルは本当に応用しただけでオリジナリティーは無い.

元々大学院に進学するつもりで,二つの院を受けて二つの院とも落ちた.

それでも諦められずに今年大学院を受けて受かった.

それなのに入学金と授業料(授業料バイトして稼ぐつもり)を親に借りるのが申し訳なくて就活して就職するつもりだ,ったのだが

今更になってやはり大学院にいってちゃんと基礎を学んで研究して,ちゃんとした論文を書けるようになりたいという思いが強くなった.

研究者になりたい,研究者になりたい,研究者になりたい.僕にはそれしか無いのだと思う.恋愛にも興味は無いし研究しか生きがいは無い.

奨学金を借りて,入学金の10万だけ親に借りて行くのが正解だろう.バイトしながら行けとか厳しいコメントでもいいので背中を押して欲しい.

修士号をとって博士号をとって機械学習統計学理論的な研究をしたい.数学死ぬ気でやるつもりだ.

就活なんてしてる場合じゃなくてバイトして少しでも大学院お金を稼ぐべきなのかも知れない.

キャリアも大変な事は分かってるでもそれでも挑戦したい.朝起きても寝ても研究したいということしかない.

企業に入りながらと考えたけどやはりそれは違うと思った.いま合格しているのに挑戦しないのは単なるバカなんじゃないかと.

どうか厳しいコメントを待っている.

2018-10-10

社会学教授必要なこと

https://togetter.com/li/1274838

社会学スタートって「物理学」や「生物学」の「科学手法」を手本にして、社会科学的に考えようって話だったと思う。

それが今では社会学者の論文客観性担保されてない、お気持ち学問査読論文なんてありませんし、ありえませんってことに。

日本における文系理系の分断は大きいね

社会学学部レベルでもカリキュラムで一番大事にされるのが「統計学」。

社会客観的に調べましょう、知りましょうってのが、社会学の基本なので調査のない社会学なんてない。

でも、統計学って数学使うでしょ。数学の基礎の基礎だけど。でもド文系社会学徒は理解できないんですよ。

そーするとカルチュラル・スタディーズとか「質的調査」に逃げるんですよ。誰でもそれっぽい話が書けるんで。お金もかからないし。

それで書けて「なんか上手いこと書けた」とか思ったアホが修士行ってゴミを量産するんです。そしてそのまま就職できずに博論も出せずに置物になるんです。

運良く博論が出せて人づきあいが良かったりボスが良い人だったり上がいきなり人生ドロップアウトしたりすると大学教授になれたりします。

社会学系のキャリアは、研究内容が奇抜で変だからこそのおもしろ枠もあるし、地域枠で地域密着研究者ってのもあるし、単純な学問的な業績よりは「社会的な業績」が加味されます

から、まぁ、社会学教授査読付き英語論文必要かと言えば、別にいらないかな。

社会学基本的手続き学問で、ちゃん調査しましょう、ちゃんと開かれた議論が出来るように論文を書きましょうっていう学問です。

自分研究フィールドがしっかりしていて、調査研究継続して予算もしっかり取れて横着せずに最新の理論研究内容をフォローしてるなら大学教授やってて問題なしでしょ。

手癖で良く知らない分野のレポート書いたり価値判断が先行して調査研究を疎かにしてたらダメかもしれないけど。

理系文系がいう科学的とか客観性ってのは、だいぶ遠いよね。

理系が言う科学的はメートル法だけど文系が言う科学的は尺貫法とかヤードポンド法って感じかもしれない。

2018-10-09

https://togetter.com/li/1274544

自分メモ社会学では査読付き論文がなぜ重要視されないのか

人文学社会科学の国際化について」(独立行政法人日本学術振興会人文・社会科学の国際化に関する研究会 p.73-75)

https://www.jsps.go.jp/j-kenkyukai/data/02houkokusho/houkokusho.pdf

阪大を去るにあたって: 社会学危機希望

http://sociology.jugem.jp/?eid=277

Laudanの研究伝統論による社会学理論発展法の考察 - J-Stage

https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsr1950/57/1/57_1_41/_pdf/-char/ja

太郎丸博氏の論↑の極私的まとめ)

日本社会学には「学説研究」と「理論形成(構築、発展含む)」の2つがある。

学説研究」とは優れた理論を適切に読み、解釈することである

社会学」を欧米から輸入した日本では、この「学説研究」が(すくなくとも2000年代まで)社会学の中心となってきた。

一方、「理論形成」は社会の諸問題経験問題)を「以前より効率よく解決する」ためのものである

創造的で想像力必要仕事であり、歴史的にはフーコーハーバーマスのような一部の天才的な英雄によってなされてきた(英雄史観)。

例えば、新しい人間観や社会観の創造採用、適切な概念を作り出すことがこれに当たる。

日本でも「学説研究から理論形成」へと移行すべき時期なのだが、「どうすれば理論形成できるようになるのか」というハウツー世界中のどこにも未だ存在しない。

1970年代アメリカでは理論構築のためのテキストが数冊出版されており、

1.学説専門家ではなく,統計数理モデルに詳しい研究者によって書かれており,

2.具体的な現象説明するための理論=モデルをどう作るかを学生向けにひもといたものであり,

3.しばしば数式で理論のコアは表現され,

4.思想哲学的問題最初に登場するだけで,その後はほとんど登場しない

といったものであった。

データ収集分析重要であるという考えは社会学の「統計学化」として社会学から懸念されていた。

これは理論形成データから帰納命題から演繹によってのみなされるわけではないかである

(「社会学理論役割」を考える際、統計学化された社会学では認識論存在論、人間観や社会観などの哲学的問題が脇に追いやられてしまう)

また、理論を発展させるためには「解くべき問題発見(未解決問題発見)」が必要である

「なにが未解決であるか」「すでに言及している・使える学説はないのか」を知るためには、今までの学説研究研究伝統基本的な文献)が結局のとこと必要となる。

まとめると、社会の諸問題経験問題)を解くにはデータ収集分析重要であるが、手法問題概念問題)の解決への手掛かりは学説研究の中にある。

凡人であればあるほど、二兎を追うべきなのである

(まとめここまで)



北条かやインターネット死ぬということ』

https://twitter.com/kaya_hojo/status/1049257254552125440

私は研究者というよりコラムニストになりたかったんだな。もともと東浩紀上野千鶴子大塚英志宮台真司に憧れて社会学を志したのだから研究者というよりは表現者への憧憬が強かったんだろうな。でも社会学を学んだ6年間はすごくキラキラしていて充実していたよ。合掌。

ここに挙がっている名前がすべてで、学者じゃなくて文壇の延長線上にいるコラムニストだよなという感じ。

権威付けで学者を名乗っているだけで、天才にあこがれて社会の諸問題を論じているだけの人々という印象。

2018-09-23

anond:20180923132226

統計学ってちょっとやそっとじゃ身につかないよね~

表面的にT検定だF検定だマンホイットニーだと暗記科目のようにされても覚えておけるわけがない

からといってとういう理屈でT検定が出来てるのか説明するには中高の範囲を逸脱する

暗記科目としてわけわからんまま強制的に覚えさせられて嫌いになって忘れるより、必要になってから学ぶ方が良い

というのが私の意見

anond:20180923131224

Xが何の場合ならガチになるかというと、統計学だと思う。

直近ではプログラミングが必修になったけど、そうじゃないだろ感はあった。

2018-09-20

統計学には物語が足りない

そりゃ手動かせば実務で使えるけどさ

そうじゃないんだよね

なんでデータ数で割ろうと思ったのか

なんでそれぞれのデータ数を平均から差し引いてやろうと思ったのか

そういう学者一喜一憂笑いあり涙ありの波乱の研究を見たいんだよ

「いや、データを受け取った僕も最初はどこから手を付ければいいのかわからなかったんだHAHAHA」

みたいな物語が読みたいんだよ。

2018-09-19

anond:20180919164125

ある程度腰を据えて勉強するのなら大日本図書数学シリーズ(高専生を想定して作成された)を強くオススメする.

https://www.dainippon-tosho.co.jp/college_math/

高専は,工学を学ぶ五年制(高校+短大)の大学である.本教科書シリーズを一通りマスターすると文字式の展開から複素関数論まで,高校数学のなかでも工学必要知識(≒数学科を除いた大学数学必要知識)+基礎的な大学数学(微積線形代数ベクトル解析,複素関数論,ラプラスフーリエ変換)を学ぶことができる.

読者の対象はそれほどハイレベルではない(高専にもよるが,偏差値の低い高専高校偏差値で55程度+大学受験を経験しない)ので,説明が平易で,例題も豊富練習問題も非常に豊富である.それでいながら公式の導出はどれもしっかりと記されているので,腰を据えた勉強にも向いている.

全六冊だが,一日数時間をとって勉強できるのなら数週間で一冊を容易にマスターできるようになっている.

統計学理解したいのならば,本シリーズ教科書を以下の順序で学べばよい.

基礎数学(高校数学の基礎が身についているのなら省略可)→線形代数(ベクトル定義から線形写像)→応用数学(ベクトル解析の単元だけやればよい)→確率統計

anond:20180919164125

同じく文系だけど統計をやってる。いろいろこの記事に対して言いたいことはあるけど、

必要なのは統計なのだから理系と完全に同じなコースに乗って「理系数学」を学ぶよりは、統計学そのものから入っていくべきではないかと。

いまのところ、「線形代数」そのものやってなくてもいわゆる「線形性を利用した解析」とか普通に出来てるし。

ただまあ統計のものから入ると行っても統計のものが専門の人向けだと結局理系ってことになる。

ブコメしてらっしゃる理系と思われる方々の観点とはぜんぜん違うと思われるだろうし、変な進め方だと思われたら訂正してほしいけど、いちおう

いまのところネットで調べて、「心理統計学の基礎(南風原朝和有斐閣)」とかが良いのではと思って読んでる。

有斐閣ですよ有斐閣文系にはこっちのほうが親和性あるんじゃないの。


https://www.statsbeginner.net/entry/2014/09/27/194747

具体的にははてなブログにあったこ記事を参考にすると良いのでは、と。ちなみに東大出版の基礎系の話は記事にある通り文系にはまあ、って個人的にも思う。

記事中でも話が出てるので詳しくは直接読んでほしいけれど、心理学という分野は「文系だけど数学を使う」ってことが多い分野。それに沿った統計学の解説は、文系への配慮があっていいと思う。

「橋渡し」という意味では、有斐閣アルマspecializedクラスの本で、「民法」とか「刑法総論」とかと同じ感じ。

Advancedクラスの本に「続・心理教育学の基礎」ってのもあって、同じ先生の本を読んで発展させることもできる。

文系数学を学ぶには……

私立文系大学にいる。

でも、常日頃から大学では文系もこれから数学大事って言われるし、必修で課せられる統計学では、線形がどうたらとか出てくる。

自分でもいろいろやってみようと思ったが、何をすれば良いのやらよくわからない。

とりあえずとある事情で有名な杉浦先生の「解析入門」を見てみたが、流石に文系が独学でどうにかできるようには思えなかった。

理工学部大学図書室へ行っていろいろ見てみたが、なかなか理解できそうなものはない。

世界史を学びたい場合高校教科書と「ガチな」専門への橋渡しとして、中央公論の「世界歴史」が良いと思っているが

それにあたるもの数学にはあったりしないのでしょうか、と……

追記

たくさん反応いただいて感謝しています

様々な書籍の紹介などを頂いたので、参考にしていろいろやってみようと思います

実は当初、本来理系学部の「線形代数」とかの履修でやろうと思いましたが、

理系の授業の聴講は、制度上はできるが理系学部までの距離などを考えると時間割上厳しいという感じでした。なので自力で本を読んだりするしか無くこうなったという感じです。

あとご指摘のどおりいわゆる文系しかない大学ではなく、単に自分文系なだけで大学全体としては総合大学です。適当表現すみませんでした。

数学1A2Bは高校でも大学受験でもやり、またⅢも文系クラスでも何故か最初(楕円と複素平面)だけやらされた状態です。

まあそういうのに関係なく復習的な段階や数Ⅲの基礎は前提ということでやろうと思います……指摘を見て、確かにそもそもまずは高校数学っていうのも大事だと身にしみました。)

2018-09-14

anond:20180914115952

だーかーらー、細分化するとしたら、どういうくくりになるか、教えてくれよ。

あんたのロジックだと、統計学を全て否定することになる。

統計っていうのは、少ない標本から全体に対する仮説を作るわけだけど、その標本が明らかに間違ってるなら、それを指摘してくれよ。

自分都市部10年以上、田舎10年以上、地方都市10年住んだけど、その情報を元に言ってる。

もちろん、自分の知りうる情報が標本的に優位であるとは思わないが、そのくらい仮説を作ってもいいだろ、そして、違う意見なら、それを述べろよ。

ちなみに、日本人男性の3割が、っていうNHKニュースも、もしかして日本人男性全員にアンケートでも取ってると思ってる?

あれも、少ない人数から推定してるだけだよ?それが統計学ね。

2018-09-03

統計は本当に正しいのか

アンケート統計データは正しいか

よく新聞雑誌アンケート調査による「○○率」が使われます

最近では、内閣支持率がどうとか、安保法案に対しての支持・反対率がどうとか。

 

統計学大学での専門として学んでいた者からすれば、「いい加減にしろ!」って言いたいのですね。

統計データってのは、考え方と調査の仕方などで、どうにでもなります

期待する答えを導き出す方法を考えれば、そのような答えが出てきます

 

とりわけ、アンケート調査なんてのは、無作為抽出といいながら、母集団データベースがどうなのかは細かく表示されません。

母集団になる数も1,000前後なんてのも多いので、これは信頼度に疑問が出ます

ある程度の傾向を示すことはあることは分かりますが、それが「全体の意思を示している」とは言えません。

 

統計データは、少しいじれば、答えがどうにでもなるものでもあります

恣意的データをいじれば、悪い結果も良い結果も出てしまうのです。

 

そんな統計データを利用して、「支持率が上がった、下がった」なんて話はバカバカしいにも程があるのです。

世論誘導したい、って思えば、そのような記事データを使えばいい。

ただ、それだけです。

 

こういう恣意的もの蔓延しています

それに踊らされるほうも問題はあります

数字なんて信用していいものと、簡単に信用してはならないものがあります

 

いま、メディア中立とは程遠いところに位置しています

もう随分前から中立ではありませんね。椿事件なんてのもありますし。

さら中立とは程遠くに位置していると言ったほうが良いのでしょうかね。

 

統計データには要注意です。

「率」で示されると、何となく「正しい」と思う、そういう心理をうまく突いているのです。

すべて疑って掛かるしかありません。


そういえばさ、質問の仕方でどの答えを選ぶのか変わる」ってテレビでやってた気がする。

それを考えると、「意図的統計結果をずらす」ことなんて簡単だと思うんだよね。

要は、統計なんてあてにならないって事。

それを宗教バリに信じてるってすごい。それしか信じるものが無いのかな。

2018-08-29

原発被ばくと乳がん

さくらももこが亡くなった乳がんは被ばくのせいだと言い出す人が居ないな・・・

小林麻央さんの時は居たと思うんだが。

http://www.asyura2.com/16/genpatu45/msg/841.html

乳がん増加の原因は、食の欧米化・肉食化や化学物質食品添加物などいろいろ指摘されているが、

最大の原因はずばり放射能被ばくである

次の図を見ていただきたい。

上の図が米国原発のある場所である

下の図は米国統計学者J. M. グールドによるもので、乳がん亡者が多い地域を黒色で示している。

1985-89年の乳がん亡者の実に3分の2以上が、原子炉から100マイル以内に集中している。

原発から漏れ放射性物質乳がん増加の原因であることはほぼ間違いない。

2018-08-27

https://anond.hatelabo.jp/20180826220500

理系学問特に数学統計学念頭に)は数式をポンと書けば一応格好がつくからさなコスト解説できる。

他方、文系学問特に法律学歴史学人類学)は検証のために色んな事由を並べないといけないか解説にかかるコストが大きくなりやすい。

俺が知ってる中では民事訴訟法についての栗田隆先生サイトが一番かな。市販されてるどの教科書より詳しくて圧巻。(民訴とか知ったこっちゃねーよって感じだろうけど・・・。)

http://civilpro.law.kansai-u.ac.jp/kurita/procedure/lecture/index.html

あ、あと哲学勉強するときによくこのサイトは参照してた。ブログ結構面白い

https://philosophy.hix05.com/

2018-08-25

統計学の本

永野裕之『ふたたびの微分積分

高校レベル

小島寛之ゼロから学ぶ微分積分

ラング『解析入門』

高校レベル+α

マンガでわかる統計学

『推計学のすすめ―決定と計画科学 (ブルーバックス)』

・良書らしい。

◎『完全独習統計学入門』

『それ根拠あるの?と言わせないデータ統計分析ができる本』

・筆者は日産自動車に勤務。

・紹介されている分析手法も「回帰分析までで十分」という筆者の経験に基づいて絞りこまれている。

明日からかえるシンプル統計学 身近な事例でするする身につく最低限の知識とコツ』

位置けがよく分からんが易しい中に深い洞察があるとのこと。

統計学がわかる』

・同上。続編がある。

・ちらっと見てみたが理屈がなくて「これはこうなる」ってポンポン進めていく印象。

『はじめての統計学

◎『よくわかる心理統計

・↓への橋渡しに。

◎『心理統計学の基礎―統合理解のために』

・難しいという噂あり。続編がある。

・「続」は結構高度らしい。

『多変量データ解析法―心理教育社会系のための入門』

・↑の「続」が無理そうならこれみたいな位置づけみたい。めちゃくちゃ分かりやすいとか。

◎『基本統計学

・結局これと↓への橋渡しの本が問題ということ。

統計学入門』

通称赤本」。3部作らしい。

・どうもこれで理解するというよりかは到達点を知るために使うものらしい。

◎『Rによるやさしい統計学

・どっかでやらんとあかんらしい。

データ解析のための統計モデリング入門――一般線形モデル階層ベイズモデルMCMC

・「緑本」。結局ふつう統計学もここに行きつくのか。

現代数理統計学の基礎』

位置けがよく分からん。これ完璧にすると統計検定1級レベルに行くんだとか。

2018-08-13

anond:20180813172454

https://anond.hatelabo.jp/20180813171618

サンプルサイズ2の統計学

さすが増田


この一分後に

はてなー「それってN=1じゃんwww」

ぼく「いやそもそも個人的体験や考えを話してるだけだし…(頭がおかしいのかしらん?)」


この書き込みがきたら、前の投稿揶揄してるのかな?って思うのが普通じゃない

2018-08-11

anond:20180811125554

個人的には最初、軽い気持ちでまあいいじゃんと思った。システム系は門外漢から

でも、統計学とか過去アンケート項目とかシステム系の人たちの反対意見を見聞きして、意見が変わった。

あなたは、自分の信じたいことを補強する情報しか得ようとしない態度に見える。

あなたの態度に失望している。

2018-08-08

IQ1てw

統計学をご存知ないらしいw

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