タグ 統計学 が登録されている動画 ： 499 件中 481 - 499 件目
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【CeVIO AI IA /ゆっくり 解説】2019年統計検定1級応用問5 小問3 答案解説 0
過去にブログに投稿した
2019年統計検定1級応用問5小問3の答案を解説します。
テスト的なアップなので短いです。
ネタもとのブログは以下です。
「https://cowawa34.hatenablog.com/entry/2020/02/07/011321#%E5%B0%8F%E5%95%8F3」
【永遠の謎を解明】不偏分散の定義にて n-1 で割っている理由【自由度のお話①】#068 #VRアカデミア
▼テーマ
不偏分散の定義にて、 n-1 で割っている理由を明らかにします。
実は、次の動画で、より本質的な説明もするので、そっちも見てね！
▼終わりに
ご視聴ありがとうございました！
面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。
動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ！
お仕事、コラボのご依頼は、TwitterのDMからお願い致します。
動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ )
動画編集：AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ )
【因果を利用した分析】ベイジアンネットワークで見る変数の因果関係【いろんな分析 vol. 5 】 #060 #VRアカデミア
▼テーマ
前回紹介したグラフィカルモデリングで、更に因果を加味する分析です。
GitHubはこちら → https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
▼参考文献
グラフィカルモデリング (統計ライブラリー)
https://amzn.to/2WD8C47
条件付き確率から解説してあって、かなり読みやすいです！
▼終わりに
ご視聴ありがとうございました！
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工程能力指数(Cpk)が1.33を超えたときのアクション、どうする？
工程能力指数が1.33を超えたときにどうすれば良いのか？そのアクション方針を解説します。
youtube:https://youtu.be/b4rCgFZ8XXs
回帰分析～JDPアセットマネジメント株式会社の不動産用語辞典
回帰分析～JDPアセットマネジメント株式会社の不動産用語辞典
多変量解析のうち、基準変数解析に属する基本的な手法の一つである。例えば、広告費と相対価格による販売数量の要因分析、セールスマンの個人特性による販売成績の因果関係の把握、先行指標による適正発注量の予測など、応用範囲は非常に広い。販売数量など基準となる変数を一つの変数で説明するのを単回帰分析、二つ以上の変数で説明するのを重回帰分析という。いま実際に活用されているのはほとんど重回帰分析である。
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アセマネ企業への就職・転職をお考えの方へ。
多変量解析～JDPアセットマネジメント株式会社の不動産用語辞典
多変量解析～JDPアセットマネジメント株式会社の不動産用語辞典
マーケティングリサーチの分析段階で用いる統計手法の一つで、（１）3つ以上の変数間の相互依存関係を把握する相互依存変数解析、（２）基準となる特定の変数を他の変数によって説明する基準変数解析の2つに大別される。（１）に属する代表的な手法は主成分分析・因子分析・クラスター分析である。（２）には分散分析・回帰分析・判別分析などが含まれる。いわゆるMDS（多次元尺度構成法）と総称される手法も、多くは（１）の方に属する。
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相関分析～JDPアセットマネジメント株式会社の不動産用語辞典
相関分析～JDPアセットマネジメント株式会社の不動産用語辞典
社会現象には一方が変われば他方も変わるといった現象がよくみうけられる。両者の関係を散布図にしると相関の有無、方向、強度がわかる。この相関の強度を示す相関関係を数量的に確定させる分析が相関分析。実務的にはこの係数が±0.7以上の高相関のときに活用する。計算には数値的信頼性の高いピアソンの公式（ピアソン積率相関係数）等による。短時間に相関関係をみたいときは簡便な順位相関係数法等による。
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博士の活躍の場を知るためのアンケート調査を行いたい！
政策基礎研究所（EBP） の奥田将己氏が挑戦する学術系クラウドファンディング・プロジェクト「博士の活躍の場を知るためのアンケート調査を行いたい！」の紹介動画です！https://academist-cf.com/projects/1/ebp
[rk10][28S03] Mapping the world with DataMapper
![[rk10][28S03] Mapping the world with DataMapper](https://nicovideo.cdn.nimg.jp/thumbnails/11908640/11908640)
Ted Han (%w(Videojuicer DataMapper))
Ubiquitous computing has opened the door to two new revolutions, data collection and data manipulation. Mobile phones, digital cameras, low cost electronics, and wireless internet access have made it possible to collect data any time, anywhere. But what are we doing with the data once it's collected? How do we navigate the oceans of data we generate daily? Where can we find a Rubyist's tools for data mining and manipulation? We'll discuss how to use DataMapper, a Ruby data access library, to make sense of data of all kinds.