生のデータを料理する - 岸野洋久

岸野洋久 生のデータを料理する

Add: tohynota87 - Date: 2020-12-07 08:13:20 - Views: 6215 - Clicks: 6240

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サンプリングのポイントは、層別、クラスター化、無作為化と言われています。 1. 「解析時間を速くする」 : 「軽くする」とも関係しますが、データ量が増えれば、コンピュータの計算時間も増えます。 一刻を争う会議の中でデータ解析が必要になった時に、 解析結果が出るのが翌日になってしまうのと、 その会議中に解析して結果を出すのとでは、大違いです。 3. · ダウンロード生のデータを料理する―統計科学における調査とモデル化 無料のePub 岸野 洋久内容(「MARC」データベースより) 地域調査による家族・コミュニティの分析、クジラのモニタリングと生態学調査など、著者が実際に行ってきた分析結果を通して、調査と統計的モデル化の. 筆者の実務経験で言えば、何かを比べたい場合は、比べたいもののデータを5個ずつ集めます。 5個集めてみて、ばらつきが大きくて判断に迷いそうなら、10個ずつ集めます。 これくらいのデータの数で、差が見えるかどうかが、その仮説や対策に目に見えた効果が期待できるかどうかの目安になります。 ばらつきが大きいと、とにかくたくさんデータを集めて、分布の形をはっきりさせたい気持ちになることもありますが、 はっきりしたところで、結論が変わるものでもありません。 もっと何かをするのなら、ばらつきが大きいことの原因を調べ始める方が、良い結果につながりやすいです。 5個が難しい場合は、3個を目指します。 3個あれば、ある程度はばらつきを考慮できます。 時には、1個ずつしかデータがない場合もあります。 その場合は、データが増えて状況が詳しくわかって来た時の行動を想定しておきますし、 1個のデータの背景や事情を、できるだけ把握しておくようにします。. · ダウンロード 生のデータを料理する―統計科学における調査とモデル化無料 ePub 岸野 洋久内容(「MARC」データベースより) 地域調査による家族・コミュニティの分析、クジラのモニタリングと生態学調査、バスケットボールの試合の流れの分析など、著者が実際に行ってきた分析. 増補版 フォーマット: 図書 責任表示: 岸野洋久著 言語: 日本語 出版情報: 東京 : 日本評論社,. 日本評論社, 1999. 生のデータを料理する : 統計科学における調査とモデル化: 著作者等: 岸野 洋久: 書名ヨミ: ナマ ノ データ オ リョウリスル : トウケイ カガク ニ オケル チョウサ ト モデルカ: 出版元: 日本評論社: 刊行年月:.

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