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【統計学「サンプルサイズ」の謎】統計好きでも意外と知らない「研究に必要なサンプル数」の問題点

2024/05/02 このエントリーをはてなブックマークに追加 7 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 統計 統計学 サンプル数 研究 問題点

心理学者。キングス・カレッジ・ロンドンの精神医学・心理学・神経科学研究所の講師。2015年に科学的心理学会(アメリカ)の「期待の星(ライジンング・スター)」賞を受賞。『タイムズ』『ワシントン・ポスト』『ワイアード』などに数多く寄稿し、BBCラジオなどの出演もある。 Science Fictions あなたが知らない科学... 続きを読む

高次元データに対するL1正則化の有効性|内場 崇之|note

2018/12/17 このエントリーをはてなブックマークに追加 10 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 数理 変数 高次元データ 線形回帰モデル 有効性

Introduction高次元データでの回帰問題に対して、線形回帰モデルのL1正則化(Lasso回帰)の有効性は広く知られているところです。この有効性の理由は数理統計的な側面からも理解が進んで来ました。代表的な結果の1つに、Lasso回帰の 変数の個数に対して必要なサンプルサイズは対数的にしか増加しない。と言う性質が挙げ... 続きを読む

仮説検証とサンプルサイズの基礎 - クックパッド開発者ブログ

2016/09/26 このエントリーをはてなブックマークに追加 386 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 仮説検証 パートナーアライアンス部 真偽 仮説 基礎

2016 - 09 - 26 仮説検証とサンプルサイズの基礎 パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じてサービス改善をしたいと思っている人 仮説検証はしているものの「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめるこ... 続きを読む

有意水準と検出力とサンプルサイズと効果量-無脳症の発生率を例に - what_a_dudeの日記

2011/11/20 このエントリーをはてなブックマークに追加 45 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip what_a_dude 無脳症 Togetter 検出力 表題

なかなかセンシティブな話に手を突っ込んでみる。  フリージャーナリストというのは最近ではwとか(笑)とかが標準装備されてそうな感じがありますが、そんな(笑)付きのフリージャーナリストの最たる例の一人であろう岩上安身の周りで一悶着あったのを愛蔵太さんがtogetterでまとめていらっしゃったのから表題の話をしてみたい。http://togetter.com/li/214214 我が国ではNHK・大手... 続きを読む

 
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