統計技術 第Ⅱ部
第1章-3 代表値を求める技術(「R」 による方法)
データ解析環境「R」は無料で使用でき信頼性の高い Free Calculator と言えるので、統計技術として欲しいツールの一つである．
ここで、紹介するコマンドを実行すれば、たやすく結果を得ることができるが、「R」の help 機能を使って完全ではないかも知れないが確認されたい．
それでは下記URLにアクセスして確認しよう．
統計技術：
http://toukei.sblo.jp/article/188590660.html
情報統計研究所 統計担当
東京都の新型感染者累計予測
東京都の新型コロナ感染者累計(実数)は４月10日の予測通り、今のところ図の(3)の様に直線的に増加しており、急激な増加はみられない。いずれにしても予測通り推移していると言えるが、図の(2)(3)の兆候をいち早く捉えることが肝要かと思われる。
情報統計研究所 統計担当
第1章-2 代表値を求める技術(Online Calculator による方法)
ノンパラメトリック法の統計技術としては、「Free Online Calculator」の紹介をとおして、出来るなら、何時でも何処でも正確な統計分析を自由に使いこなせたらと思うが、大切なことは統計学の基本的な知識なくしては危ういのも事実である．
そこで、
ノンパラメトリック法で多用される中央値と四分位数を計算してくれるサイトをいくつか紹介するが、それぞれのサイトでの出力結果は一致しない．
すなわち、単純な算術的に求めた結果と統計学的に求めた結果では異なるなるが、いずれも間違いではなく、
データの個数が多くなれば一致するようになる．近年、色々な中央値と四分位数が開発されているので、統計学的な問題に応じて対応する必要がある．
それでは下記URLにアクセスして確認しよう．
統計技術：
http://toukei.sblo.jp/article/188575914.html
情報統計研究所 統計担当
東京都の新型感染者累計予測（４月10日～）は図の様に３つのパターンが統計学的に
予測されます。すなわち、
(1)いかなる対策をしようとも自然現象の原理にもとずき顕著に増加する場合。
(2)対策効果で漸増するも増加傾向が顕著でワクチンなど自然免疫を待つ場合。
(3)いかなる対策をしても一定の増加傾向が続く場合。
いずれも、関数式の初期の立ち上がり(微分値)を見ていれば分るでしょう。
情報統計研究所 統計分析担当
統計技術 第Ⅱ部 ノンパラメトリック法の統計技術
今回より、統計技術は第Ⅱ部としてノンパラメトリック法を取り上げる．
前回までは、パラメトリック法の技術の紹介であり、すなわち、観測データが正規分布又は正規分布近似であることが条件であった．
しかし、実際にはさほど厳格な条件の下でパラメトリック検定などをおこなっている訳ではないのが実情だろうが、古典的で厳格な学術誌などでは、正規分布の条件を査読者に問われることも事実で、例えば、Student's t-test などにおいて正規性と等分散性を問われて困ってしまう場合もあり、少なくとも、正規性の検定だけでも行うようしておきたいものである．
もし、
観測データが正規分布からほど遠いものであれば、筆者は、迷わずノンパラメトリック法の検定お考えるべきと言いたいが、観測データを増やすとかして正規分布に近づけることが出来るなら、その様な努力を惜しんではならないと思う．
統計技術 第Ⅱ部「ノンパラメトリック法の統計技術」は下記URLで確認されたい．
統計技術：
http://toukei.sblo.jp/article/188555424.html
