2: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:07:53. 71 ID:QdJFTSN40 上司…おまえと戦いたかった… 3: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:07:59. 44 ID:KYCmn8Jo0 くたばれよ 4: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:08:14. 62 ID:wPw/FKzqM ガキが... 5: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:08:22. 19 ID:sC02ndkt0 上司が使いそうな魔法は? 6: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:08:24. 34 ID:Mzy7X/1s0 ワイ「聞こえません」 7: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:08:37. 17 ID:a8l6ka930 あれはありえへんわ 8: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:08:57. 37 ID:S3GgQqWa0 会社「さようなら」 9: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:09:14. 88 ID:M4Fu1+cO0 上司だけは絶対に許さない 10: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:09:26. 13 ID:h3ZMFtxK0 上司「ガキが…舐めてると潰すぞ」 11: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:09:29. 06 ID:OXWcEdGf0 「特別待遇を許可します」 ↑これマイナーだけどすき 12: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:09:29. 上司「いい加減にしてくれ給え、消えなさい」 : 大物Youtubeｒ速報. 21 ID:2bfv0NrV0 上司、結婚しよう 13: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:09:51. 35 ID:+BGm5smi0 涙が止まらない 14: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:10:12. 58 ID:o2iZ/gUO0 後輩「ざまあ」 15: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:10:16. 39 ID:J9kE05qJ0 クビだ?貴様この野郎 16: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:10:29. 68 ID:B6b8xO1ga 上司、見損なったぞ 17: 大物Youtuber速報 2019/01/30(水) 22:10:30.
2 2019/01/15(火) 19:24:08. 96 消えなさい(ニフラム) 3 2019/01/15(火) 19:24:48. 36 ネトウヨを釣ろうとしているのに不敬罪の連中 4 2019/01/15(火) 19:25:42. 55 こんなのが上級国民っておかしいやろ…… 5 2019/01/15(火) 19:26:09. 80 消えなさい→↓→↑ 7 2019/01/15(火) 19:28:40. 00 18 2019/01/15(火) 19:31:51. 74 >>7 この矢印を具現化する殺意の高さが現れている 11 2019/01/15(火) 19:29:57. 59 >>7 七億円好き 8 2019/01/15(火) 19:28:57. 83 消えねンだわ 9 2019/01/15(火) 19:29:40. 07 全ては金ねンだわから始まった あんなネタ満載のやつと絡むからおもちゃにされる 10 2019/01/15(火) 19:29:40. 08 ガキが… 12 2019/01/15(火) 19:30:28. 02 消えなさいの強キャラ感 14 2019/01/15(火) 19:31:03. 24 給えほんとすき 15 2019/01/15(火) 19:31:05. 30 なんでもいいからクリックさせたら勝ちなんやろなあ 16 2019/01/15(火) 19:31:23. なんでも実況J板のスレッド | itest.5ch.net. 75 ちんぽをお出しなさい 19 2019/01/15(火) 19:31:59. 01 お前さえいなければ 20 2019/01/15(火) 19:32:07. 17 クリックするのも嫌だから動画がどんな内容かわからない 22 2019/01/15(火) 19:32:31. 32 あの動画作ってんのが情報商材に騙されたピエロ達ってのが笑える 23 2019/01/15(火) 19:32:52. 74 はい不敬罪、通報した震えて眠れ 24 2019/01/15(火) 19:33:24. 55 稀勢の里「突然ですが、引退します…」 25 2019/01/15(火) 19:33:28. 54 なお誰も動画の中身を知らない模様 26 2019/01/15(火) 19:34:28. 55 批判覚悟で言わしてもらうけど…
3: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:32:13. 62 ID:4Yyb6sj10 この手の捏造動画っていつか訴えられるやろ 25: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:36:29. 55 ID:hgClX5qPa >>3 皇室は人権が無いから訴えることも出来んってここで習ったで 7: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:32:51. 46 ID:1RKcWxSH0 これマジ? 10: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:33:37. 62 ID:qZ4vIX69r 見損なったぞ 11: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:33:57. 29 ID:miF6q3DDd ンだわ 14: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:34:43. 36 ID:hV/mLP8b0 草 17: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:34:58. 75 ID:vupqTpzt0 強キャラ同士の煽り 21: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:35:34. 73 ID:wyJFDrJkd 小室君眞子をあげるよの秋篠宮の顔めっちゃすこ 23: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:35:51. 美智子「消えなさい」安倍「ざまぁ」小室「くたばれよ」天皇「いい加減にしてくれ給へ」 : 芸能・Youtuber まとめ. 31 ID:sTVh6wwK0 いい加減にしてくれ給え 27: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:36:57. 29 ID:nvD720eha 34: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:38:36. 85 ID:msRPhOXU0 >>27 なんj民並の手のひら 28: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:37:06. 40 ID:Tx0PE/vda タモリが黙ってねえぞ やべンだわ 29: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:37:12. 62 ID:L/nxO4ok0 boketeかな? 37: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:38:58. 70 ID:u6KkbrA+0 45万再生で草 38: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:39:05. 76 ID:b2gb/zdW0 小室何も悪いことしてないのにネタキャラにされまくってて笑う 39: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:39:06.
とは? 興味ある言語のレベルを表しています。レベルを設定すると、他のユーザーがあなたの質問に回答するときの参考にしてくれます。 この言語で回答されると理解できない。 簡単な内容であれば理解できる。 少し長めの文章でもある程度は理解できる。 長い文章や複雑な内容でもだいたい理解できる。 プレミアムに登録すると、他人の質問についた動画/音声回答を再生できます。
84 ID:pqc4BgEs0 わりとサムネだけは笑える 41: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:39:50. 98 ID:bFhpqPDQ0 もはや大喜利 43: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:40:03. 68 ID:nvD720eha 52: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:41:33. 06 ID:lCtTpUiud >>43 5回草 48: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:41:08. 50 ID:32O0H/JC0 消えなさい 54: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:42:12. 13 ID:f5WJ8a4xr 美智子の強キャラ感 55: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:42:53. 29 ID:7JS4AUWc0 そのうちメイウェザーに喧嘩しかけるバージョンも出そう 57: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:44:17. 28 ID:kLw64kWD0 ぶっちゃけ草 58: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:44:23. 81 ID:u+V+aMyB0 この手の動画って中身どうなん? 一回も見たことないけど 59: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:45:10. 35 ID:lwVWVKBx0 >>58 文字が延々と流れるだけ 62: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:45:33. 90 ID:u+V+aMyB0 >>59 ゴミすぎて草 65: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:46:42. 68 ID:eVzxSQgg0 レモンだ?なんだ貴様この野郎! 74: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:51:48. 41 ID:iQ2BGQhA0 こんなのが45万再生とかどうなっとんねん 75: 風吹けば名無し 2019/01/04(金) 18:52:17. 29 ID:oMxozuYZd 小室Kって痩せた杉内投手みたいやな 引用元:
>> EZRでカイ二乗検定を実践する 。 また、SPSSやJMPでのカイ二乗検定の解析の仕方を解説していますので、是非ご覧ください。 >> SPSSでカイ二乗検定を実践する 。 >> JMPでカイ二乗検定を実践する 。 そして、Youtubeでもカイ二乗検定を解説しています。 この記事を見ながら動画視聴をするとかなり理解が促進しますので、是非ご利用ください。 カイ二乗検定に関してまとめ χ二乗検定は、独立性の検定ともいわれている。 χ二乗検定では、以下のことをやっている。 結果の分割表から、期待度数を算出した分割表を作成する。 この2つの分割表がどれだけ違うかを、数値的に示す。 今だけ!いちばんやさしい医療統計の教本を無料で差し上げます 第1章:医学論文の書き方。絶対にやってはいけないことと絶対にやった方がいいこと 第2章:先行研究をレビューし、研究の計画を立てる 第3章:どんな研究をするか決める 第4章:研究ではどんなデータを取得すればいいの? 第5章:取得したデータに最適な解析手法の決め方 第6章:実際に統計解析ソフトで解析する方法 第7章:解析の結果を解釈する もしあなたがこれまでに、何とか統計をマスターしようと散々苦労し、何冊もの統計の本を読み、セミナーに参加してみたのに、それでも統計が苦手なら… 私からプレゼントする内容は、あなたがずっと待ちわびていたものです。 ↓今すぐ無料で学会発表や論文投稿までに必要な統計を学ぶ↓ ↑無料で学会発表や論文投稿に必要な統計を最短で学ぶ↑
3) は (1. 1) と同じ形をしているが,母平均μを標本平均 に置き換えたことにより,自由度が1つ減って n - 1になっている。これは標本平均の偏差の合計が, という制約を生じるためで,自由度が1つ少なくなる。母平均μの偏差の合計の場合はこのような関係は生じない。 式(1. 3)は平方和 を使って,以下のように表現することもある [ii] 。 同様にして,本質的に(1. 4)と同じなのでしつこいのだが,標本分散s 2 (S/ n )や,不偏分散V( S / n -1)を使って表現することもある。平方和による表現のほうが簡潔であろう。 2.χ 2 分布のシミュレーションによる確認 確率密度関数を使ってχ 2 分布を描いた。左は自由度2, 4, 6の同時プロット。右は自由度2, 4, 10, 30であるが、自由度が大きくなるにつれて分布が対称に漸近する様子が分かる。 標準正規乱数Zを発生させて、標本サイズ5の平均値 M 、平方和 W 、偏差平方和 Y を2万件作成し、その 平均値 と 分散 を求め、ヒストグラムを描いた。 シミュレーション結果をまとめると下表のようになる。 統計量 反復回数 平均 分散 M 20, 000 0. 0 0. 2 W 5. 0 9. 9 Y 4. 0 8. 0 標準正規母集団から無作為抽出したサイズ n の標本平均値の平均(期待値)は0であり,分散は となっていることが確認できる。 χ 2 分布の期待値と分散は自由度の記号を f で表示すると [iii] ,以下のようになる。期待値が自由度になるというのは,平方和を分散で割るというχ 2 値の定義式, をみれば直感的に理解できるだろう(平方和を自由度で割ったものが分散であった)。χ 2 分布は平均値μや分散σ 2 とは無関係で,自由度のみで決まる。 式(1. 1)のようにWは自由度 f = n のχ 2 分布をするので期待値は5であり,式(1. 3)のようにYは自由度 f = n -1のχ 2 分布をするので期待値が4になっていることが確認できる,分散も理論どおりほぼ2 f である。 [i] カイ二乗統計量の記号として,ここでは区別の必要からWとYを使った。区別の必要のない文脈ではそのままχ 2 の記号を使うことが多い。たとえば, のように表記する。なおホーエルは「この名前はうまくつけてあるわけである」(入門数理統計学,250頁)と述べているが,χ 2 のどこがどうして「うまい」名前なのか日本人には分かりにくい。 [iii] 自由度の記号は一文字で表記する場合は f のほかに m や,ギリシャ文字のφ,ν(ニューと読む)などが使われる。自由度の英語はdegree of freedomなので自由の f を使う習慣があるのだろう。 f のギリシャ文字がφである。文脈からアルファベットを避けたい場合もありφを使うと思われる。νは n のギリシャ文字である。χ 2 分布の自由度が標本サイズ n に関係するためであろう。標本サイズと自由度とを区別するため,自由度にギリシャ文字を使うという事情からνを使う。なお m を使う人は n との区別のためだと思われるが,平均の m と紛らわしい。νはアルファベットのvに似ているので,これも紛らわしい。
1 16. 3 19. 4 17. 4 22. 4 100% 国勢調査 13 17 16 18 自由度: d. f. = k - 1 = 6 - 1 = 5 検定統計量: 自由度5のχ 2 値(有意水準5%)である11. 070より大きな値が観測された。年代分布が母集団と同じであるという帰無仮説は棄却される。 P 値を計算すると非常に小さく0.
分割表の解析 で出てくる検定は2つです。 それは、 「カイ二乗検定」 と 「フィッシャーの直接確率検定」 です。 この記事では、そのうちのカイ二乗検定についてわかりやすく解説していきます! カイ二乗検定とは何?から始まって、計算式まで解説します! 計算式についても、「カイ二乗検定が何をやっているか?」がわかれば、簡単に理解できるようになります。 ぜひこの記事で「カイ二乗検定」についてマスターしましょう! >> フィッシャーの直接確率検定についてはこちらで解説しています。 カイ二乗検定とはどんな検定?t検定との違いは? カイ二乗検定は、統計学的検定の中でも最も有名な検定と言っていいですね。 カイ二乗検定とt検定は、どの統計の本をみても必ず掲載されています。 ではカイ二乗検定と t検定 は何が違うの? と言われた時に、あなたは答えられますか? 一言でいうと、このような違いがあります。 カイ二乗検定は、カテゴリカルデータを対象とした検定手法 t検定は、連続データを対象とした検定手法 この違いが一番大きい違いです。 そのため、連続データに対してカイ二乗検定を実施することはできませんし、カテゴリカルデータに対してt検定を実施することもできません。 カイ二乗検定とは、独立性の検定ともいわれている カイ二乗検定は、独立性の検定ともいわれています。 (独立って言われても意味わからない・・・) と思いますよね。 私も初めは全く分かりませんでした。 でも理解すると、文字通りのまんまだなー、と思えるでしょう。 独立を辞書で引くと、このような意味です。 他のものから離れて別になっていること。「母屋から独立した離れ」 他からの束縛や支配を受けないで、自分の意志で行動すること。「独立の精神」「独立した一個の人間」 自分の力で生計を営むこと。また、自分で事業を営むこと。「親から独立して一家を構える」「独立して自分の店をもつ」 つまり言い換えると、 「何かに依存していない」「何かに関連していない」 ということです。 じゃあ、今回のカイ二乗検定の場合、何に関連していない状態か。 あなたは答えられるでしょうか? 答えは、 「2つの変数間で関連していない」 ということ。 言い換えると「2つの変数が独立している」ということ。 カイ二乗検定を例を用いてわかりやすく解説!
0% 61 30. 5% 113 56. 5% 26 13. 0% Female 80 39 48. 8% 37. 5% 11 13. 8% Male 120 22 18. 3% 83 69. 2% 15 12. 5% 自由度: d. = ( r -1)( c - 1) =2 である。 大きなχ 2 値が観測され,有意水準5%で帰無仮説は棄却される。つまり男女で同じだとは言えない(性差がある)。 3.分割表の単分類検定 この検定は統計学のテキストには掲載されていない。クロス集計ソフトウエアであるQuantumにSingle Classification test (「単分類検定」あるいは「セル別検定」などの意味)として搭載されている。 マーケティング調査のクロス集計表は大部になることが多いので、集計表の解釈作業において、特徴のある場所を探すのに苦労する。そこで便利な方法が単分類検定である。このアイデアはすべてのセルを検定するもので、回答者全体の分布と有意差のあるセルに*印などをつける。 クロス表のあるセルに注目する。たとえば1行1列目のセル f 11 に注目する場合、以下のように「注目している一つのセル」と「それ以外」に二分し、回答者全体の行も同様に二分して2×2の分割表を、部分的に考える。 このセル f 11 は、たとえば性別が「男性」における,あるブランドに対する「認知」などであり、これが回答者「全体」の認知 f ・ 1 に比べて大きな差異であるか否かを検定する。検定統計量は(0. 1)式で与えられる。この検定をすべてのセルで実行するのである。 各セルの検定は、回答者全体の行を理論分布とみなせば、形式的には自由度1の適合度検定に相当する。また。回答者全体の比率を母比率π 0 とみなせば、形式的には(0. 2)式の、母比率の検定と同値である。 検定の多重性を考慮していないという理論的問題はあるが、膨大なクロス集計表をめくりながら、注目すべきセルに*印がマークされる便利なツールとして利用することができる。 ここで、 <カイ二乗分布> 母集団が正規分布N(μ,σ 2)に従うとき,そこから 無作為抽出 したサイズ n の標本を考える。別の表現をすると, n 個の確率変数 X i が互いに独立に正規分布N(μ,σ 2)に従うとき、標準化した確率変数の平方和Wは自由度 n のχ 2 分布に従う [i] 。 最初から標準正規母集団N(0, 1)を考えれば, と置き換えるのと同じではあるが,確率変数 Z i の単なる平方和として以下のように表現することもある。 さて,実際には母数μやσは未知である。そこで標本平均 を使った統計量Yを定義する。Yは自由度 n - 1のχ 2 分布に従う。 式 (1.