テストコードは重要なものです。対象のコードの品質を担保してくれるばかりでなく、自動テストによって改修時のバグ発生を未然に防いだり、リグレッションテストの手助けにもなるでしょう。 反面、テストコードの作成には、それなりの工数が掛かることも周知のとおりですから、工数をかけたくないプロジェクトでは後回しにされてしまいがちです。 テストコードとは メソッドなどの実行結果が適切かどうかをコード上で試験するものです。以下に例を挙げてみましょう。 例は2つの引数を合計する単純なコードです。 public int sum(int a, int b) { return a + b;} これに対してテストコードを書いてみます。jUnitのメソッドを使ってみましょう。 public void testSum() { int result = sum(1, 2); assertEquals(result, 3);} assertEqualsは、第一引数と第二引数が同一であればテスト成功とみなします。 この例では、変数resultに入っている数値は 1 + 2 = 3 なので、第二引数の3と同一であるとみなされ、テストが成功します。 テストの意図 コードを見れば動作が明確に分かるものをどうしてテストしなければならないのでしょうか? これは、検算と同じで、仕様に対しプログラムが間違いなく合っているかどうかを確かめているのです。 「何を言っている、書かれたプログラムが一番正しいではないか」と考えても無理はありませんが、以下のケースをご覧ください。 小数同士の差を計算するメソッドを定義してみます。 public double subtract(double a, double b) { return a - b;} どのような動きをするでしょうか。確かめてみましょう。 subtract(1, 0. 9); // -> 0. ホワイトボックステストとブラックボックステスト、どっちが必要？｜発注成功のための知識が身に付く【発注ラウンジ】. 09999999999999998 さて、プログラマが期待する値は、 1 - 0. 9 = 0. 1 のはずですが、実際に出た答えは、微小ながら誤差が出ています。 これは、有名な浮動小数点の丸め誤差です。コードを見てもすぐには気付けないのではないでしょうか?
ソフトウェア開発において、製品の品質を左右するテスト。 その中でも「ブラックボックステスト」とは、どのようなものなのでしょうか?
* 整数が3の倍数の時にFizz、 * 5の倍数の時にBuzz、 * 3と5の公倍数の時にFizzBuzz、 * それ以外の時にその整数を表す文字列を返す.
紙の書籍 定価:税込 3, 080 円(本体価格 2, 800円) 在庫あり 発刊年月 2012. 10 ISBN 978-4-535-78700-1 判型 A5判 ページ数 288ページ Cコード C3041 ジャンル 確率・統計 難易度 テキスト:初級 内容紹介 確率の基礎を出発点に、微積分や行列の知識を補いながら、ノンパラメトリック法まで扱う。随所にある演習問題で理解が深まるよう配慮。 目次 第1章 データの要約と記述 1. 1 デ-タの種類 1. 2 度数分布とグラフ 1. 3 標本特性値 1. 4 2次元データの相関と単回帰 1. 5 身長・体重データの解析 1. 6 頑健性 第2章 確率の概念 2. 1 数理論理と事象 2. 2 確率測度とその基本的性質 2. 3 条件付確率と事象の独立性 2. 4 確率変数と分布関数 2. 5 分布の特性値 2. 6 2次元分布 2. 7 多次元分布 2. 8 確率変数の変数変換 第3章 基本分布 3. 1 微分積分の基本定理 3. 2 特性関数 3. 3 1次元正規分布 3. 4 行列の基本定理とその性質 3. 5 多次元正規分布 3. 6 正規標本から導かれる分布 3. 7 離散多変量分布 3. 8 確率変数の和の極限分布 第4章 統計的推測論 4. 1 モデルの数理的表現 4. 2 仮説検定と考え方 4. 3 推定論 第5章 1標本連続モデルの推測 5. 1 対称な連続分布 5. 2 モデルの設定 5. 3 正規母集団での最良手法 5. 4 ノンパラメトリック法 5. 5 手法の比較 5. 6 分布の探索 5. 7 データ解析 第6章 2標本連続モデルの推測 6. 基礎から学ぶ「R」講座 | すうがくぶんか. 1 モデルの設定 6. 2 正規母集団での最良手法 6. 3 ノンパラメトリック法 6. 4 手法の比較 6. 5 設定条件の緩和 第7章 比率モデルの推測 7. 1 2項分布 7. 2 1標本モデルにおける小標本の推測法 7. 3 1標本モデルにおける大標本の推測法 7. 4 2標本モデルの推測法 7. 5 連続モデルの場合との漸近的な相違 第8章 ポアソンモデルの推測 8. 1 ポアソン分布 8. 2 1標本モデルにおける小標本の推測法 8. 3 1標本モデルにおける大標本の推測法 8. 4 2標本モデルの推測法 8. 5 地震データの解析 第9章 尤度による推測法の導き方 9.
2016/08/31 【難易度】 中級レベル 【数学レベル】 ★★★★☆ 価格(定価) 3, 190円 出版日 1992年8月 出版社 東京大学出版会 著者: 東京大学教養学部統計学教室 単行本: 366ページ ISBN-10: 4130420674 ISBN-13: 978-4130420679 多くの統計学講座でテキストとして使われている基礎統計学シリーズの第3巻になります。統計学の基礎を一通り学んでいることが前提になっています。「最尤法」、「正規分布の仮定をチェックする方法」など、すでに統計解析を実践されてている方であれば、きっちり理解しておきたいと思うポイントを、丁寧に解説しています。 理科系の学生を対象にしていて、数学のトレーニングを積んでいないと一気に読み通すことは難しいのですが、数学の勉強を兼ねてじっくり読んでみたい本です。 分散分析 重回帰分析 検出力 2標本の比較 1標本の推定
はじめに ●「統計リテラシー」の世代間格差 ● 社会人が統計を理解できない理由 ● 本書の内容 ● 統計のための数学は社会人に必須の数学リテラシー 第1章 データを整理するための基礎知識 第1章のはじめに 平均 割り算の2つの意味 ● (A)割り算の意味・その1〜全体を等しく分ける〜 ● (B)割り算の意味・その2〜全体を同じ数ずつに分ける〜 割合 ● 同じ単位どうしの割合は包含除 ● 違う単位どうしの割合は等分除 いろいろなグラフ ● (i)棒グラフ〜大小を表す ● (ii)折れ線グラフ〜変化を表す ● (iii)円グラフ〜割合を表す ● (iv)帯グラフ〜割合を比べる 統計に応用! シロート統計学講座 | 深KOKYU. データと変量 ● 質的データ ● 量的データ ● 度数分布表 ● 度数分布表を見るときの注意点 ヒストグラム ● ヒストグラムを作成する上での注意点 代表値 データのばらつきを調べる ● 最小値と最大値 ● 四分位数 箱ひげ図 第2章 データを分析するための基礎知識 第2章のはじめに 平方根 ● ルート(根号) 平方根の計算 ● 平方根を簡単にする ● 文字式のルール 分配法則 ● 分配法則を暗算に応用 多項式の展開 ● 乗法公式 ● 多項式の展開の練習 統計に応用! 分散 標準偏差 偏差値 第3章 相関関係を調べるための数学 第3章のはじめに 関数 ● 関数とグラフの関係 ● 関数と、原因と結果の関係 1次関数 ● 傾きの正負とグラフについて ● 1次関数のグラフの式の求め方 2次関数の基礎 グラフの平行移動 平方完成と2次関数のグラフ ● 平方完成の素 ● 平方完成 ● 2次関数のグラフの書き方 2次関数の最大値と最小値 2次関数と2次方程式 ● 2次方程式の解き方(その1:因数分解) ● 2次方程式の解き方(その2:解の公式) グラフと判別式の関係 2次不等式 統計に応用! 散布図 ● 相関関係についての注意点 相関係数 ● 相関係数の求め方 ● 相関係数の解釈 相関係数の理論的背景 相関係数の「直感的」理解 ● 相関係数が最大値や最小値をとるとき 第4章 バラバラのデータを分析するための数学 第4章のはじめに 階乗 順列 ● 0! について 組合せ ● nCrの注意点 二項係数 集合 確率 和事象と積事象 独立な試行 反復試行 等差数列 ● 数列とは ● 等差数列の和 等比数列 ● 等比数列の和 Σ記号の導入 ● Σ記号の意味 Σの基本性質 統計に応用!
2021. 01. 心理統計学の基礎 統計検定. 16 2018. 04. 26 シロート統計学講座へようこそ! この講座は 統計学の基礎から統計ソフトの使い方までを一連の記事で学ぶことができる超初心者用の統計学講座 です。 以下の4STEPを学習し、 統計学初心者の方が基本的な統計解析を 実践できるようになること が目標です。 EZR という無料統計ソフトを使用するので、費用はかかりません。 理解までの4STEP STEP1 統計解析の種類 STEP2 統計解析の選択方法 STEP3 統計解析の実施方法 STEP4 統計解析の結果解釈 STEP1の「其の1」から順番に読んでいくと全くの初心者の方でも分かりやすいように書いています。 理学療法士の立場から書いていますが、他の医療職の方にも当てはまる内容かと思います。統計学の勉強を始めたいと思っておられる方はさっそくSTEP1からスタートしましょう。 統計学の知識がほとんどない方でも分かりやすいように記事を作成しています!
1 最尤推定量 9. 2 尤度比検定 9. 3 順位検定の導き方 付録A 基礎数学と残された部分の証明 A. 1 微分積分学 A. 2 本論で残した部分の証明 付録B 分布の数表と参考文献 B. 1 数表 B. 2 参考文献
2021年6月講座および 録画販売 の申込受付中です。録画視聴による参加も可能。 こちら からお申込ください この講座では、自分の手を動かして統計ソフト「R」の操作を身につけながら、統計学を活用するための基礎力を短期間で養成していきます。 Rの基本的な使い方・データ分析の方法論(基本)といった内容から、受講者の方にとって必要性の高いトピックに集中してお話ししていきます。 「独学で統計学を学んだけれど、計算に時間がかかり、使いこなせない。」 「これまで学んだ統計の知識を、発展的な用途で使ってみたい。」 「さまざまなケースに触れて、統計ソフトをスムーズに使いこなせるようになりたい。」 上記のようなご要望にお応えするために、すうがくぶんかが実施してきた社会人向け統計学講座の経験を活かして開発されています。 統計学の知識を持つ皆さんがRの使い方をマスターすれば、日常的に行う統計学の計算の多くを自分で行うことができるようになり、大きな効果を実感できるはずです。 また、お仕事や研究のため統計学を用いる場合には、高価な商用ソフトに頼らない分析スキルを身につけることで、どのような環境においてもビジネス/研究の継続に困らなくなるというメリットもあるでしょう。 本講座で本格的にRの使い方を学んで、ぜひ様々な分野で統計学の知識を活用していただければ幸いです。 統計ソフト「R」とは?