うさぎ その通り. 今回の例でいうと,Pythonを勉強しているかどうかの比率が,データサイエンティストを目指しているかどうかによって異なるかどうかを調べていると考えると,分割表が2×2の場合,やっている分析は比率の差の検定(Z検定)と同じになります.(後ほどこれについては詳しく説明します.) 観測度数と期待度数の差を検定する 帰無仮説は「連関がない」なので,今回得られた値がたまたまなのかどうかを調べるのには,先述した 観測度数と期待度数の差 を調べ,それが統計的に有意なのかどうか見ればいいですね. では, どのようにこの"差"を調べればいいでしょうか? 普通に差をとって足し合わせると,プラスマイナスが打ち消しあって0になってしまいます. これを避けるために,二乗した総和にしてみましょう. (絶対値を使うのではなく,二乗をとった方が何かと扱いやすいという話を 第5回 でしました.) すると,差の絶対値が全て13なので,二乗の総和は\(13^2\times4=676\)になります. (考え方は 第5回 で説明した分散と同じですね!) そう,この値もどんどん大きくなってしまいます.なので,標準化的なものが必要になっています.そこで, それぞれの差の二乗を期待度数で割った数字を足していきます . イメージとしては, ズレが期待度数に対してどれくらいの割合なのかを足していく イメージです.そうすれば,対象が100人だろうと1000人だろうと同じようにその値を扱えます. この\((観測度数-期待度数)^2/期待度数\)の総和値を \(\chi^2\)(カイ二乗)統計量 と言います.(変な名前のようですが覚えてしまいましょう!) 数式で書くと以下のようになります. 10/28 【Live配信（リアルタイム配信）】 エンジニアのための実験計画法＆ Excel上で構築可能な人工知能を併用する非線形実験計画法入門 - サイエンス＆テクノロジー株式会社. (\(a\)行\(b\)列の分割表における\(i\)行\(j\)列の観測度数が\(n_{ij}\),期待度数が\(e_{ij}\)とすると $$\chi^2=\sum^{a}_{i=1}\sum^{b}_{j=1}\frac{(n_{ij}-e_{ij})^2}{e_{ij}}$$ となります.式をみると難しそうですが,やってることは単純な計算ですよね? そして\(\chi^2\)が従う確率分布を\(\chi^2\)分布といい,その分布から,今回の標本で計算された\(\chi^2\)がどれくらいの確率で得られる値なのかを見ればいいわけです.
stats. chi2_contingency () はデフォルトで イェイツの修正(Yates's correction) なるものがされます.これは,サンプルサイズが小さい場合に\(\chi^2\)値を小さくし,p値が高くなるように修正をするものですが,用途は限られるため,普通にカイ二乗検定をする場合は correction = False を指定すればOKです. from scipy. stats import chi2_contingency obs = [ [ 25, 15], [ 5, 55]] chi2_contingency ( obs, correction = False) ( 33. 53174603174603, 7. 0110272972619556e - 09, 1, array ( [ [ 12., 28. ], [ 18., 42. ]])) すると,tuppleで4つのオブジェクトが返ってきました.上から 「\(\chi^2\)値」「p値」「自由度」「期待度数の行列」 です. めちゃくちゃ便利ですね.p値をみると<0. 05であることがわかるので,今回の変数間には連関があると言えるわけです. 比率の差の検定は,カイ二乗検定の自由度1のケース 先述したとおりですが, 比率の差の検定は,実はカイ二乗検定の自由度1のケース です. 第28回 の例を stats. chi2_contingency () を使って検定をしてみましょう. 第28回 の例は以下のような分割表と考えることができます. (問題設定は,「生産過程の変更前後で不良品率は変わるか」です.詳細は 第28回 を参照ください.) from scipy. stats import chi2_contingency obs = [ [ 95, 5], [ 96, 4]] chi2_contingency ( obs, correction = False) ( 0. 系統係数/FF11用語辞典. 11634671320535195, 0. 7330310563999259, 1, array ( [ [ 95. 5, 4. 5], [ 95. 5]])) 結果を見ると,p値は0. 73であることがわかります.これは, 第28回 で紹介した statsmodels. stats. proportion. proportions_ztest () メソッドで有意水準0.
5%における両側検定をしたときのp値と同じ結果です. from statsmodels. proportion import proportions_ztest proportions_ztest ( [ 5, 4], [ 100, 100], alternative = 'two-sided') ( 0. 34109634006443396, 0. 7330310563999258) このように, 比率の差の検定は自由度1のカイ二乗検定の結果と同じ になります. しかし,カイ二乗検定では,比率が上がったのか下がったのか,つまり比率の差の検定における片側検定をすることはできません.(これは,\(\chi^2\)値が差の二乗から計算され,負の値を取らないことからもわかるかと思います.観測度数が期待度数通りの場合,\(\chi^2\)値は0ですからね.常に片側しかありません.) そのため,比率の差の検定をする際は stats. chi2_contingency () よりも何かと使い勝手の良い statsmodels. proportions_ztest () を使うと◎です. まとめ 今回は現実問題でもよく出てくる連関の検定(カイ二乗検定)について解説をしました. 連関は,質的変数における相関のこと 質的変数のそれぞれの組み合わせの度数を表にしたものを分割表やクロス表という(contingency table) 連関の検定は,変数間に連関があるのか(互いに独立か)を検定する 帰無仮説は「連関がない(独立)」 統計量には\(\chi^2\)(カイ二乗)統計量(\((観測度数-期待度数)^2/期待度数\)の総和)を使う \(\chi^2\)分布は自由度をパラメータにとる確率分布(自由度は\(a\)行\(b\)列の分割表における\((a-1)(b-1)\)) Pythonでカイ二乗検定をするには stats. chi2_contingency () を使う 比率の差の検定は,自由度1のカイ二乗検定と同じ分析をしている 今回も盛りだくさんでした... カイ二乗検定はビジネスの世界でも実際によく使う検定なので,是非押さえておきましょう! 高2 数学Ⅱ公式集 高校生 数学のノート - Clear. 次回は検定の中でも最もメジャーと言える「平均値の差の検定」をやっていこうと思います!今までの内容を理解していたら簡単に理解できると思うので,是非 第28回 と今回の記事をしっかり押さえた上で進めてください!
系統係数 (けいとうけいすう) 【審議中】 ∧,, ∧ ∧,, ∧ ∧ (´・ω・) (・ω・`) ∧∧ この記事の内容について疑問が提示されています。 ( ´・ω) U) ( つと ノ(ω・`) 確認のための情報源をご存知の方はご提示ください。 | U ( ´・) (・`) と ノ 記事の信頼性を高めるためにご協力をお願いします。 u-u (l) ( ノu-u 必要な議論をNoteで行ってください。 `u-u'. `u-u' 対象に直接 ダメージ を与える 魔法 や 属性WS などの ダメージ を算出する際に、変数要素の一つとして使用者と対象の特定の ステータス 値の差が用いられる *1 *2 。 この ステータス 差に対し、 魔法 及び WS 毎に設定されている 倍率 を慣習的に「 系統係数 」と呼ぶ。 元は 精霊魔法 の ダメージ 計算中に用いられる対象との INT 差、 神聖魔法 に於ける MND 差に対する 倍率 を指して用いられたもので、 ステータス 差にかかる 倍率 が 魔法 の「系統(I系、II系)」ごとに設定されていると思われた(その後厳密には系統に囚われず設定されていることが明らかになった)ことからこう呼ばれることとなった。 系統 倍率 や、 精霊魔法 については INT 差係数( 倍率 )等とも呼ばれる。 D値表の読み方 編 例として 精霊I系 を挙げる。 名称 習得可能 レベル 消費MP 詠唱時間 再詠唱時間 精霊D値 INT 差に対する 倍率 ( 系統係数) 黒 赤 暗 学 風 ≦50 ≦100 上限 ストーン 1 4 5 4 4 4 0. 50秒 2. 00秒 D10 2. 00 1. 00 100 ウォータ 5 9 11 8 9 5 D25 1. 80 エアロ 9 14 17 12 14 6 D40 1. 60 ファイア 13 19 23 16 19 7 D55 1. 40 ブリザド 17 24 29 20 24 8 D70 1. 20 サンダー 21 29 35 24 29 9 D85 1. 00 ≦50と略されている項目は対象との INT 差(自 INT -敵 INT)が0以上50以下である区間の 倍率 を示し、≦100の項目は対象との INT 差が50を超え100以下である区間の 倍率 を示している。 ストーン のD値は10。 INT 差が0すなわち同値である場合は 魔法 D10となる。 INT 差が50の場合は、50×2.
(有理数と実数) 実数全体の集合 \color{red}\mathbb{R} を有理数 \mathbb{Q} 上のベクトル空間だと思うと, 1, \sqrt{2} は一次独立である。 有理数上のベクトル空間と思うことがポイント で,実数上のベクトル空間と思えば成立しません。 有理数上のベクトル空間と思うと,一次結合は, k_1 + k_2\sqrt{2} = 0, \quad \color{red} k_1, k_2\in \mathbb{Q} と, k_1, k_2 を有理数で考えなければなりません(実数上のベクトル空間だと,実数で考えられます)。すると, k_1=k_2=0 になりますから, 1, \sqrt{2} は一次独立であるというわけです。 関連する記事
0 サンギンブレード 2. 0 多くの 属性WS における INT 差依存項は「 系統係数 1、 半減値 16、 INT 差上限32」となっており(要確認)、例外と認められたものが記されている。 MND 差依存 編 バニシュ 1. 0 バニシュガ バニシュ II バニシュガ II バニシュ III 1. 5 バニシュガ III? バニシュ IV ホーリー 1. 0 ホーリーII 2. 0 マジックハンマー 1. 0 マインドブラスト 1. 5 シャインストライク 1. 0 セラフストライク シャインブレード セラフブレード オムニシエンス 2. 0 CHR 差依存 編 神秘の光 1. 0 アイズオンミー 1. 5 彼我の ステータス 参照が一致しないもの 編 名称 参照 ステータス (自-敵) 系統係数 プライマルレンド CHR - INT 2. 0 トゥルーフライト AGI - INT レデンサリュート ワイルドファイア 2013年7月9日のバージョンアップ 編 精霊魔法 の威力は何度か 微調整 されているが、 2013年7月9日のバージョンアップ では 系統係数 、 消費MP 、詠唱・ 再詠唱時間 が大幅に調整されている *3 。 この調整により、 計略 や 古代魔法 などを除く大部分の 精霊魔法 について 系統係数 が変化し、 土属性 魔法 は 系統係数 が高めの代わりに威力が低く、 雷属性 魔法 は 系統係数 が低めの代わりに威力が高いなど、 属性 ごとの特色が出るようになった。この変更以前は 系統係数 は概ね同 ランク ・系統であれば同一の値となっており、 レジスト されない限り最終レベル付近で覚える 魔法 以外を使用する意味はあまりなかった。 この バージョンアップ 以前は 精霊魔法 は以下のような 系統係数 を持っていた(変動のないものは省略)。ただし、 コメット 、 ラ系魔法 については厳密には(( INT 差が100時の 精霊D値 ) - ( INT 差が0時の 精霊D値 ))/100の計算値であり、 半減値 が INT 差100未満だった場合はずれる可能性がある。もっとも、今となっては確認のしようがないが。 精霊I系 1. 0 精霊ガI系 精霊II系 精霊ガII系 サンダガ II以外 サンダガ II 1. 5 精霊III系 精霊ガIII系 精霊IV系 2.
鴨頭嘉人さんの1回の講演料を200万円を超えることが分かりました。 高いと思いますか?こんなもんだと思いますか? 私は初め高いと思いました。 ですが、YouTubeで講演料についてYouTube動画で語っていたことがあります。 自分の勝ちの値段は、お金の値段で決まる。 過去に講演料5000円で行ったことがあるが、その時と内容は変わらない。 講演料金が高い事と講演内容の価値は比例する。 聞き手は値段が高いことで質の高い内容であると思い込むし、講演家も質の高い内容を提供しようとする。 1回10万円の講演を10回行なうより、1回100万円の講演1回行なうほうが生産性が高い。 生産性が高いことで、使える時間が増え、より価値が高いことへ時間を使うことができる。 売上をあげるために値引きしてはいけない。 値引きすると生産性が落ちて、時間や労力が失われる。 生産性を上げて、高い値段で価値があるものを提供したほうが、売上はすぐに上がる。 こういったことを鴨頭嘉人さんは言っていました。 鴨頭さんの講演料200万円の価値が理解できたでしょうか? 企業講演の条件に「そこで収録した動画をYouTubeで公開の許可ができること」とあります。 この意図として、鴨頭さんは世の中に「影響力を与えて、世界を変える」という夢を持っています。 その夢の価値を早く広めるにはYouTube動画だと思っているので、企業研修の内容をYouTubeで公開できないなら、講演はしませんと言っているのです。 私は名古屋で行われた「スタートダッシュセミナー」と「平澤利佳さんとのコラボ講演」へ参加したことがあります。 どちらも入場料が3000円と高くなかったです。 例えば1万円でもたくさんの方が参加したと思いますが、あまり高いと鴨頭さんの夢の拡散が止まる可能性もあります。 今はこの値段の価値で、世の中に影響力を伝えるが丁度良いと思っているのかも知れませんね。 「スタートダッシュセミナー2019in名古屋」にて一緒に記念撮影をしました。 「平澤利佳さんとのコラボ講演」も楽しく参加できました!! 鴨頭嘉人さんの年収はいくら? 鴨頭嘉人さんの年収について、考えて見たいと思います。 企業向けの講演料が200万円です。 月に10回講演をしたら、✕12ヶ月で2億4千万円です。 素晴らしい!!! 【有料級】講演料300万円！鴨頭嘉人に聞く「話し方」の極意。話す内容や表現より大切なこととは？ @kamohappy - YouTube. 私が参加したセミナーなどの地方講演が、年間30回あるとします。 名古屋は200人位の会場でしたが、東京は1000人だったと思います。 1会場の平均を計算しやすく500人だとして、✕3000円✕30回は、450万円です。 YouTubeの売上は、こちらのサイト( )を参考にすると年収140万円でした。 他にも著書の出版、話し方の学校、オンラインサロン、コンサル業、グッズ販売などがあります。 2億4千万円+450万円+140万円+etc = ???
7億回以上再生され、チャンネル登録は100万を突破。日本一のYouTube講演家として世界を変えている。 また、著者としてもリーダー・経営者向け書籍を中心に15冊(海外2冊)を出版する作家としても活躍している。 NEW POST このライターの最新記事
鴨頭嘉人さんのセミナーに高額な料金を払って友人が行ってます。また、ステップアップするという事で、今度は人の悩みを聞く事ができるようになる講習会にまた高額な料金を払って通っているようです。本当に大丈夫な のでしょうか?私には胡散臭さしか感じないのですが... 情報お持ちの方、教えて下さい。 18人 が共感しています ベストアンサー このベストアンサーは投票で選ばれました ID非公開 さん 2020/1/16 0:50 まあ洗脳されてるわけですね。多分あなたが何か言ったところで反論されるだけでしょうね 27人 がナイス!しています やはり、鴨頭氏のセミナーというものは一種の宗教のようなものなのでしょうか?