用語集
このページには、Statorials で使用できるすべての統計用語と概念の用語集が提供されます。
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もっている
- 調整後のオッズ比
- 平均値を使用する利点と欠点
- 中央値を使用する利点と欠点
- 標準偏差を使用する利点と欠点
- 集計バイアス
- 対立仮説
- ANOVA と回帰
- 複製ありまたはなしの ANOVA
- サンプルサイズが等しくない分散分析
- 以前の変数
- バイアスチェック
- 等分散の仮定
- 独立性の前提
- 正規性の仮定
- 分散分析の仮定
- MANOVA の仮定
- 線形回帰の仮定
- ロジスティック回帰の仮定
- 重線形回帰の仮定
- 対応のある t 検定の仮定
- ピアソン相関の仮定
- 反復測定 ANOVA の仮定
- t 検定仮説
- 起因するリスク
B
- 背中合わせの茎と葉のプロット
- 逆方向選択
- バランスの取れた精度
- バランスの取れたデザインまたはアンバランスなデザイン
- Bartlett の分散の均一性検定
- ベンジャミニ・ホッホベルグ法
- バークソンの偏見
- ベルヌーイ分布と二項分布
- ベータレベル
- 二峰性分布
- 二項分布の仮定
- 二項実験
- 二項分布または幾何分布
- 二項分布とポアソン分布
- 二変量解析
- ブランド アルトマン フィールド
- ブロッキング
- ボンフェローニ補正
- 箱ひげ図のパーセンテージ
- ブレイとカーティスの違い
- ブライアースコア
VS
- ロジスティック回帰モデルの C 統計量
- Z スコアから P 値を手動で計算する
- ピアソン相関係数を手動で計算する
- R2乗を手動で計算する
- 度数表から平均を計算します
- 度数表から中央値を計算する
- 周波数テーブルからモードを計算
- 平均と標準偏差からパーセンタイルを計算します
- Z スコアがマイナスになることはありますか?
- 尖度がマイナスになることはありますか?
- 分散がマイナスになることはありますか?
- キャリーオーバー効果
- 統計における事例
- カテゴリ分布
- カテゴリ変数と量的変数
- 天井効果
- 中心傾向バイアス
- ハンドカイ二乗検定
- カイ二乗検定 vs ANOVA
- X 軸と Y 軸に配置する変数を選択します
- 食品検査
- クラス制限
- 授業間隔
- クラス制限
- クラスの中間点
- クラスサイズ
- クラスターサンプリングまたは層化サンプリング
- コクランのQテスト
- 変動係数と標準偏差
- 総合的なイベント
- 箱ひげ図の比較
- ヒストグラムの比較
- ROC曲線の比較
- さまざまな分布の Z スコアの比較
- 概念変数
- 付随する変数
- 競合他社の有効性
- 条件付き分布
- 双方向テーブルの条件付き相対頻度
- 中心極限定理の条件
- 信頼区間の問題の例
- オッズ比の信頼区間
- 相対リスクの信頼区間
- 回帰切片の信頼区間
- 回帰傾きの信頼区間
- F 分布を使用した信頼区間
- 信頼水準と信頼区間
- プライバシー vs.匿名
- 交絡変数
- 一定の分散の仮定
- コンテンツの有効性
- 導通補正
- Z スコアを生のスコアに変換する
- カテゴリ変数間の相関
- 連続変数とカテゴリ変数間の相関
- 相関と関連
- 相関と回帰
- 共変量
- 基準の妥当性
- 変数基準
- クロスオフセットパネル設計
- 残差曲線
- 曲線回帰
D
- デシジョン ツリー vs.ランダムフォレスト
- あらゆる T 検定の自由度
- t 検定における等分散または不等分散の決定
- 確率分布が有効かどうかを判断する
- 回帰モデルにおける重要な変数の決定
- データの緩和
- 二値変数
- ANOVA、ANCOVA、MANOVA、MANCOVA の違い
- ばらばらのイベント
- バラバラまたは独立したイベント
- 外れ値に対するディクソンの Q 検定
- 因果関係は相関関係を意味しますか?
- ドットプロットとヒストグラム
- ドット プロット: 平均、中央値、および最頻値を見つける方法
- 回帰分析におけるダミー変数
- ダミー変数トラップ
- ダービン・ワトソン検定
E
- 経験則を実践する際の問題点
- 内生変数と外生変数
- アーランのディストリビューション
- エラーの伝播
- ヒストグラムの平均と中央値の推定
- ヒストグラム推定モード
- ヒストグラムの標準偏差の推定
- イータの二乗
- 現実における ANOVA の例
- 実生活における二変量データの例
- 実生活における中心極限定理の例
- 現実のカイ二乗検定の例
- 現実のクラスター分析の例
- 実生活における条件付き確率の例
- 実生活における信頼区間の例
- 相関関係の例は因果関係を示唆しない
- 実生活における相関関係の例
- 現実の期待値の例
- 実生活における仮説検定の例
- 実生活における線形回帰の例
- 実生活におけるロジスティック回帰の例
- 実生活における平均値、中央値、最頻値の例
- 変数間に相関関係がない例
- 実生活における外れ値の例
- 正に歪んだ分布の例
- 現実の確率の例
- 負に歪んだ分布の例
- 実生活における確率変数の例
- 実生活における誤った相関の例
- 実生活における標準偏差の例
- 実生活における統計の使用例
- 実生活における T 検定の例
- 実生活における二項分布の例
- 実生活における指数分布の例
- 実生活における幾何学的分布の例
- 現実の正規分布の例
- 実生活におけるポアソン分布の例
- 現実の一様分布の例
- 実生活における Z スコアの例
- 予想される頻度
- 平均に対する期待値
- X^2 の期待値
- X^3 の期待値
- ギャップの説明
- 無関係な変数
F
- F1 スコアと精度
- 階乗分散分析
- 家族レベルでのエラー率は?
- Z スコアの左側の領域を見つけます
- Z スコアの右側の領域を見つけます
- いくつかの標準偏差の平均を求める
- 点のプロットの中心と広がりを見つける
- R2から相関係数を求める
- 表から線形回帰式を見つけます
- 四分位範囲を使用して外れ値を見つける
- 平均と標準偏差から確率を求める
- Z スコアから確率を求める
- 偶数および奇数の長さのデータセットで四分位数を検索する
- 指定された領域の Z スコアを見つける
- 有限母に対する補正係数
- フィッシャーの最小有意差
- フィッシャーZの変身
- 地面の影響
- 前の選択
g
H
- 生垣
- 高次元データ
- 外れ値は平均値にどのような影響を与えるのでしょうか?
- 調整された R 二乗値を解釈する方法
- ゼロを含む信頼区間を解釈する方法
- Cramer’s V をどう解釈するか
- ANOVA での F 値と P 値の解釈方法
- 二元配置分散分析で F 値を解釈する方法
- 四分位範囲を解釈する方法
- ロジスティック回帰係数の解釈方法
- ロジスティック回帰切片を解釈する方法
- MAPE 値の解釈方法
- 誤差の範囲をどう解釈するか
- 負の AIC 値を解釈する方法
- 線形回帰での P 値の解釈方法
- 相対リスクをどう解釈するか
- 残差標準誤差の解釈方法
- 二乗平均平方根誤差 (RMSE) を解釈する方法
- 非対称性をどう解釈するか
- ゼロの標準偏差を解釈する方法
- 外れ値を含む箱ひげ図を読み取る方法
- 相関行列の見方
- 共分散行列の読み方
- 片対数グラフの読み方
- カイ二乗結果を報告する方法
- 信頼区間をレポートする方法
- クロンバックのアルファを報告する方法
- 正確なフィッシャー テスト結果を報告する方法
- 一元配置分散分析結果を報告する方法
- 二元配置分散分析結果を報告する方法
- 反復測定の ANOVA 結果を報告する方法
- ロジスティック回帰結果を報告する方法
- オッズ比をレポートする方法
- P値の報告方法
- ピアソン相関を報告する方法
- 回帰結果を報告する方法
- 歪度と尖度を報告する方法
- スピアマン相関関係を報告する方法
- T テスト結果の報告方法
- QQ プロットを使用して正規性を確認する方法
- 信頼区間の結論の書き方
- 仮説検証の結論を書く方法
- 帰無仮説の書き方
- 仮説検定と信頼区間の比較
私
- iid 確率変数
- 平均値の重要性
- 中央値の重要性
- ファッションの重要性
- 範囲の重要性
- 標準偏差の重要性
- 会計における統計の重要性
- ビジネスにおける統計の重要性
経済学における統計の重要性 - 教育における統計の重要性
- 金融における統計の重要性
- 医療における統計の重要性
- 看護における統計の重要性
- 心理学における統計の重要性
- 研究における統計の重要性
- 発生率
- 推論と予測
- 影響力のある観察
- 操作変数
- 回帰モデルの切片
- 内部一貫性
- 内挿と外挿
- コーエンのdの解釈
- 対数尤度値の解釈
- ゼロ逸脱と残差逸脱の解釈
- 0.05を超えるP値の解釈
- 0.001未満のP値の解釈
- 0.01未満のP値の解釈
- 0.05未満のP値の解釈
- 0.000に等しいP値の解釈
- ROC 曲線の解釈
- Z スコアの解釈
- 四分位範囲と標準偏差
- 箱ひげ図の四分位範囲
- 介在変数
- 評価者間の信頼性
- クラス内相関係数
- 逆正規分布
- 年齢は離散変数ですか、それとも連続変数ですか?
- 年齢は質的変数ですか、それとも量的変数ですか?
- 年齢は間隔または比率の変数ですか?
- 時間は間隔ですか、それとも変動する比率ですか?
- 四分位範囲 (IQR) は外れ値の影響を受けますか?
J.
K
L
- ラベルエンコーディングまたはワンホットエンコーディング
- 大量サンプルのステータス
- 全体確率の法則
- 左に歪んだヒストグラム
- 左または右に偏った分布
- 左テールテスト vs.右テールテスト
- 独立変数のレベル
- リュングボックスのレビュー
- ロジスティック回帰と線形回帰
- ロングテール分布
- 長いデータまたは幅の広いデータ
- 隠し変数
M
- 度数表からヒストグラムを作成する
- 藤色のCP
- 操作変数
- 限界分布
- 限界平均
- 標準誤差と比較した誤差の範囲
- 誤差範囲と信頼区間
- 最大変動サンプリング
- 確率分布の平均
- グループ化されたデータの平均と標準偏差
- 箱ひげ図の中央値
- グループ化されたデータの中央値
- メモリーレスのプロパティ
- t 検定の最小サンプル サイズ
- 誤分類率
- 均一分布用の MLE
- ポアソン分布の MLE
- バルクデータモード
- 変数の調整
- 修正された Z スコア
- 単調な関係
- モンティ・ホール問題
- モランの私
- MSE vs. RMSE
- マルチモーダル配信
- 多項係数
- 多項検定
- 複数の R と R 二乗
- 多段階サンプリング
- 相互に包括的なイベントまたは相互に排他的なイベント
ない
- 負の二項回帰 vs ポアソン回帰
- ネストされた ANOVA
- 入れ子になったモデル
- ネイマンバイアス
- 非線形関係の例
- 無回答バイアス
- 正規近似
- 正規分布と t 分布
- 正規分布と標準正規分布
- 正規分布と一様分布
- データを -1 から 1 の間で正規化します
- データを0と1の間で正規化します
- データを0から100の間で正規化します
- ANOVA モデルの帰無仮説
- 線形回帰の帰無仮説
- ロジスティック回帰の帰無仮説
- 危害を加えるのに必要な数
おお
- 観察
- バイアスを観察する
- オッズ比と相対リスク
- 省略された変数バイアス
- オムニバステスト
- T 検定の問題の例
- 片側信頼区間
- 片側テストの問題の例
- 一元配置または二元配置分散分析
- 一元配置分散分析または反復測定分散分析
- オープン配布
- 順序効果
- 結果とイベント
P.
- P 値とアルファの関係
- ペアリングされたデータ
- 対応のあるまたは対応のない t 検定
- ハンドペアード t 検定
- 平行形式の信頼性
- 対象のパラメータ
- 倹約モデル
- 部分η二乗
- 部分F検定
- 偏回帰係数
- ピアソン相関係数
- ピアソン残差
- 百分位、四分位、分位
- グループ化されたデータのパーセンタイル ランク
- 完全な多重共線性
- ファイ係数
- ピライの痕跡
- ポイント推定
- ポアソン信頼区間
- ポアソン分布の仮定
- ポアソン分布と正規分布
- クラスター化された標準偏差
- クラスター化された偏差
- 人口に占める割合
- サンプルからの母集団の標準偏差
- 陽性的中率と感度
- 予測誤差
- 線形回帰による予測
- 予測の妥当性
- 報道統計
- 有病率
- テスト前とテスト後の確率
- AとBの確率
- B が与えられた場合の A の確率
- A または B の確率
- コイントスで少なくとも 1 つの表が出る確率
- 「少なくとも 1 回」成功する確率
- 「少なくとも 2 回」成功する確率
- 「少なくとも 3 回」成功する確率
- AでもBでもない確率
- サイコロの目がダブルになる確率
- 質量関数
- 確率と割合
- 擬似レプリケーション
Q
もっている。
- R と R2 乗
- ランド指数
- ランダム化
- 箱ひげ図の範囲
- スコープの経験則
- 範囲と四分位範囲
- 範囲と標準偏差
- ランダムな選択またはランダムな割り当て
- グループ化されたデータ範囲
- 生データ
- レイリーのキャスト
- 基準バイアス
- 原点を通した回帰
- リグレッサー
- 平均と標準偏差の関係
- 相対度数分布
- 信頼性解析
- 残留物
- ANOVA の残差
- 残りのプロット: 良いプロットと悪いプロット
- 残差とレバレッジのチャート
- 残りのパス: 手動で作成する方法
- 残留ギャップ
- 抵抗統計
- 範囲制限
- 逆の因果関係
- リバースコーディング
- 右に歪んだヒストグラム
- RMSE 対 R 二乗
- RMSE 対前
S
- サンプル平均と母集団平均
- サンプル平均とサンプル比率
- サンプルサイズと誤差の範囲
- サンプル空間
- サンプルの分散と母集団の分散
- サンプリングのばらつき
- 置換ありまたは置換なしのサンプリング
- サタースウェイトの接近
- シーケンスエフェクト
- シャノンダイバーシティインデックス
- ヒストグラムの形状
- シンプソンダイバーシティインデックス
- 箱ひげ図の非対称性
- スロビンの公式
- 雪だるまサンプリング
- サマーズD
- スピアマン・ブラウンの公式
- 信頼性を二分する
- 標準化と正規化
- 確率分布の標準偏差
- 標準偏差から標準誤差まで
- 推定の標準誤差
- 測定の標準誤差
- 回帰傾きの標準誤差
- 比例の標準誤差
- 標準化された残基
- 標準化されたテスト統計
- 標準化および非標準化回帰係数
- スタニンスコア
- 統計学者 vs. データサイエンティスト
- 統計と分析
- 統計 vs.生物統計学
- 統計と計量経済学
- 統計と確率
- 幹と葉のプロット: 平均、中央値、および最頻値を見つける方法
- スタージェスの法則
- 合否条件
- ANOVA の二乗和
- 回帰二乗和: SST、SSR、SSE
- 統計における Sxx
- 統計におけるSxy
- 対称分布
- 対称ヒストグラム
T
- t アルファ/2 値
- T スコア vs. Zスコア
- t検定相関
- 線形回帰の t 検定
- サンプルサイズが等しくない場合の t 検定
- T値とP値の関係
- テストと再テストの信頼性
- 3番目の変数問題
- 治療の普及
- 三角分布
- トリミングされた手段
- 切り詰められ検閲されたデータ
- テューキー vs.ボンフェローニ vs.シェッフェ
- 2 段階のクラスター サンプリング
- 両側検定の問題の例
- ロジスティック回帰の種類
- 回帰の種類
あなた
V
W
- ANOVA における高い F 値は何を意味しますか?
- 機械学習モデルの良好な精度とはどの程度とみなされますか?
- 適切な AIC 値はどれくらいと考えられますか?
- AUC スコアはどれくらいが良いと考えられますか?
- 適切な信頼区間とは何ですか?
- MAPE にとって適切な価値は何だと考えられますか?
- 適切な変動係数はどれくらいだと考えられますか?
- F1 スコアはどれくらいが良いと考えられますか?
- 適切な RMSE 値はどれくらいと考えられますか?
- 適切な標準偏差とはどれくらいだと考えられますか?
- 低い標準偏差とは何ですか?
- 強い相関関係とは何ですか?
- 弱い相関関係とは何ですか?
- 適切な R 二乗値はどれくらいですか?
- T 検定と ANOVA の違いは何ですか?
- 帰無仮説を棄却する場合
- データの外れ値を削除する場合
- カイ二乗検定を使用する場合
- 箱ひげ図を使用する場合
- 相関関係を使用する場合
- 対数スケールを使用する場合
- 平均と中央値をいつ使用するか
- 多項式回帰を使用する場合
- リッジ＆なげなわ回帰を使用する場合
- スピアマンのランク相関を使用する場合
- 統計で s/sqrt(n) を使用する場合
- データをウィンザライズする
- ANOVA におけるグループ内またはグループ間の変動
