松原望 ゼミシリーズ

統計分析ゼミナール

新企画<方法オリジナル解説シリーズ>を計画

ベイズ統計学普及、解説書刊行続く(2010.2)=> 下記3

「時系列」も望まれるのは入門基礎概説書(企画中)

統計学の普及に、R, S-plus本格対応を企画中

最終更新日 10/02/16
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制作者松原望は上智大学を定年退職し、聖学院大学大学院政治政策学研究科教授に就任いたしました。今後も一般の方のいっそうの有効利用をめざして充実を図っていくつもりですので、従来にもまして皆様のご活用を歓迎致します。今後もよろしく。[2008/4]

制作者松原望は、東京大学を定年退官し、上智大学教授となりましたが、本サイトはすでに事実上全国的利用となっていました。今後、上智大学の授業を念頭において作成を続けますが、一般の方の利用は従来通り歓迎致します。今後もよろしく。[2004/4]

東京大学教養学部

担当者 松原 望(Nozomu Matsubara, Ph.D.)
東京大学大学院新領域創成科学研究科教授・
総合文化研究科及経済学研究科教授(兼)、
放送大学客員教授
専攻:相関社会科学、統計学
メールアドレス


サラワクの森林   2002.12

What's New

  10/02/16 『ベイズ統計学概説』(培風館)新刊発行
  08/06/10 『入門ベイズ統計』囲み記事「研究ノート」一覧
  08/06/05 『入門ベイズ統計』新刊発売
  08/05/04 ベイズ統計学の一般向け概説始動
  04/03/06 ベイズ統計学は「原因の確率」から発想
そろそろ林の数量化理論を開始
  04/03/02 ベイズ統計学への期待と展望で解説開始、なお制作続く
  04/01/13 ベイズ統計学への期待と展望

更新履歴

目的など

(以上は本サイト開始時。現在一部有効)

基礎テキスト

松原望『ベイズ統計学概説』(培風館)を新刊 New !

松原望『入門 統計解析
松原望『入門 ベイズ統計』新刊発売
松原望『入門 時系列データ』 企画中

内容

1 実際にはじめる前に 制作中

1.1 論文を読む、データの入力・計算、論文・レポートの作成など

  原データ、表、図、統計量の区別
  文献を読んでいて「統計」の部分が全くわからない
  文献の図表の意味がわからない
  データ入力の方法がわからない
   どの統計を使ってよいのかわからない
  統計ソフトの選択
  図表(本文も)に何を書くのかわからない

1.2 プレゼンテーションの方法
  慣用的図示法
  記述統計
  進んだ図示
  地域統計
  パワー・ポイント解説

    参考『人文・社会科学の統計学』 2, 5 章
       『わかりやすい統計学』 I, II 部

1.3 測定のものさし
  何を測るのか
  どのようなデータにする(なる)のか
  どのような(何をたずねる)問か
  4 種のものさし(尺度)
    - 名義(名目)尺度
    - 順序(順位)尺度
    - 間隔尺度 
    - 比尺度
  尋ね方、データの取り方を間違えると、計算不可能、データ分析ができなくなる。
    例:優・良・可・不可だけでは平均の操作は不可。「多さ」「大きさ」が必要。

2 基礎的な入門の次に

2.1 分散分析
  一元配置 => データバンク(応用統計分析データ)
  二元配置 => データバンク(応用統計分析データ)
  交互作用ある二元配置 => データバンク(応用統計分析データ)
  三元以上の配置 => (工事中)
  直交表による実験計画 => データバンク(応用統計分析データ)

2.2 質的分析
  ロジット分析 => 応用統計分析データ(2-8
  プロビット分析

2.3 対数線形モデル
  独立性の検定
  3 因子以上の独立性の検定

2.4 ノンパラメトリック検定
  符号検定
  ラン検定
  マン・ホイットニー・ウィルコクソンの検定
  いろいろな関連性の係数
    ・ 練習題材として円周率(π)1001

2.5 計量経済学と時系列分析
  重回帰分析 => 応用統計分析データ(2-9a, 2-9b, 2-9c
  多重共線性 => 応用統計分析データ(2-9d
  系列相関とダービン・ワトソン比 => 応用統計分析データ(2-9e

2.6 社会調査の基礎
  
社会調査法のいろいろ
  サンプリング理論
    単純無作為抽出
    層別抽出
    多段抽出
    サンプルサイズの決定
  ワーディング

2.7 多変量解析
  重回帰分析 => 応用統計分析データ(2-9a, 2-9b, 2-9c
  判別分析 => 応用統計分析データ(2-3b
  主成分分析 => 応用統計分析データ(2-3c

3 ベイズ統計学の入門基礎 New !

やや行き詰まりの感もある従来の統計理論(ネイマン・ピアソン理論)にかわって、「ベイジアン」の新潮流による新思考が始まっている。ベイズ統計学は、論理にムリがなく方法が一貫しており、さまざまな現象にたいし応用の柔軟性がある。

『入門ベイズ統計』を新刊、発売(2008.6)。

『ベイズ統計学概説』が新規刊行(2010.2)。

4 方法オリジナル解説シリーズ 制作中

4.1 因子分析
  スピアマンの1因子説
  サーストンの多因子理論
    − 共通因子と因子負荷係数
    −  独自因子と独自性の度合
  因子分析の解
    − 古典的な重心解
    − 主成分分析と主因子解
    − 数理統計的な最尤解
    − 単純構造とバリマックス解
    − 理論仮説とプロクラステス解
    − 信頼性とアルファ因子解
  因子分析の用い方
    − 探索的因子分析
    − 確(検)証的因子分析

4.2 因子分析の発展
  確(検)証的因子分析
  共分散構造分析
  LISREL(リズレル)と AMOS(エイモス)

4.3 林の数量化理論 => 創始者によるたしかな定義 New !

  基本的な考え方
  数量化 I 類(重回帰分析に対応)
  数量化 II 類(判別分析に対応)
  数量化 III 類(因子分析に類似)
  数量化 IV 類(多次元尺度構成に対応)

4.4 データの変換
  z 変換
  対数変換
  逆正弦変換
  ボックス・コックス変換
  その他

4.5 高度シミュレーション手法
  
諸乱数生成方法
  計算機統計学
   − ブートストラップ法
   − ジャックナイフ法
   − クロスバリデーション法
  ベイズ統計学の方法 New !
   − メトロポリス・ヘイスティングス・アルゴリズムによるマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)
     (マルコフ確率場に適用 => ギブス・サンプリング)

以下  生存時間分析(イベント解析)
    射影追跡
    ニューラル・ネット
    遺伝的アルゴリズム(GA)

−以下続く−

テキスト

『自然科学の統計学』『人文・社会科学の統計学』『統計の考え方』

関連ホームページ

 戦略論ゼミ(姉妹ゼミ) http://www.qmss.jp/strategy/
 基礎統計         http://www.qmss.jp/e-stat/
 データバンク演習     http://www.qmss.jp/databank/
 放送大学         http://www.qmss.jp/statair/
 確率論          http://www.qmss.jp/prob/
 計量社会科学     http://www.qmss.jp/qmss/


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最終更新日 : 2010/02/16 .