開催終了8/26(月) 第3回 統計学勉強会
詳細
2013年08月06日 23:41 更新
こんにちは、ヤクゼンです。
以下の内容で勉強会を開催したいと思います。
【課題図書】
『統計学入門 (基礎統計学)』
http://
※
ちょっと本格的な入門書を使って統計学の勉強をしたいと思います。
主催者自身ド素人なのであまり頼りにはなりませんが、
参加者同士で協力しながら理解していけたらいいなと考えています。
【本の構成】
第１章 統計学の基礎
第２章 1次元のデータ
第３章 2次元のデータ
第４章 確率
第５章 確率変数
第６章 確率分布
第７章 多次元の確率分布
第８章 大数の法則と中心極限定理
第９章 標本分布
第10章 正規分布からの標本
第11章 推定
第12章 仮説検定
第13章 回帰分析
【事前準備】
できるだけ通読＋理解（レジュメは特に不要です）
対象範囲は、6〜7章です
第６章 講師：take213さん
第７章 講師：ばば＠おおさかさん
【日時】
2013年 8月 26日（月） 19:30 〜 21:30
【開催場所】
場所： ココプラザ 7F 企画制作室706
〒533-0033 大阪市東淀川区東中島1-13-13
http://
※ホワイトボードあり、WIFIあり、電源は有料（100円/h）
【参加費】
部屋代＋電源2h 計600円を等分
【開催人数】
2名以上6名まで（主催者含む。初期メンバー優先）
※禁止事項
・宗教・ネットワークビジネス・自己啓発・高額セミナー(アバター等）・キャッシュフローゲームへの勧誘目的の参加
・ナンパ・異性との出会い目的の参加
・参加者に迷惑をかける行為、誹謗中傷、暴言など
・法律並びに公序良俗に反している行為
・管理人の許可を得てないイベント設立・告知行為（みん読関係以外はすべて認めません）
・連絡なしのドタキャン（参加できなかった方に申し訳ないので今後の参加をお断りする場合があります）
・読書会終了後のメッセージなどによる勧誘行為
以下の内容で勉強会を開催したいと思います。
【課題図書】
『統計学入門 (基礎統計学)』
http://
※
ちょっと本格的な入門書を使って統計学の勉強をしたいと思います。
主催者自身ド素人なのであまり頼りにはなりませんが、
参加者同士で協力しながら理解していけたらいいなと考えています。
【本の構成】
第１章 統計学の基礎
第２章 1次元のデータ
第３章 2次元のデータ
第４章 確率
第５章 確率変数
第６章 確率分布
第７章 多次元の確率分布
第８章 大数の法則と中心極限定理
第９章 標本分布
第10章 正規分布からの標本
第11章 推定
第12章 仮説検定
第13章 回帰分析
【事前準備】
できるだけ通読＋理解（レジュメは特に不要です）
対象範囲は、6〜7章です
第６章 講師：take213さん
第７章 講師：ばば＠おおさかさん
【日時】
2013年 8月 26日（月） 19:30 〜 21:30
【開催場所】
場所： ココプラザ 7F 企画制作室706
〒533-0033 大阪市東淀川区東中島1-13-13
http://
※ホワイトボードあり、WIFIあり、電源は有料（100円/h）
【参加費】
部屋代＋電源2h 計600円を等分
【開催人数】
2名以上6名まで（主催者含む。初期メンバー優先）
※禁止事項
・宗教・ネットワークビジネス・自己啓発・高額セミナー(アバター等）・キャッシュフローゲームへの勧誘目的の参加
・ナンパ・異性との出会い目的の参加
・参加者に迷惑をかける行為、誹謗中傷、暴言など
・法律並びに公序良俗に反している行為
・管理人の許可を得てないイベント設立・告知行為（みん読関係以外はすべて認めません）
・連絡なしのドタキャン（参加できなかった方に申し訳ないので今後の参加をお断りする場合があります）
・読書会終了後のメッセージなどによる勧誘行為
コメント(14)
2013年08月27日 05:48
昨日はご参加いただきありがとうございました。
そしてtake213さん、ばば＠おおさかさんは講義もしていただきありがとうございました。
次回もよろしくおねがいします。
ポアソン分布ですが、これの分散値は直感的には理解しにくいですね。
期待値に関しては「1/1000の確率で当たるくじを2000回引いたら、平均して2回当たるだろう」みたいな感じで理解しやすいのですが（ちなみにこれは普通の二項分布でも成立します）。
ところで、そもそもポアソン分布とは、n大p小でnp→λ という条件の下で二項分布の値をもっと簡単な方法で近似できるという、その近似のことですよね。
したがって、二項分布で成り立つことはポアソン分布でも成り立つということから考えると
二項分布の期待値：np → ポアソン分布の期待値：λ （条件 np→λ より）
二項分布の分散：np(1-p) → ポアソン分布の分散：λ （条件 np→λ、p→0 つまり (1-p)→1 より）
みたいにしてつながるのではないでしょうか。
まあ二項分布の分散値も直感的には理解しにくいので、根本的な解決にはなっていない気もしますが。
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