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お久しぶりで御座います ^^
いやぁ、ネット世界でも現実世界でもいろいろとあってここへ来訪できませんでした。
ところで、antiさんが話しておられた統計の話ですが、んまぁ実際に Statistical-Analysis を用いて分析するとなると、そういう側面を考慮しないと『学術的』もしくは『マネージメント的』に説明不足であるということなのでしょう。
たしかに、0と1のみの説明変数を使用するこの手の統計分析（回帰分析もしくは一般線形モデル）はバイアスを指摘されやすいですからね。
おそらく、antiさんは Random-Experiment においてバイアスがかかりやすいというようなことを仰りたかったのでしょう。
たしかに、ランダムにそしてバイアスがかからない様にするには、可能な限り Sample-Mean を Population-Mean に近づけて、相違の significance level の Null-Hypothesis を否定されない様にしなければなりません。
ただ、この方法でやると費用が掛かるんですよねぇ。 んまぁ、あえて 的に分析したいというなれば、もうひとつ という方法があります。 それはあたかも、Random-Experiment であるような Statistical-Analysis を行うことです。 例えば、 従属変数である美しさを Y とし0と1で構成された人種を説明する説明変数を X とします。
そこでXが他のバイアスの要因になっている変数に影響されているどうかが問題です。 それでサンプルを選択する場合にXが階級、年齢、などの条件に影響されていないようにするためにサンプルをそれぞれ同じ境遇に立たされているものを選びます。 例えば、おのおのの階級、年齢層の数がどちらのX（0と1）において同じ数で選別されている事などです。
これを Quasi-Experiment と呼びます。 つまり、とにかくバイアスのかかりにくいフィールドを選んだり、わざと バイアスの要因となるような factor を考慮しながらサンプルを選択するという方法です。
もしくは、0と1であらわせるような要因となるファクターを別の説明変数として埋めこむ事も然りでしょう。 数式は↓のようにしなければいけませんが。
Y_i,t = A + B_1 * X_1,i,t + B_3 * X_2,i,t + B_3 (X_1,i,t * X_2,i,t) + e_i,t
んまぁ、実際、管理人様がこの手の内容を念頭に置きながら記載した内容の記事はいままで結構見てきましたよ。
あー、ちょっとこれからパブでカントリーミュージックのバンドを観戦しながら友人等と飲む約束がありますので、そろそろ御暇します。
↑
書き込みありがとうございます。
Art&Blue-Liberalism
これが恩義様の英語版ブログです。グーブログの方は、卑劣な鬼畜日本猿により通報削除されたようです。私も通報による削除と、ウイルスによるサイト運営妨害によって２つのブログを潰されています。
恩義様がここ数ヶ月姿を現さなかったので、相当傷心だったのではと、心配していました。私自信苦労してリンクした大手ブログとの相互リンク妨害をされた時は本当に悔しい思いをしたものです。
それにしても復活何よりです。これからも是非鬼畜日本猿撲滅に協賛して頂ければと思います。
これからも宜しくお願いします
００７と低IQアンチの反論どうぞ
↓
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ところで、antiさんが話しておられた統計の話ですが、んまぁ実際に Statistical-Analysis を用いて分析するとなると、そういう側面を考慮しないと『学術的』もしくは『マネージメント的』に説明不足であるということなのでしょう。
たしかに、0と1のみの説明変数を使用するこの手の統計分析（回帰分析もしくは一般線形モデル）はバイアスを指摘されやすいですからね。
おそらく、antiさんは Random-Experiment においてバイアスがかかりやすいというようなことを仰りたかったのでしょう。
たしかに、ランダムにそしてバイアスがかからない様にするには、可能な限り Sample-Mean を Population-Mean に近づけて、相違の significance level の Null-Hypothesis を否定されない様にしなければなりません。
ただ、この方法でやると費用が掛かるんですよねぇ。 んまぁ、あえて 的に分析したいというなれば、もうひとつ という方法があります。 それはあたかも、Random-Experiment であるような Statistical-Analysis を行うことです。 例えば、 従属変数である美しさを Y とし0と1で構成された人種を説明する説明変数を X とします。
そこでXが他のバイアスの要因になっている変数に影響されているどうかが問題です。 それでサンプルを選択する場合にXが階級、年齢、などの条件に影響されていないようにするためにサンプルをそれぞれ同じ境遇に立たされているものを選びます。 例えば、おのおのの階級、年齢層の数がどちらのX（0と1）において同じ数で選別されている事などです。
これを Quasi-Experiment と呼びます。 つまり、とにかくバイアスのかかりにくいフィールドを選んだり、わざと バイアスの要因となるような factor を考慮しながらサンプルを選択するという方法です。
もしくは、0と1であらわせるような要因となるファクターを別の説明変数として埋めこむ事も然りでしょう。 数式は↓のようにしなければいけませんが。
Y_i,t = A + B_1 * X_1,i,t + B_3 * X_2,i,t + B_3 (X_1,i,t * X_2,i,t) + e_i,t
んまぁ、実際、管理人様がこの手の内容を念頭に置きながら記載した内容の記事はいままで結構見てきましたよ。
あー、ちょっとこれからパブでカントリーミュージックのバンドを観戦しながら友人等と飲む約束がありますので、そろそろ御暇します。
↑
書き込みありがとうございます。
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これが恩義様の英語版ブログです。グーブログの方は、卑劣な鬼畜日本猿により通報削除されたようです。私も通報による削除と、ウイルスによるサイト運営妨害によって２つのブログを潰されています。
恩義様がここ数ヶ月姿を現さなかったので、相当傷心だったのではと、心配していました。私自信苦労してリンクした大手ブログとの相互リンク妨害をされた時は本当に悔しい思いをしたものです。
それにしても復活何よりです。これからも是非鬼畜日本猿撲滅に協賛して頂ければと思います。
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この記事へのコメント
恩義は管理人シンパの中では話せる方だよね
たまに訳わからん戯言を喚き始めるけど
たまに訳わからん戯言を喚き始めるけど
2010/07/14(水) 17:56 | URL | 阿部さん #-[ 編集]
↑激しく同意。
今回のような論調で落ち着いてコメントしてくれれば、
決して悪い御仁ではないのだが・・・。
今回のような論調で落ち着いてコメントしてくれれば、
決して悪い御仁ではないのだが・・・。
2010/07/14(水) 18:43 | URL | 007 #LkZag.iM[ 編集]
色付きの文字ようやく専門性の高い恩義にコンサルタントしてくれたか。
管理人ではこの話は荷が重すぎるのにようやく気づいてくれたか。
でも管理人のお頭では処理しきれないので分かりやすくしましょう。
恩義
「標本とってくるなら、偏りないように取ってこないとだめだよ、まぁ管理人は以前これを踏まえてやっていたことがあるけど」
恩義の内容を分かりやすく言うと恐らくこうです。語弊があるなら報告ください。
まぁ具体的に恩義の言う
「この手の内容を念頭に置きながら記載した内容の記事」
を恩義に指摘してもらいたいが、恩義は忙しいでしょう。
指摘してもらおうか、管理人さん！
管理人ではこの話は荷が重すぎるのにようやく気づいてくれたか。
でも管理人のお頭では処理しきれないので分かりやすくしましょう。
恩義
「標本とってくるなら、偏りないように取ってこないとだめだよ、まぁ管理人は以前これを踏まえてやっていたことがあるけど」
恩義の内容を分かりやすく言うと恐らくこうです。語弊があるなら報告ください。
まぁ具体的に恩義の言う
「この手の内容を念頭に置きながら記載した内容の記事」
を恩義に指摘してもらいたいが、恩義は忙しいでしょう。
指摘してもらおうか、管理人さん！
2010/07/14(水) 19:57 | URL | anti #-[ 編集]
ところで恩義から、肝心の統計処理についての間違い等指摘は貰ってない所を見ると、
内容自体は間違ってないみたいだね。
数年前に一般教養程度でしか履修してなかったんだがなんとかなるものだね。
内容自体は間違ってないみたいだね。
数年前に一般教養程度でしか履修してなかったんだがなんとかなるものだね。
2010/07/14(水) 20:22 | URL | anti #-[ 編集]
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