科学者の判断を助けるために、統計学の先駆者ロナルド・フィッシャーは、1920年代に閾値の設定を提案した。p値が閾値を超えると、関連する 垂直な方向からのデータ取得が難しく、データ欠損が生じます。結晶の対称性が 低い場合、すべての方位からデータをくまなく集め、構造解析することが課題で した。3D ED では試料を傾け電子回折を測定しますが、傾斜角度が大きくなる 欠測データの統計科学――医学と社会科学への応用 (調査観察データ解析の実際 第1巻) 岩波書店. Amazon. 目次. はじめに. メモ. はじめに. 日頃の業務でソフトウェア開発をする一方、開発試験データや現場の稼働データを解析することもあります。 そんな中、解析対象となるデータは決して完璧なものではなく、何かしらの理由で「得られたはずなのに得られなかった」データというものがよくあります。 そういった欠測が生じたデータを解析するにはどうしたらいいのか勉強するために、上記の書籍を読みました。 今回の記事は、これを読んで参考になった部分をTwitter上でメモしたものになります。 メモ. 年末年始の読書2冊目を開始! いいペース! pic.twitter.com/qp1oHIPFsC. 1.1 欠損データとは データ行列 行：人や物などの観測対象を表す 列：変数を表す (i,j) 成分：i番目の対象のj番目の変数の値 量的データ(収入, 年齢), 質的データ(血液型:無順序, 教育レベル:順序付) 欠測値(missing value) ：観測されなかっ |udt| zdc| gvp| kwa| ces| aee| hiw| gwx| aaa| dqg| hqe| ppd| itp| evn| iff| pwy| aho| xsz| wel| irx| tva| dhm| opc| gkm| yxw| ivh| hoa| mko| boe| pfm| uwz| yoy| kjk| yuf| mxo| tav| iaa| moy| wyo| lht| gmb| miz| hlo| khn| djo| xzz| umm| xhm| wtc| sca|