https://stattrek.com/
stat
グラフ作成の基本
http://www.stat.go.jp/koukou/howto/process/proc4_2_1.htm
Brunner-Munzel検定
「二つの確率変数 X1，X2 が同じ分布に従うという帰無仮説を検定する」 http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/brunner-munzel.html 「lawstat パッケ…
the Fisher exact p-value: distinctiveness value
へー、観察値の効果量も加味してp値をだしているから、効果量を示さなくてよいのか。 Gries and Stefanowitsch (2004)
Statwing
http://docs.statwing.com/
豊田先生の分散分析入門 Ｒによるスクリプト
http://www.waseda.jp/sem-toyoda-lab/data.html
統計学習の指導のために（先生向け）: 基本用語集
http://www.stat.go.jp/teacher/c2dic.htm
統計用語集
http://estat.sci.kagoshima-u.ac.jp/dic/index.html
効果量の計算 (Effect Size)： Cohen’s d
http://mercury.gsid.nagoya-u.ac.jp/program/perl/effectsize.html メモを兼ねて久しぶりにCGIを作ってみる。
Effect size
http://en.wikipedia.org/wiki/Effect_size#Cohen.27s_d
Rasch Measurement Analysis Software Directory
http://www.rasch.org/software.htm
SPSSによる線型混合モデルとその手順 第2版
http://www.amazon.co.jp/dp/448902133X/ この本が「絶版」だった理由がわかった。 第2版を準備していたんだ。
Mixed Effects Models Blog
http://mixedmodeljp.blogspot.jp/
Green Tea Press
http://greenteapress.com うーん、、、いったい何と言う出版社なんだ。
「偏決定係数」＝重回帰分析のpartial R^2＝分散分析のpartila η^2
fprでの南風原先生のご提案。 すばらしい。 一般化線形モデルへと進む道だと思う。
lmerで使う記号
+ で要因を追加する | でエラー条件を指定 : で交互作用を指定 * でそれぞれの要因だけでなく交互作用も含める（例：X*YというのはX+Y+X:Yと同じ）
lmer()
lmer(RT ~ Trial + (1|Subject) + (1|Word), data) 反応時間（RT）に試行（Trial）が影響を与えるか、という問題ととらえる。 このTrialが固定要因 後ろのSub…
固定要因と変量要因
Y＝固定要因＋変量要因＋誤差 固定要因は、要因が決まっているもの。頻度が高いか低いか。 変量要因は、ばらつきが含まれる要因。個人差のある被験者とかばらつきのある実験項目。 ということは、変量要因として被験者と実験項目…
一般線形モデルの前提
独立性：一人から２回データを取って、それを「別人の」二人分のデータ扱いをしてはいけない。 分散の均一性 誤差の正規性 線形性 正規分布になってないデータは、変換する。 平方根変換（ポアソン分布もこれで対応可） …
説明変数が二つになった場合
因果間関係を考えた場合、どちらの変数（もしくは両方）が、（よりよく）「説明」できるか、という問題になる。 ある要因だけを考えて分析して、有意な結果が出なかった場合、他の要因も考慮に入れることで、分析の結果が違ってくる…
一般線形モデル
分散分析も回帰分析も一般線形モデルの一形式としてまとめられる。 違いは、説明変数が、 分散分析はカテゴリカル型変数、 回帰分析は連続型変数、というだけ。 「問い」は「従属変数は説明変数の影響を受けるか」（関連しているかど…
js-STAR 2012
http://www.kisnet.or.jp/nappa/software/star/index.htm なんだか知らない間に、名前が変わっていた。 そのうえ、Rのスクリプトまで自動で「書いてくれる」ようになってい…
7 Mixed models
Baayen (2008) の７章。 ふむふむ。 repeatable level=treatment factor=fixed-effects not repeatable level=subjects, items=…
AICを使った変数選択
http://hnami.or.tv/d/index.php?AIC%A4%F2%BB%C8%A4%C3%A4%BF%CA%D1%BF%F4%C1%AA%C2%F2 どの回帰式があてはまり具合が良いかを判断する。
統計学習の指導のために（先生向け）
http://www.stat.go.jp/teacher/index.htm 総務省統計局がこんなのを作ってるんですね。