Translation of "inferential statistics" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Examples (External sources, not reviewed)
| There's inferential statistics. | データを使って物事について結論を下す という場合 |
| That's exactly what we're gonna do in inferential statistics. | 特定の事象が特定の想定下で起こる確率を計算したいのです そして |
| A lot of first courses in statistics start with the distinction between descriptive statistics and inferential statistics. | 多くの統計学の最初の講義は記述統計と 推測統計の違いから入ります 我々もそのトピックは扱いますが 私は二回目にそれを持ってきました |
| Most statistics courses, most textbooks on introductory statistics will start with this distinction between descriptive and inferential statistics. | 記述統計と推測統計の違いも最初に扱います 我々も扱います 次の講義では記述統計から始めます |
| That's exactly what we're going to do in inferential statistics. | 正規分布を想定する そしてある値を想定します |
| Inferential Statistics, that's a common technique because Descriptive Statistics one, are a lot easier and two, you need to use a lot of the concepts that you learn in Descriptive Statistics to do Inferential Statistics. | 2つ 推測統計を行うには 記述統計で習うたくさんの概念を 使う必要があるからです だから今日は たった一つの講義で 記述統計のエッセンスの概要をお届けし |
| And we'll start to do a lot of inferential statistics, make inferences. | では まず 同様にデータを記述するか習いましょう |
| Just very, very basic probability. And that'll prepare us for inferential statistics. | ではまず この正規分布を再掲しましょう |
| The central limit theorem, which is essential to understand before doing inferential statistics. | そしてこのセグメントを始める前に言うべき事があります 私は統計を長い事教えている経験から分かるのですが |
| And, as you remember, I talked about correlations as being on the cusp of descriptive statistics and inferential statistics. | 記述統計と推測統計をつなぐ口と言ったと思います そして推測統計に入る準備がまだ整ってない理由の一つは |
| I get one sample, I do my study, I get my statistics on that, I get my inferential statistics, and I move on. | 何度もサンプルを取り直す時間は無い しかし私の推測統計量はこの サンプルを繰り返し取る というアイデアに |
| Inferential Statistics. So, to give you a layout of today's lecture, it's organized into three segments. | 3つのパートに分かれます 最初のパートは広い視野を取ります |
| And, this is it's central piece that we need to move forward to do inferential statistics. | 真ん中のピースとなります ここまでやってきた事全てがこの点へとつながっています |
| And that allows us to dive into inferential statistics which we'll do in the next lecture. | なるのです |
| We're not gonna see this a lot, in, inferential statistics or, probably much in this course. | ただモードとは何なのかだけ知っておいて下さい もしヒストグラムを見ていたら |
| This last segment focuses in on tools that we'll need as we move forward into inferential statistics. | フォーカスしていきたいと思います そして幾つか要約統計の重要な概念と |
| But it is important to remember, descriptive statistics just describe sample data and inferential statistics are procedures that are used to make generalizations from samples about populations. | 記述統計はただサンプルのデータを記述するだけ 推測統計はサンプルから母集団への一般化をする際に使われる手続きの事です すぐに例でそれらを見る事になるでしょう でもその前に重要な事として |
| So hopefully you found that helpful, and we're going to build on this later on in some of our inferential statistics. | これらは 今後の推論統計学でも使うことになります |
| As we move to inferential statistics, we'll use n minus one, and when we do that, I'll explain that subtle difference. | n 1になる もしそれをやる時が来たら この微妙な違いについて説明します ではこのセグメントの復習です もっとも重要な持ち帰って欲しいコンセプトは |
| So to wrap up here, the, the tools that we need for, for inferential statistics are the normal distribution, knowing its properties. | 標準の単位としての Zスコアという概念を知っている事と |
| I don't have time to do repeated samples. But I rely upon this idea of repeated samples to do my inferential statistics. | 依拠している ではこのサンプルの平均の分布というアイデアの話を |
| An important part, moving forward in inferential statistics, will be to make sure that we have measures and constructs that are reliable and valid. | しっかり確認する事です そして我々にはツールがある 相関法がそのうちの一つで それを用いて 我々は信頼性のあり 妥当性のある手段を持っているかを評価出来ます |
| So, I'm gonna introduce a new formula and a new concept here, and one that will be, essential as we move forward in inferential statistics. | 導入たい それは我々が推測統計に進むのに必須の ものです それは標準誤差 Standard Error の考えです 標準誤差は その研究での全体的なサンプリング誤差のアベレージです |
| Statistics | 成績 |
| Statistics | 統計値 |
| Statistics | 統計Comment |
| Statistics | 情報 |
| Statistics | 統計Take one or more cards from the deck, flip them, and place them in play |
| Statistics... | 統計... |
| Statistics | 通信統計 |
| Statistics | 通信統計 |
| Statistics | 統計object names |
| Statistics | 統計 |
| Statistics | 芸術的 |
| So today, before we dive into inferential statistics and doing analysis in R, we need to talk a little bit more about measurement theory and sampling. | Rで分析をしていく前に もう少し計測の理論とサンプリングについて お話しておく必要があります では今日のトピックです 一般的に言えば計測ですが このレクチャーを2つのセグメントに分けたいと思います |
| So, you might want to review that section of this segment over, over and over, just to get that down before we move to inferential statistics. | 何度も 何度も 何度も復習した方が良いかもしれません これをお口に合う物にする為に ワインのテイスティングの例に戻りましょう |
| We're in Lecture five, the second segment and the last segment of Lecture five and the last segment before we're ready to jump in to inferential statistics. | 最後のセグメントでもあります このセグメントのトピックはサンプリングです 持ち帰って欲しい重要なコンセプトはサンプリング誤差と標準誤差の考えで |
| What's interesting is when you combine the ideas in probability theory with what we know about the normal distribution, then you can start to engage in inferential statistics. | 組み合わせた時に出てきます なんと 推測統計を始められるのです ではそれをどうやるのか 見てみましょう 我々は正規分布のある種の性質について |
| Is a statistical procedure that's used to measure and describe the relationship between two variables, and you can think of correlations, we're sort of at a point in this course where we're on the cusp of descriptive statistics and inferential statistics. | 統計的手続きで 相関を 我々はこのコースのポイントに到達していて それは 記述統計と推測統計の転換点のここです |
| Power Statistics | 電源の統計 |
| Database Statistics | データベースの統計 |
| Import Statistics | 統計 |
| Activate statistics | 統計を有効にする |
| Monthly Statistics | 月次統計 |
| Statistics directory | 統計を保存するフォルダ |
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