ワードプレスのスマホ版アプリがすごい

ワードプレスでブログをはじめたわけですが、何しろいちいちパソコンを立ち上げるのが面倒。

このブログを閉鎖して、noteに移行しようと考えたりしましたが、規約違反により記事が消されるなど、自由に書けないという点で断念。

何かいい方法はないかと、探してときに見つけたのが、こちらの「ワードプレスのアプリ版(βバージョン)」。以前から、Wordpress.comのアプリはあったのですが、そちらはhatena等と同様の、無料ブログ。独自ドメインで運用しているブログには、非対応でした。それが、今回ベータ版でありながら対応ということで、とても喜ばしいことです。

この記事では、ワードプレスのアプリのダウンロード方法と、簡単なレビューをしています。

ダウンロード方法

1.Test Flightをダウンロード

Test Flightとは、アップル公式のアプリで、様々なアプリのβバージョンをダウンロードすることができます。

こちらのリンクの"View in App Store"からダウンロードすることができます。

2.Wordpressβバージョンをダウンロード

Test Flightのダウンロードが、完了すると下のリンクから、Wordpressのβバージョンにアクセスすることができます。

こちらのリンクの"Start Testing"ボタンからダウンロードすることができます。

ダウンロード完了!

いよいよ自分のワードプレスアカウントにログインして、実際にアプリを使うことができます。

レビュー

1.エディタ

記事を投稿する時に使うエディタ。ブロック、クラシック、htmlの3種類があります。

ブロックエディタは、文書を書くしか、できないです。

クラシックエディタは、簡単なコード(h1~h6, 太字, リスト)を適用することができます。画像やリンクの挿入も行うことができます。hatenablogやnoteのような使い勝手です。

htmlは、文書とともにhtmlコードが表示されます。

エディタの選択画面

画像挿入

画像サイズやキャプションを指定することができるので、とても便利です。

カスタムコード

カスタムコードを設定するには、自らコードを入力する必要があります。自分で枠や、ボタンをデザインできるのが、ワードプレスの醍醐味ですが、これをアプリでやろうとするととても面倒です。

カスタムコードの入力をする際には、htmlエディタに切り替える必要がある。

こんな人におすすめ!

  • アプリでブログを完結させたい
  • 必要最低限の機能だけで満足
  • デザインにあまり拘らない

ワードプレスアプリ版では、敷居の高いワードプレスブログを、hatenablogやnote感覚で使うことができます。しかし、カスタムコードを使ってサイトを装飾したり、微調整をしたりしたいという人にはあまり向いていないです。

最後に

百聞は一見にしかず。みなさんもぜひご自身の端末に、アプリ版ワードプレスをダウンロードしてみてください。良いところ、残念なところは使う人によって違うはずです。

ちなみに、僕はこちらの記事をすべてアプリで作成しました。小さなバクはありますが、ストレスなく使うことができました。

(追記)

この記事を書き終えて、アップロードする直前にアプリが落ち、文書が半分ほど消えてしまいました。ファ◯キンヘール。

右上にある、"Update"ボタンで、頻繁に上書き保存することを強くお薦めします!

回帰分析の出力結果の読み取り方【統計入門】

この記事では、回帰分析の基礎となる考え方と、回帰分析の結果の読み取りかたについて、解説していきます。
統計検定2級対応問題 2019年11月問18,2018年11月問18, 2018年6月問2,問14, 2017年11月問2,問12, 2017年6月問15, 2016年11月問16, 2016年6月問5,問14 ご購入はこちら

回帰分析とは?

回帰分析:目的となる変数Yを、要因となる変数Xによって説明するための統計的手法。

回帰分析は、目的となる変数\(Y\)を変数\(X\)を使って説明、もしくは予想するのに、使われます。\(Y\)を\(X\)の式で表すことによって、\(X\)と\(Y\)の関係を表します。\(X\)を説明変数、\(Y\)を目的変数\(X\)と\(Y\)の関係を表す式回帰式といいます。

回帰分析をすると、このように(Y)を(X)で表した式を得ます。

この式が表すのは、

  1. \(X\)が\(1\)単位増えたら、\(Y\)は\(a\)増える。
  2. \(X\)が\(0\)のとき、\(Y=b\)

ここからは、例を見て理解を深めましょう。

例:単回帰分析

この回帰式から読み取れること
  • 広告費が3万円の店の売り上げは106万円であると予想される。
  • 広告費を1万円増やすごとに、売り上げは2万円上がる予想される。
  • 広告を全く出さなかった店の売り上げは100万円であると予想される。

このように、1つの説明関数を使う回帰分析を、単回帰分析と言います。

例2:重回帰分析

以下はあるチェーン店の売り上げについて、広告費、従業員数、駅からの距離を説明関数に、回帰分析結果をした結果である。

(Y=1.5X_1+3X_2-5X_3+150)

(X_1):広告費(万円) (X_2):従業員数(人) (X_3):駅からの距離(km)

この回帰式から読み取れること
  • 広告費が1万円、従業員数が3人、駅からの距離が2kmの店の売り上げは、\(1.5\times1+3\times3-5\times2+100=106.5\)万円であると予想される。
  • 従業員を1人増やすと、売り上げは3万円上がると予想される。
  • 駅からの距離が1km遠くなるごとに、売り上げは5万円下がると予想される。

このように、2つの説明関数を使う回帰分析を、重回帰分析と言います。

回帰式の求め方:最小2乗法

回帰式は最小2乗法によって求められます。

最小2乗法:データとの距離の2乗の和を最小にするような回帰式を求める。

広告費と店の売り上げについての例を使って、説明していきます。こちらは、広告費と店の売り上げについて、プロットしたものです。

ここに回帰式によって描かれる直線(回帰直線)ひきます。このとき、それぞれの点と直線との距離の2乗の和が最小になるようにします。

(具体的な計算方法についてはこちら

これで回帰式が求められました。これによって、広告費によって、売り上げを予想することが可能になります。

説明関数が2つや3つに増えても、回帰式の求め方は変わりません。

回帰分析の出力の読み取り方

ここからは実際に回帰分析をした際に得られる出力を、どのように読み取ればいいのか、解説していきます。

この段階では、何がなんだかわかりません。ご心配なく。ここから1つ1つの数値が何を表すのか、説明していきます。

Estimate:\(\beta_0 〜 \beta_3\)の推定値

Estimateはそれそれの説明変数の係数の推測値です。この結果より

というような重回帰モデルが予測されます。

Std. Error:標準誤差

標準誤差:推定量のばらつきを表す統計量。

標準誤差が大きいと、推定値は、使う標本によって大きく異なり、モデルはあまり正確ではないということができます。

逆に、標準誤差が小さいと、推定値は、使う標本に依存しにくく、モデルは正確であるということができます。

t-value, Pr(<|t|):推定値の仮説検定の結果

推定値が正しいものか判断するために、回帰分析では(\(\beta_0 〜 \beta_3\))の推定値それぞれに対し、仮説検定が行われています。

\(\beta_0\)に関する仮説検定は…
帰無仮説・対立仮説

\(H_0\)が正しい、つまり\(\beta_0=0\)のとき、

分散分析・分散分析表(一元配置)【統計入門】

この記事では、分散分析の基本的な考え方と、分析結果の見方について解説しています。
統計検定2級対応問題 2017年11月問16, 2017年6月問14 ご購入はこちら

分散分析とは

分散分析:統計的検定の1つで、3つ以上の母平均に違いがあるのか調べるのに、用いられる。

母平均に影響を与えうる要因が1つである場合、一元配置の分散分析となります。

[voice icon="https://hikitaro.com/wp-content/uploads/2019/06/40089718.2b41005ba0d1899a3f0bf130c1f85933.19060315-1-e1561226485604.jpg" name=“ユウガ” type="l"]名前は分散分析だけど、調べるのは母平均の違いなので、注意が必要![/voice]

分散分析表の見方

ここからは、実際に分散分析の結果をまとめた、分散分析表を見て、どのように母平均の違いについて調べることができるのか、解説していきます。

[voice icon="https://hikitaro.com/wp-content/uploads/2019/06/40089718.2b41005ba0d1899a3f0bf130c1f85933.19060315-1-e1561226485604.jpg" name=“ユウガ” type="l"]この段階では、何がなんだかわかりません。ご心配なく。ここから1つ1つの数値が何を表すのか、説明していきます。[/voice]

1.平方和/Sum Sq

平方和はクラスの行と、残差の行にあります。

クラスの行の平方和:水準間平方和

水準(今回はクラス)の間の差を計算するのが、水準間平方和です。

\(水準間平方和=\sum (全体\)の\(平均-水準平均)^2\)

今回の例では、

残差の平方和:クラス内の差の2乗

水準内の差を計算するのが、残差の平方和です。

\(残差\)の\(平方和=\sum(データ\)の\(値-水準平均)^2+…+\sum(データ\)の\(値-水準平均)^2\)=35807

今回の例では、

2.自由度/Df

自由度とは、自由に取れる値の数。分散分析では、「それぞれの平方和を計算する際に、自由に取れる値の数」を意味します。

\(水準間\)の\(自由度(f_1)=水準数-1\)

水準間の平均を計算する際、最後の1つの値は、他の値によって決まります。これは全体平均の縛りがあるからです。

今回の例では、3組の水準平均は1組と2組の水準平均によって定まります。

よって自由度は\(3-1=2\)となっています。

\(水準内\)の\(自由度(f_2)=(各水準\)の\(データ数-1)\times 水準数\)

水準内の平均を計算する際、それぞれの水準の最後の1つの値は、他の値によって決まります。

例えば、1組に関して、\(\sum(1組のデータ-1組の平均)^2\)を求める際、最後の1人の点数は、他の\(28\)人の点数で決まってしまいます。これは、水準平均の縛りがあるからです。

よって自由度は、\((29-1)\cdot 3=84\)となります。

3.平方平均/Mean Sq

統計的検定をするために、平方平均を用います。

分散分析では、帰無仮説、対立仮説を

というように立てます。そして、

母平均が全て等しいとき、平方平均の比は自由度\((f_1,f_2)\)の\(F\)分布に従います。

今回の例では、

$$\frac{クラス間平方平均}{クラス内平方平均}$$

が自由度\((2,84)\)の\(F\)分布に従います。

4.F値・Pr(>F)

F値は平方平均の比の値、\(Pr(>F)\)は\(F\)値が、今回計算されたものよりも大きくなる確率を示します。下の図の通りです。

分散分析表からわかること

分散分析によって、母平均が全て等しいときに、F値が\(1.38\)よりも大きくなる確率は\(25\)%であるということが分かりました。

この結果を有意水準5%で検定すると、帰無仮説を採択。つまり、母平均は全て正しく、テストの点数はクラスによって変わらないと判断します。

有意水準(10)%で検定しても同様に、母平均は全て正しいと判断することになります。

\(Pr(>F)\)の値によって、どのような統計的検定でどちらの仮説を採択するのか、決まります。

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独立性の検定【統計入門】

この記事では、独立性の検定の方法について、例を使って分かりやすく説明していきます。
この記事を読む前に、、、

統計的検定について怪しい方は、こちらの記事を先に読むことをお勧めします。 [blogcard url="https://hikitaro.com/what_is_statistical_test/"]

統計検定2級対応問題 2018年6月問15, 2017年6月問13, 2016年6月問13 ご購入はこちら

統計的検定の手順

統計的検定では、まず帰無仮説と対立仮説を定めます。帰無仮説が正しいと仮定し、統計量の分布を調べます。ある確率よりも実際の統計量が得られる確率が小さかったとき、対立仮説を採用。そうでないとき帰無仮説を採用します。

独立性の検定とは?

独立性の検定:2つの事象か独立であるか、調べる検定。

例えば、「塾に通っているかどうか」と「第一志望の学校に合格するかどうか」は関係があるのか調べたいとき、この独立性の検定を使います。

クロス集計表によって情報を整理し、それぞれの観測値について、統計量を計算します。

1.帰無仮説、対立仮説を立てる。

「2つの事象は独立である」という前提で考えていきます。独立であったときの予測値と、観測値が大きく離れていた場合、2つの事象は独立でない、何か関係があると判断します。

2.予測が正しいときの分布を調べる。

予測が正しいとき、

適合度の検定【統計入門】

この記事では、適合度の検定の方法について、例を使って分かりやすく説明していきます。
この記事を読む前に、、、

統計的検定について怪しい方は、こちらの記事を先に読むことをお勧めします。 [blogcard url="https://hikitaro.com/what_is_statistical_test/"]

統計検定2級対応問題 2018年11月問16,2017年11月問15 ご購入はこちら

統計的検定の手順

統計的検定では、まず帰無仮説と対立仮説を定めます。帰無仮説が正しいと仮定し、統計量の分布を調べます。ある確率よりも実際の統計量が得られる確率が小さかったとき、対立仮説を採用。そうでないとき帰無仮説を採用します。

適合度の検定とは?

適合度の検定:予測値に対し、標本の観測値が適合するか調べる検定。

例えば、「遅刻する生徒の数は、曜日によらない」という予測に対し、実際に遅刻する生徒の数を調べ、この予測は正しいのかどうか検証するのが、適合度の検定です。

1.帰無仮説、対立仮説を立てる。

予測が正しいという前提で考えていきます。予測値からのずれがあまりに大きい時には、予測は間違いであると判断します。

2.予測が正しいときの分布を調べる。

予測が正しいとき。。。

証明については、こちらのサイトを参考にしてください。

3.有意水準の決定

有意水準は5%や10%に設定されることが多いです。帰無仮説上で起こる確率が5%/10%より少ないとき、帰無仮説を棄却し、対立仮説を採択します。

4.棄却域の決定

統計量の分布+有意水準の情報が揃ったとき、棄却域を求めることができます。

5.統計量を求め、棄却域内に入るか検証。

実際に標本から観測値を求め、統計量を計算し、帰無仮説上でどのくらいの確率で、その統計量になるのか調べます。

検定完了! これで、統計的検定が完了です。下の例題を見て、理解を深めましょう。

例題:適合度の検定

1.帰無仮説、対立仮説を立てる。

帰無仮説と対立仮説は、問題によって与えられている。

2.予測が正しいときの分布を調べる。

予測が正しいとき、統計量

(\chi2 = \sum \frac{(観測値-予測値)2}{予測値})

は、自由度\(k-1\)の\(\chi^2\)分布に従う。

ここで、観測値の数は月〜金の遅刻生徒数の5つなので、 自由度は、(5-1=4)

3.有意水準の決定

有意水準は5%。

4.棄却域の決定

分布表より…

棄却域は、

(\chi2 < 0.48, 5.39 < \chi2)

5.統計量を求め、棄却域内に入るか検証。

予測値を求める

帰無仮説は「遅刻する生徒の数は、曜日によらない」なので、全ての曜日で遅刻生徒数が同じになります。

遅刻した生徒は合計\(215\)人なので、帰無仮説上では全ての曜日での遅刻生徒数は...

$$\frac{215}{5} = 43$$

これが、全ての曜日に対する予測値です。

統計量を計算する

$$\frac{(観測値-予測値)2}{予測値}$$

を全ての曜日に対して計算し、足し合わせます。

$$\chi2 = \sum \frac{(観測値-予測値)2}{予測値}$$ (=\frac{(53-43)2}{43}+\frac{(45-43)2}{43}+\frac{(40-43)2}{43}+\frac{(47-43)2}{43}+\frac{(30-43)2}{43}) $$=6.930233$$

これは棄却域に入る。よって帰無仮説を棄却し、対立仮説を採択。予測は間違っていたと判断する。

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母分散の比の検定【統計入門】

この記事では、母分散の比の検定の手順を1から説明しています。
この記事を読む前に!

統計的検定について怪しい方は、この記事を先に読むことをお勧めします。

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統計検定2級対応問題 2018年6月問16,2017年7月問12[4] ご購入はこちら

統計的検定の手順

統計的検定では、まず帰無仮説と対立仮説を定めます。帰無仮説が正しいと仮定し、統計量の分布を調べます。ある確率よりも実際の統計量が得られる確率が小さかったとき、対立仮説を採用。そうでないとき帰無仮説を採用します。

母分散の比の検定とは?

ある2つの母集団(A),(B)の母分散(\sigma2_A),( \sigma2_B)が等しいと言えるのかどうか、不偏分散や標本数を使い統計的に検証するのが、この母分散の比の検定です。

母平均や母比率が等しいかどうか検定する際には、母平均・母比率の差について検証しましたが、母分散の場合はとなります。

さらに、母分散の比の検定では、2つの母集団は正規分布に従う必要があります。

1.帰無仮説と対立仮説を立てる。

二つの正規母集団の母分散は等しいというのを前提で、考えていきます。この記事では、両側検定について考えます。

2.帰無仮説が正しいとき、標本から得られる統計量が従う分布を調べる。

(\sigma2A=\sigma2_B)のとき、不偏分散の分布は...

説明

母集団\(A\),\(B\)と、それぞれの標本についての情報を整理します。

母集団母分散不偏分散標本数
\(A\)\(\sigma^2_A\)\(u_A^2\)\(n\)
\(B\)\(\sigma^2_B\)\(u_B^2\)\(m\)

・(A)について

・(B)について

(この理由については、こちらをご覧ください)

・一方、\(F\)分布は以下のように定義されます。

(詳しくはこちら

・これに\(A\)と\(B\)についての情報を代入すると…

3.有意水準の決定

有意水準は5%や10%に設定されることが多いです。帰無仮説上で起こる確率が5%/10%より少ないとき、帰無仮説を棄却し、対立仮説を採択します。

4.棄却域の決定

不偏分散の比の分布+有意水準の情報が揃ったとき、棄却域を求めることができます。

5.統計量を求め、棄却域内に入るか検証。

実際に標本から統計量を求め、帰無仮説上でどのくらいの確率で、その統計量になるのか調べます。

検定完了! これで、統計的検定が完了です。

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母比率の差の検定【統計入門】

この記事では、母比率の差の検定の手順を1から説明しています。
この記事を読む前に!

統計的検定について怪しい方は、この記事を先に読むことをお勧めします。

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統計検定2級対応問題 2018年11月問15 ご購入はこちら

統計的検定の手順

統計的検定では、まず帰無仮説と対立仮説を定めます。帰無仮説が正しいと仮定し、統計量の分布を調べます。ある確率よりも実際の統計量が得られる確率が小さかったとき、対立仮説を採用。そうでないとき帰無仮説を採用します。

母比率の差とは?

ある二つの母集団(A,B)の母比率(\pi_A, \pi_B)が等しいと言えるのかどうか、標本比率や標本数を使い統計的に検証するのが、この母比率の差の検定です。

1.帰無仮説と対立仮説を立てる。

二つの母比率は等しいというのを前提で、考えていきます。この記事では、両側検定について考えます。

2.帰無仮説が正しいとき、標本から得られる統計量が従う分布を調べる。

(\pi_A = \pi_B)のとき、標本比率の差*1の分布は...

説明

3.有意水準の決定

有意水準は5%や10%に設定されることが多いです。帰無仮説上で起こる確率が5%/10%より少ないとき、帰無仮説を棄却し、対立仮説を採択します。

4.棄却域の決定

標本比率の差の分布+有意水準の情報が揃ったとき、棄却域を求めることができます。

5.統計量を求め、棄却域内に入るか検証。

実際に標本から標本平均の差を求め、帰無仮説上でどのくらいの確率で、その統計量になるのか調べます。

検定完了! これで、統計的検定が完了です。下の例題を見て、理解を深めましょう。

例題:母比率の差の検定

1.帰無仮説と対立仮説を立てる。

2.帰無仮説が正しいとき、標本から得られる統計量が従う分布を調べる。

カリフォルニア州共和党への得票率を(p_A), テキサス州共和党への得票率を(p_B)とする。

母比率の差がない*2のとき、統計量

$$\frac{p_A - p_B}{\sqrt{\overline{P}(1-\overline{P})(\frac{1}{n_A}+\frac{1}{n_B})}}$$

は標準正規分布に従う。ただし、

$$\overline{p} = \frac{n_Ap_A+n_Bp_B}{n_A+n_B}=0.53$$

3.有意水準の決定

有意水準は、5%.

4.棄却域の決定

分布表より

統計量の棄却域は…

$$\left|\frac{p_A - p_B}{\sqrt{\overline{P}(1-\overline{P})(\frac{1}{n_A}+\frac{1}{n_B})}} \right| > 1.96$$

・(p_A - p_B)について解く

$$|p_A-p_B| > 1.96\sqrt{\overline{P}(1-\overline{P}(\frac{1}{n_A}+\frac{1}{n_B})}$$

・それぞれ値を代入する。

$$|p_A-p_B| > 0.03$$

棄却域の決定の決定完了!

5.統計量を求め、棄却域内に入るか検証。

標本比率の差は、

(p_A - p_B = -0.3)

これは、棄却域内に入る。

よって、帰無仮説を棄却して、対立仮説を採択する。

統計検定2級対応問題 2018年11月問15 ご購入はこちら

*1:p_A-p_B

*2:d=0