早稲田 日本 史 参考 書, データサイエンス基本編 | R | 母集団・標本・検定 | Attracter-ｱﾄﾗｸﾀｰ-
こんにちは。 参考書紹介シリーズの日本史編です。 日本史は得意でした。だって覚えるだけだもん! 「歴史科目は知ってれば解ける」 ので覚えるだけです。やるべきことは簡単。 ただ、気をつけなきゃいけないのが、「理解の仕方」です。 例を挙げてみますね。 「関ヶ原の戦い」。みなさんご存知ですよね。 " 問題。関ヶ原の戦いは何年に起こりましたか? " これなら超やさしい問題ですね。 でもこんな簡単な問題はほとんど転がってないし、当然正答率は跳ね上がります。 ではこれならどうでしょう。 " ある人物の正室の甥にあたり、関ヶ原の戦いにおいて西軍に属したものの、東軍に寝返ったとされている将軍の名前を答えなさい。また、ある人物に関する記述で正しいものを以下の選択肢から選んで答えなさい " 問題は私がテキトーに作ったものですが、 こんな感じでみんなが知ってる関ヶ原の戦いでも、 ここまで聞いてくるのが難関校 です。 つまり、 「基礎レベルのワードを結構深く理解していないと戦えない」 のです。 よく言われる「基礎をしっかり固めろ」とはこのことです。 ちなみに早稲田だと、選択肢の中に知らない人がいたり、知らない古墳があったりします(笑) ポイントは、 「頻出ワードは深く理解すること、頻出度の低いワードは浅くたくさん覚えること」 です。 前置きはここまでにして、本題の参考書紹介に移ります。 【用語集】 ・山川の日本史用語集 間違いなく一番強い味方です。だってこれ持ち込めたら合格点絶対取れるもん!
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こんにちは。今日は、受験勉強するにあたって、生徒から質問があったのでこちらで 回答したいと思います!! 「先生、日本史の参考書を買って勉強しようと思うんですけど、おすすめありますか?」 よくあるのが、日本史は、参考書・問題集が書店に行くとたくさん並んでいます!先生は学生時代、教科の中で一番日本史が得意でした。『好きこそものの上手なれ』とは、よく言ったもので、どの教科よりも一生懸命勉強したのを思い出します…。(回想中…) 勉強は好きじゃなかったけど日本史だけは 負けなかった!?
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<特徴> 「システム英単語」の特徴としてはミニマルフレーズがあることです。 ミニマルフレーズとは数語の単語の集まり(フレーズ)で英単語を覚えていくコンセプトで作られたものです。 通常の単語帳が1文で構成されているため使用しにくいですが、短めのフレーズなため覚えるのに最適な単語帳であると言えます。 また、巻末に多義語もまとめて掲載されています。 <使用時期> 入試勉強初期~入試本番まで使用! 目標ペースとしては1週間に200語以上を始点固定方式で進め、3ヶ月で英単語2021語+多義語約180語をマスターするようにしましょう。 修了時期としては7~8月末までに定着しているのが望ましい。 始点固定方式とは1~200、1~400、1~600と必ず始点は1~に固定して進めていく勉強法を指します。 「東大英単語熟語鉄壁」 の使い方はコチラ! 語源で英単語を覚えていくことができる参考書です。 また、語源以外にもイラストを基に英単語を覚えていくことができたり、アウトプットもcheckやreview testなどの項目がありそこでアウトプットも行うことができる参考書です。 通常の単語帳は英単語と英文しか記載されていない単語帳が多く漠然と暗記して覚えるしかないなかで 鉄壁は単語の語源から理解して暗記をすることができる点や語源を理解出来ます。 そのため、初見の単語を見た時でも、ある程度の単語の意味を類推する力も身につけることができます。 入試勉強初期~入試本番まで使用! 【全国1位が伝授】早稲田慶應日本史攻略最短ルート｜【全国１位が教える】早慶日本史で８割とる方法｜note. 目標ペースは1週間に200語以上を始点固定方式で進め、3ヶ月で英単語3196語+熟語1053語をマスターするようにしましょう。 修了時期としては7~8月末までに定着しているのが望ましい。 1000語レベルの熟語帳でオススメの参考書としては「速読英熟語」が挙げられます。 「速読英熟語 」の使い方はコチラ! 「速読英熟語」の特徴としては「文章を読みながら熟語・構文を覚える」といったコンセプトで作られている点です。 他の熟語帳が熟語とその和訳といった無機質なものであるのに対して速読英熟語は例文・文章内でも使用してくれている点です。 そのため、本番さながらの使い方が身につきます。 また、同意・反意表現の単語も記載されているのでこの1冊をマスターすれば早稲田大学商学部の英語はカバーできるといえます。 英単語修了後~入試本番まで使用!
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HOME > 受験対策 > 早稲田大学の受験生は必見! おすすめ参考書・問題集 早稲田大学 ・慶應義塾大学に合格した先輩たちが、受験時に使用したおすすめ 参考書・問題集 をご紹介します。 「どんな参考書がよいのかな」「自分にあった問題集がわからない」と悩む受験生は必見です!
年号がそのまま問題として出題されることはほとんどありませんが、最近はセンター試験や私立大の問題で整除問題の割合が増えてきているので、早稲田志望の受験者は対策の必要があるでしょう。 ただ、時間をかけすぎても他の科目の勉強に影響が出るので、語呂合わせ系の参考書を使って手早く終わらせてしまいましょう! ⑤文化史を学習する 暗記までをひと通り終えたら、並行して文化史の勉強にも取り組んでいきましょう! 早稲田の入試問題には文化史が多く出題されるので、焦って早めに取り掛かろうとする人もいるかもしれません。 しかし、概要や流れ、暗記の勉強が終わってからでも文化史に手を出すのは遅くはありません! 例えば、第一次世界大戦という出来事をきっかけとして、女性の社会進出がすすみ、モダン色の強い大正文化が花開きました。 また、朝鮮戦争を契機として起きた高度経済成長の時期には、3種の神器に代表される家電など、人々の生活文化が大きく変化しました。 このように、時代背景を知った上で文化史を学ぶことで、単なる暗記にとどまらない包括的な理解ができるようになると思います! ⑥過去問含め、問題集は「たくさん」解く ここまで勉強を進めたら、とにかく問題演習を繰り返しましょう! 日本史の入試は、1つの知識に対して、様々な角度から問うてくる事が多いです。 なので、1冊の問題集をこなすだけでは、1つの問題に対して1つの考え方、解き方しか身につけることはできません。 なので、一通りのインプットを終えたら、たくさんの問題をこなすことで色んなアウトプットを行い、自身の「弱点」を埋めていきましょう! 早稲田大学学部別対策｜日本史 | 逆転合格.com｜武田塾の参考書、勉強法、偏差値などの受験情報を大公開！. 「勉強しても伸びない…」その原因は勉強法かも ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 自分に合った効率の良い勉強法を知る 早稲田日本史にまつわるQ&A ここからは、早稲田日本史にまつわるQ&Aをいくつかご紹介したいと思います! 早稲田の日本史は難問・奇問ばかり出るのか? 早稲田の日本史は確かに難問・奇問が出題されることがあります! ですが、大事なのは難問・奇問で点数を取ることではなく、教科書などに載っている基本的な知識でいかに点数をこぼさないようにするか、です! 難しすぎる問題に戸惑ってしまうのはよく分かりますが、あまり気を取られすぎずに、差をつけられないような勉強を意識しましょう! 日本史1問1答だけやっていればよくないですか? 「マンガや文化史なんてめんどくさい!一問一答だけでいいだろ!」 こんな声も聞かれますが結構危険です!
仮説を立てる. データを集める. p値を求める. p値を用いて仮説を棄却するか判断する. 仮説を立てる 2つの仮説を立てます. 対立仮説 帰無仮説 対立仮説は, 研究者が証明したい仮説 です. 両ワクチンの効果を何で測るのかによって仮説は変わりますが,例えば,中和抗体価で考えてみましょう. 「ワクチンBは,ワクチンAよりも中和抗体の誘導効果がある」が対立仮説です. 帰無仮説は 棄却するための仮説 です. 今回なら「ワクチンBとワクチンAの間に,中和抗体の誘導効果の差は無い」が帰無仮説です. データを集める 実際にデータを集めるための実験を行います. ココでのポイントは, 帰無仮説が正しいという前提で実験を行う ということです. そして,「ワクチンBは,ワクチンAよりも中和抗体の誘導効果がある」という結果が得られたとします. 結論候補としては,2パターンありますね! 帰無仮説が正しいという前提が間違っている. 帰無仮説は正しいんだけど,偶然,そのような結果になっちゃった. p値を求める どちらの結論にするのかを決めるために,p値を求めます. 帰無仮説 対立仮説 有意水準. p値は,帰無仮説が正しいという前提において「帰無仮説と異なる結果が出る確率」を意味します . 今回なら「ワクチンBとワクチンAの間に,中和抗体の誘導効果の違いは無い」という前提で「ワクチンBは,ワクチンAよりも中和抗体の誘導効果がある」という結果が得られる確率を計算します. 仮説を棄却する 求めたp値を基準値と比較します. 基準値とは,有意水準とか危険率とも呼ばれるものです. 多くの検証では,0. 05(5%)または 0. 01(1%)を採用しています. 求めたp値が基準値よりも小さかったら,結論αになります. つまり, 「ワクチンBとワクチンAの間に,中和抗体の誘導効果の差は無い」という前提が間違っている となります. これを「 帰無仮説を棄却する 」と言います. この時点で「ワクチンBとワクチンAの間に,中和抗体の誘導効果の差は無い わけがありません 」と主張できます. これをもって対立仮説(ワクチンBは,ワクチンAよりも中和抗体の誘導効果がある)の採用ができるのです. ちなみに,反対にp値が基準値よりも大きかったら,結論βになります. どうして「帰無仮説を棄却」するのか? さて本題です. 「ワクチンBは,ワクチンAよりも中和抗体の誘導効果がある」という仮説を証明するために,先ず「ワクチンBとワクチンAの間に,中和抗体の誘導効果の差は無い」という仮説を立てました.
帰無仮説 対立仮説 P値
。という結論になります。 ありえるかありえないかって感覚的にも多少わかりますよね。それを計算して5%以下かどうか(どれくらいレアな現象か)を確認しているわけですね。 ⑤第1種、第2種の過誤 有意水準を設けたことで 「過誤」 が生じる可能性があります。 もし100%確実な水準で検証したのなら間違う可能性も0ですが、そんなことは出来ないので95%水準で結論したわけです。 その代わりに、その結論が間違っている可能性が生じるわけです。 正しいパターンと間違いが起こるパターンは必ず4つになります。 1. ○ 帰無仮説が誤っており、帰無仮説を棄却する 2. ✕ 帰無仮説が正しいのに、帰無仮説を棄却してしまう 3. ✕ 帰無仮説が誤っているのに、帰無仮説を棄却しない 4. ○ 帰無仮説が正しくて、帰無仮説を棄却しない マトリックスにするとこうです。 新薬開発の例で考えてみます。 新薬の 「効果が有る」 というのが事実だったとします。 「新薬の効果が無い」というのが 帰無仮説 (H 0) ですから、この H 0 は誤りなわけです。 だからこれを棄却出来た場合は、 正解(1. ) です。 さらに新薬の効果があることも主張できて最高です。 もし H 0 が誤りなのに棄却出来なかった場合、つまり受け入れてしまった場合です。 本当は薬に効果があるのに、不運にも薬の効かない特異体質の人ばかりで臨床試験してしてしまったような場合でしょうか。 これは H 0 は誤りなのに H 0 を受容。 第2種の過誤(3. ) にあたります。 次に新薬の 「効果がない」 というのが事実だったとします。 「新薬の効果が無い」というのが 帰無仮説 (H 0) ですから、この H 0 は正解です。 だからその通り受容した場合は、 正解(4. 仮説検定とは？帰無仮説と対立仮説の設定にはルールがある - Instant Engineering. ) です。 もちろん新薬の効果があるという 対立仮説 (H 1) を主張出来なくので、残念な結果ではあります。ただし検定としては正しいということです。 しかしもし H 0 が正しいのに棄却してしまった場合、対立仮説を誤ったまま主張することになってしまいます。 つまり「本当は薬は効かない」にも関わらず、「薬が効く」と主張してしまいます。 これを 第1種の過誤(2. )
86回以下または114回以上表が出るとP<0. 05になり,統計的有意差が得られることになります. 表が出る確率が60%のコインを200回投げた場合を考えてみると,図のような分布になります. 検出力(=正しく有意差が検出される確率)が82. 61%となりました.よって 有意差が得られない領域に入った場合,「おそらく60%以上の確率で表が出るコインではない」と解釈 することが可能になります. αエラーとβエラーのまとめ 少し説明が複雑になってきましたので,表にしてまとめましょう! αエラー:帰無仮説が真であるにも関わらず,統計的有意な結果を得て,帰無仮説を棄却する確率 βエラー:対立仮説が真であるにも関わらず,統計的有意でない結果を得る確率 検出力:対立仮説が真であるときに,統計的有意な結果を得て,正しく対立仮説を採択できる確率.\(1-\beta\)と一致. 有意水準5%のもとではαエラーは常に5% βエラーと検出力は臨床的な差(=効果サイズ)とサンプルサイズによって変わる サンプルサイズ設計 通常の検定では,βに関する評価は野放しになっている状態です.そのため,有意差があったときのみ評価可能で,有意差がないときは判定を保留することになっていました. しかし,臨床的な差(=効果サイズ)とサンプルサイズを指定することで,検出力(=\(1-\beta\))を十分大きくすることができれば,有意差がないときの解釈も可能になります. 臨床試験ですと,プロトコル作成の段階で効果サイズを決めて検出力を80%や90%に保つためのサンプルサイズ設計をしてからデータを収集します.このときの 効果サイズ の決め方のポイントとしましては, 「臨床的に意味のある最小の差」 を決めることです.そうすることで, 有意差が出なかった場合,「臨床的に意味のある差はおそらく無い」と解釈 することが可能になります. 【Python】scipyでの統計的仮説検定の実装とP値での結果解釈 | ミナピピンの研究室. 一方で,介入のない観察研究ですと効果サイズやβエラーを前もって考慮してデータを集めることはできないので,有意差がないときは判定保留になります. (ちなみに事後検出力の推定,という言葉がありますので,興味のある方は調べてみてください) ということで検定のお話は無事(?)終了しました. 検定は「差がある / 差がない」の二元論的な意思決定の話ばかりでしたが,「結局何%アップするの?」とか「結局血圧は何mmHgくらい違うの?」などの情報を知りたい場合も多いと思います.というわけで次からは統計的推測のもう一つの柱である推定について見ていくことにしましょう.