理解に近道はない．だからこそ，初学者目線を忘れないペース配分と励ましで伴走する入門書．可能な限り図に語らせ，道具としての統計手法を，しっかり数学として（一部は割り切って）学ぶ．独習・学び直しに最適 本書の使い方 統計学を学ぶ心がけ／予備知識／本書の学び方／のんびり取り組む／本書の難所／練習問題を解く／数学が得意なら／ご協力ください 序章　はじめに １．統計学の必要性 ２．散らばり（バラツキ） ３．基本的な用語と概念 ①観測値と標本　②母集団　③統計学の目的　④統計学の理論を支える土台　⑤単純無作為標本 ４．本書の２本柱 ①平均の比較　②2変数の関係 ５．検定統計量 第Ⅰ部　統計的仮説検定の論理 １章　検定の論理（二項検定を教材として） １．例題1：B薬はA薬より有効か？ ①例題1.1：18人に効果がある場合　②例題1.2：14人に効果がある場合　③例題の解答 ２．二項分布 ①二項係数 nC

全都道府県にあるチェーン店等の一覧単語 ゼントドウフケンニアルチェーンテントウノイチラン 9.8千文字の記事 71 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要一覧全都道府県に進出できない理由関連動画関連リンク関連項目掲示板全都道府県にあるチェーン店等の一覧とは、すべての都道府県に1つ以上立地しているチェーン店などの施設のリストである。 概要 いわゆる「全国チェーン」と言ってほぼ差し支えないと思われる店舗たち。 ただし、全都道府県にあったとしても、一部の地方都市や山間部、離島など、当然存在しない地域もある。当記事ではあくまでそれぞれの都道府県に1つでも存在していれば「全都道府県にある」として扱う。 当記事では「ロケスマ」から初版執筆者が目視で確認を行って作成（一部は掲示板の投稿から新しい店・施設について追記している）ため、見落としを含む可能性が十分に考えられる。また、時間が経つと店の開業・閉業

今日の東京新聞ウェブサイト (TOKYO Web) にこんな記事が載っていた： 少子化対策の重要な指標の一つ「合計特殊出生率」の公表値が、実態より過大であることが分かった。基となる厚生労働省の統計の対象が「日本における日本人」で、外国人の女性は計算に入らないのに、国際結婚で生まれた日本人の子は入っているためだ。 ――――― 東京新聞「合計特殊出生率　実態は公表値よりもっと低かった…専門家が「信じられない」統計手法とは」(TOKYO Web 2023年7月2日 06時00分) https://www.tokyo-np.co.jp/article/260366 うん。まあそれは専門家なら誰でも知ってる話である。そういう計算式であることは以前から公表されていて、この50年間一貫してるのだから、それで計算した結果が何を意味してるかについてちゃんと議論すればよかろう。 これ自体はそういうことなのだが

少子化対策の重要な指標の一つ「合計特殊出生率」の公表値が、実態より過大であることが分かった。基となる厚生労働省の統計の対象が「日本における日本人」で、外国人の女性は計算に入らないのに、国際結婚で生まれた日本人の子は入っているためだ。外国人の人口が増加傾向にある中、多様性を増す時代の変化を統計が反映できなくなっている。（原田晋也） 合計特殊出生率　1人の女性が一生の間に産むと想定される子どもの数。ある年齢の女性が1年間に産んだ子の数を分子に、その年齢の女性の人口を分母にして年齢別出生率を出し、15～49歳分を足し上げて算出する。人口推計や少子化対策で重視される指標で、国際比較にも使われる。

はじめに 統計検定準1級は(一財)統計質保証推進協会が実施、(一社)日本統計学会が公式認定する「2級までの基礎知識をもとに、実社会の様々な問題に対して適切な統計学の諸手法を応用できる能力を問う」試験です。現在はCBTでの実施となっています。 主観を込めて言いますと、2級と準1級では難易度に雲泥の差があります。 強調して言っておきます。まったく違います！ 準1級では統計的推定や検定に加えて、多変量解析(重回帰、PCA、主成分分析、数量化)、時系列解析、マルコフ連鎖、確率過程、分散分析、ベイズ統計、MCMC...と範囲が広いのが特徴です。 以下、かなりの長文になりましたが、受験して得た知見をかなり具体的に記述しました。読者の皆様の合格への一助となれば幸いです。 目的 私はとある私立中高で物理と情報を教えています。統計の勉強を始めたのは、教科「情報」を教えるにあたってのスキルアップが目的です。も

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標準 ベイズ統計学 朝倉書店Amazon 発刊当時に話題になっていた『標準ベイズ統計学』。実は訳者のお一人、菅澤翔之助さんからオフィス宛てでご恵贈いただいていたのですが、親父の没後処理やら自分のDVTやら実家の片付けやらで全く手が回らずオフィスに置いたままにしてしまっていたのでした。で、この度改めて拝読してみたら「何故もっと早く読まなかったんだ」と後悔するくらいあまりにも内容が素晴らしかったので、遅まきながら書評記事を書こうと思い立った次第です。 ベイズ統計学というと、殆ど詳しくない人だと「ベイズの定理以外に何があるの？」という印象ぐらいしかないかもしれませんし、一方でとりあえず技法としてやり方だけ覚えてしまった人だと「とりあえずMCMC回せばいいんだよね？」みたいな雑な理解になってしまうかもしれません。いずれにせよこれまで邦書ではベイズ統計学というと超初歩か実装重視かの二択が多かったせい

統計やっている人からするとなんら特別な話でもないのかもしれませんが。知人がこんなことを言っていたんですよね。 ワシントン州の独身男性の平均資産が急に500万円ほど増えたと。 なぜだかピンときますかね。 ・コロナの影響 ・お金持ちの独身男性が一気にワシントン州に増えた ・独身男性の定義が変わった ・急激なインフレによる報酬の増加 他にもあるかもしれませんが、抽象度の大小あれど色々原因の仮説は浮かびます。 が、 上記はどれもはずれです。 正解は何だと思います？ 答え：ビルゲイツが離婚したから ビルゲイツの資産額はググった数字ですが、14兆円とのことです。 離婚したので、その数字が平均値を一気に押し上げたと。 一つの突出した数値がある場合、平均値を見るだけでは状況を把握しづらいって良い例です。こういう場合は中央値を見る必要があると。 中学、高校の先生なんかが嬉々として引用しそうなエピソードですね

ネット広告で商品の宣伝をしている会社について、苦情件数を分析し、グラフ化した。 この文書の意図ネット広告は怪しいものが多い、という認識が広まっている。おそらくその広告の中には、悪質な会社もあるだろう。 筆者は、それぞれの企業の「悪質性」を、何らかの形で定量的に表現できないかと考えていた。そのひとつの手段として、苦情件数に着目した。 一般消費者としては、「苦情が多い会社の商品は買いたくない」と考えるのが普通だろう。通販で商品を買う際の参考にして頂きたい。 なお、分析しているのはあくまでも「苦情件数」のみだ。筆者としては、有益な指標のひとつになるだろうと考えているが、これだけで悪質性を強く断言できるとは思っていないので、その点を最初に申し添えておく。 データの出典など苦情件数の期間は2021年7月～2022年6月の1年間。出典はPIO-NETと毎日新聞の記事だ。 PIO-NETは、「苦情相談情

10月1日設立の[日本ファクトチェックセンター（JFC）]がネットの投稿をチェックするそうです。一方で日本ファクトチェックセンターの運営委員が「正確で厳格」と認める報道機関についてはチェックの対象外になるとのことです[記事]。多くの人がこの団体に対して恣意的な検閲機関のようなイメージを持つのも不思議ではないかと思います[記事]。 この手の団体の凄いところは、自分たちがファクトをチェックできることを前提としている点です。既にいくつかファクトチェックも行われています。例えば、[このツイート]には「不正確」の烙印が押されています。 しかしながら、その「検証過程」を見てみると、あまりにも粗雑で、統計学的な資質に疑問符を持たずにいられません。 しかも判定結果は、ツイートの範囲を超えて「選挙人名簿登録者数」にまで言及して内容を否定しています。 ちなみに投稿者は9月4日のツイートの段階で8月31日のデー

8月7日、朝日新聞が朝刊の1面で、旧統一協会の選挙協力について報じました。 参院選を前に、教団関係者は支援先である井上氏の当選に自信を見せていた。（中略） 16年の参院選では初当選した宮島喜文氏、19年参院選では再選した北村経夫氏が、教団の支援先だった。井上氏を含め、組織票の強みを生かせる比例区で出た安倍派の議員たちだ。 その安倍氏のもとを、今年に入って繰り返し宮島氏が訪ねていた。宮島氏の元秘書によると、今回の参院選でも再選を目指して準備を進めていた宮島氏は、安倍氏に「ぜひ前回と同じような票を団体さんにいただけないか」と頼んだが、安倍氏は「今回は無理だ」と答えたという。別の関係者は「最終的には教団側から『安倍氏の意向で井上氏に一本化する』と伝えられた」と明かす。宮島氏は、すでに得ていた党の公認を辞退し、出馬をあきらめた。 出典：2022年8月7日　朝日新聞朝刊1面　この記事を前提としたうえ

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国の統計で未接種と比べ、接種済の方が陽性になる割合が低いことが示されています。未接種者と接種者では感染対策意識に差があるので割り引く必要がありますが、県の高齢者施設の調査でも、3回目接種済の高齢者の方が感染割合が低く、行動に差が無い層であることを考えると予防効果は実証されています https://t.co/2emNjdf0o2 pic.twitter.com/Ps3TlThLpB — 熊谷俊人（千葉県知事） (@kumagai_chiba) April 25, 2022 ということなのですが…なんと！このデータが「インチキ」だったと、厚労省が正式に公表したのです。 厚労省は毎週、ワクチンに関するデータを公開するのですが、さる5月11日の発表から重大なデータ修正。 で、その結果がこちら。 出典：第83回（令和４年５月11日） 新型コロナウイルス感染症対策 アドバイザリーボード https:/

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リンク Go!Go!ワンク（ゴーゴーワンク） 実家暮らしの貯金の目安はいくら？平均データから理想の貯金額を考えよう 実家で親と一緒に暮らしている場合、生活費があまりかからないので、貯金をする絶好のチャンスといえます。しかし、思うように貯金できないという実家暮らしの人も多いのではないでしょうか？今回は、実家暮らしの場合、どれくらいの金額を貯金したらいいのかについて考えてみます。《目的貯蓄》アプリで目的別にお金を貯める方法とは？あわせて読みたい・「365日貯金」で総額いくら貯まる？シートの作り方＆無理なく続ける6つのコツ・貯金できない人の3つの共通点！貯金できる人との違い＆賢く貯めるための改善方法独身者の貯金額の平均は？実

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国土交通省の建設工事受注動態統計調査に不正があったと報道されているが、正確に把握している人はほとんどいないと思う。そこで、まとめる。 問題点は、「合算処理」と「二重計上」の2点。 このうち、重要なのが「二重計上」なのだが、先に「合算処理」から説明しよう。 ◆合算処理とは 合算処理とは、提出の遅れた月の調査票の数値を、後の月に合算して計上する処理のことである。 建設工事受注動態統計調査は、対象企業から毎月調査票を提出してもらう。この提出期限が対象月の翌月10日であり、非常に締め切りがタイトである。 だから、締め切りを過ぎて出されることが多々あった。 そうやって遅れて出された月の数値について、遡って修正するのも手間がかかる。 そこで、後の月に合算して計上していたのだ。 これは具体例で考えると分かりやすいので、下記のような例を想定してみよう。 ・ある企業は、1月分の調査票について、締め切り日（2

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