「とても頭の切れる方でした。だから、あの早野龍五氏が原発事故や被曝についてツイッターで発信していると知り、注目していたんです」 こう語るのは、高エネルギー加速器研究機構（KEK）の物理学者、黒川眞一名誉教授。 黒川さんは伊達市民の個人被曝データに関する論文について数々の誤りと問題点を指摘している。その論文の著者は東京大学名誉教授の早野龍五氏。共著者は福島県立医大講師で、伊達市の市政アドバイザー・宮崎真氏だ。 黒川さんは40年ほど前、早野氏と共に素粒子物理学の研究をしたことがあるという。ところが早野氏が14年に出版した『知ろうとすること』（新潮文庫）を読んで仰天した。 「彼はこの本で、あきらかにいくつかのウソを書いていた。たとえば、『福島原発事故のときより大気圏内核実験のころのほうが、放射性降下物は多かった』と述べている。しかし、私がデータを調べたら全く事実と異なっていました」 こうした経緯

ｔ分布を用いた平均値の区間推定には、「正規母集団を仮定する」というただし書きが付いています。 ということは、母集団が正規分布でなかった場合、区間推定は使えないのでしょうか。 母集団の分布は未知であることが多いので、もし正規母集団という条件が絶対だったなら、 区間推定は実際の現場ではほとんど使えない理屈ということになってしまいます。 結論から言えば、たとえ母集団が正規分布で無くても、 母集団から抜き出した標本の平均値が正規分布に従うなら、区間推定の方法を使うことができます。 中心極限定理によれば、ほとんどの分布は（コーシー分布やべき分布といった“平均の無い”分布を除けば） 標本の平均が正規分布に近づくので、区間推定は正規母集団以外にも広く適用可能なのです。 ただし、正規分布から外れるほど大きなサンプルサイズ（データの数）が必要です。 目安は以下の通りです。 ・一様分布なら３０個以上 ・ベータ

1か月ほど前になるが、今年６月の名目賃金の前年同月比が3.6%を記録し、21年ぶりの高い伸び率であると報じられた。 www.asahi.com 結論から言うと、背後に凄まじいインチキがある。 ポイントは下記の二つ。 ①一部が異なるサンプルをそのまま比較している。 ②賃金算出の際に使うベンチマーク（基準）が、去年より高く出るものに更新されている。 まず、上記で報じられたのは「速報」であり、「確報」だと前年同月比3.3％である。確報だと0.3％下がる。 下記リンクを参照。 https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/monthly/30/3006r/dl/pdf3006r.pdf で、大事なのは上記資料の末尾に、ものっそいちっさい字で書いてある「利用上の注意」の部分。以下引用する。 調査事業所のうち30人以上の抽出方法は、従来の２～３年に一度行う総入

CEICは、経済統計データからオルタナティブ データまでを含め、 グローバル市場に関する重要な知見を提供します。 世界各国の市場で何が起こっているかを追跡し、正しい知見を入手するために、 経済、産業、金融に関する最適かつ信頼性の高い統計データを収集・提供しています。

人間の意識や行動の拠り所となる文化には，大きな全体文化と同時に，その中に含まれる複数の下位文化があります。後者はサブカルチャーと呼ばれるものであり，社会を構成する下位集団ごとに固有の性格を呈しています。 代表的なサブカルチャーとしては，たとえば青年文化（youth culture）があります。いつの時代でも青年は，上の世代からしたら理解不能な独自の文化を創造します。それはしばしば世代対立を引き起こすのですが，当人らにすれば，うざったい年長者の支配や干渉から自分たちを守る保護膜の機能も果たしています。また，社会への適応に疲れ切った青年たちの「逃避」の場としての機能も有しています。

プロジェクトを開始する前に、市場調査などで統計データを分析し仮説をたてる事は重要ですが、それらの調査対象が世界規模、全国規模になるとコストが掛かりすぎて（特に個人や中小企業の場合）現実的ではありません。 そこで活用したいのが国や団体、民間企業が公開している無料の統計データです。今日はそんなマーケティング担当者ならきっと必見の情報公開を行なっているサイトをご紹介します。 1. 総務省統計局 総務省統計局では様々な統計データが入手可能です。 国税調査 人口推計 労働力調査 小売物価統計調査 土地統計調査 このようなデータはPDF版が一般的ですがExcel形式でダウンロードできるのも魅力ですね。その他にも以下URLより数多くの統計データが入手できます。 また、統計局ではメール配信サービスも行なっています。興味のある方は登録をおすすめします。 www.stat.go.jp 2. 法務省 法務省でも

武器としてのデータ分析力 作者: 中西達夫,畠慎一郎出版社/メーカー: 日本実業出版社発売日: 2014/07/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (1件) を見る このほど、データ分析に関する本を上梓いたしました。 仕事上でご縁のあった方との共著となります。 この３ヶ月間というもの、私は「書く、書くために調べる、走る」の３つしかしていません。 それはそれでとても充実していたのですが、「書く」の中にこのブログが含まれていなかったため、 しばらくの間お留守となりました。コメント等いただいた方、ろくに返事もせず、すいません。 この状況は、もうしばらく続きそうです <(_ _)>ﾍﾟｺﾘ. 今回の出版にあたり、編集の方から依頼を受けたテーマは、こんなものでした。 『個別の分析手法の解説ではなく、それらをどのように組み合わせたら問題解決できるのか、手順を示してほしい。』 ビッグデータという

アメリカ政府が産業統計を作る際の収集・分析基準について、政府諮問機関である「経済分類に関する政策委員会」（ＥＣＰＣ）が新たな産業分類を提案している。 もしこの提案が通ると、例えば、中国の工場で作られたｉＰｈｏｎｅがヨーロッパに輸出された場合、それはアメリカの輸出額にカウントされる。またアップルの経営者や技術者、デザイナーなどもすべて統計上では製造業従事者になるという。海外に製造拠点を移しているアップルのような米国企業は、この新たな基準では「工場を持たない製造業者」という分類になり、またｉＰｈｏｎｅを生産する中国の工場は米国企業への「サービス提供者」になる。 この再定義に基づいてアメリカの国際収支統計や雇用統計をとれば経常収支は改善され、製造業の雇用者数は劇的に増加することになるだろう。アップルのＣＥＯが含まれれば、製造業の平均賃金も上昇する。この提案が採択されるとまだ決まったわけではないが

鈴鹿医療科学大学学長、元国立大学財務・経営センター理事長、元三重大学学長の「つぶやき」と「ぼやき」のblog 前回は、研究者数の国際比較はたいへん困難であることをお話しました。でも、困難であると言っているだけでは埒があかないので、なんとか説得力のあるデータを出せないのか？ということでしたね。僕のとった解決策は、増加率で国際比較をすることです。研究者数の絶対値は、定義や計測方法の違いで大きくばらつきますが、増加率にすると、定義の違いや計測方法の違いが一部打ち消されてデータのばらつきが小さくなりますからね。 ********************************************************** ３）主要国における時系列を考慮に入れた大学研究従事者数と論文数の相関分析 次に、時系列を考慮に入れた大学研究従事者数増加率と論文数増加率との相関分析を行なった。基本的には2

おかげさまで、「統計データをすぐに分析できる本」が発売されました。 統計データをすぐに分析できる本――社長から「コレを分析して」と言われても困らない! 作者: 中西達夫出版社/メーカー: アニモ出版発売日: 2013/12/13メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (2件) を見る こうして形になると、素直に嬉しいです ヾ(´∀｀)ﾉ♪ この本を作るにあたって、幾つかの原稿はページの都合上ボツとなっています。 その中の１つに、「因子分析の固有値・固有ベクトルって何？」というものがあります。 固有値・固有ベクトルというものは統計入門の鬼門で、まともに始めるとドップリ数学に浸らないといけません。 何とか簡単なイメージだけでも伝えられないかと思って用意したのが、以下の説明です。 本に載せられなかったので、おまけとしてここに公開しておきます。 - 主成分分析・因子分析をひもとくと

Amazonサイト上で、１冊の本のランキングを追跡すれば、書店全体の売上傾向がわかる。 そんなことを数理的に詳しく調べた研究があります。 Amazonランキングの謎を解く: 確率的な順位付けが教える売上の構造 (DOJIN選書) 作者: 服部哲弥出版社/メーカー: 化学同人発売日: 2011/05/30メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 551回この商品を含むブログ (26件) を見る 著者である服部哲弥先生の解説ページはこちら。 この"ランキング本"の帰結によると、Amazonは実はロングテールビジネスではない、とのことです。 一方、Wikipedia の「ロングテール」の項目には 「代表的なオンライン小売店の1つである「Amazon.com」（アマゾン社）を例に説明する。」 と記されているくらいですから、これはかなり意外な結果ではないでしょうか。>> wikipedia:ロング