Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統

はじめに　本記事の狙いは、①女性の上昇婚・上昇婚志向が存在すること、②日本では女性の上昇婚・上昇婚志向の傾向が強いことを明らかにすることである。 社会学者・赤川学の定義によると上昇婚とは、「女性が自分よりも経済的・社会的に有利な立場をもつと期待される男性との結婚を求める傾向」のことである。また本記事では「上昇婚志向が非合理的に高まっている状態」を「高望み」と表現する。 統計を確認した結果、①女性の上昇婚・上昇婚志向が存在すること、②日本では女性の上昇婚・上昇婚志向の傾向が強いこと は事実であることが確認できた。上昇婚・上昇婚志向の強さは未婚化と関連している可能性があり、女性の意識改革が求められる。 1. 上昇婚は存在する (1)学歴上昇婚　①学歴別未婚率 まずは学歴について確認していきたい。低学歴の男性ほど未婚になりやすい。総務省「就業構造基本調査」（2017年）で学歴別に35～39歳の未

大正時代、芥川龍之介は「ぼんやりとした不安」を理由に自らの人生に終止符を打った。 現代日本において、芥川龍之介とは内容が違うが、誰もがぼんやりとした不安を抱えているのではないだろうか。 「昔はよかったねといつも口にしながら生きていくのは本当に嫌だから」 平成初期に槇原敬之という歌手はそのような歌を歌ったが、果たしてこの３０年で日本はどれほど良くなったのか、それを客観的に見て行きたいと思う。 この３０年でどれぐらい物価が上がったのか？ どれぐらい支出は増えたのか　社会保障篇 どれぐらい支出が増えたのか　税金篇 どれぐらい支出が増えたのか　デファクトスタンダード篇 子供の学費はどれぐらい上がったのか どれぐらい支出が増えたのかまとめ どれぐらい収入は増えたのか？ 日経平均はどれぐらいあがったのか？ この３０年間でどれぐらい給与所得は上がったのか この３０年間、我々はどれだけ豊かになったのかをま

統計的因果推論の解釈と、実際の運用における注意点をまとめた資料です。 先日、closedな勉強会で発表したものを一部改変したものです。 twitter : @tomoshige_n mail : tomoshige.nakamura@gmail.com �注）一部、わかりやすさを厳密性よりも…

臨床疫学研究における報告の質向上のための統計学の研究会 第29回研究集会 2017/5/20 (土) 14:30~17:45 東京医科歯科大学 湯島キャンパス 1号館西7階 口腔保健学科第3講義室

サンプルサイズの設計および検出力分析とは、信頼性の高い実験を行うために実験の前後で行う分析のことです。「有意水準」と「検出力」と「サンプルサイズ」と「効果量」はサンプルサイズの設計や検出力分析を行うための4大因子で、このうち3つの因子の値が決まると、残りの1つの因子の値が決まります。 ■事前分析（A priori）－サンプルサイズの設計 実験前に、検出したい差（＝効果量）から最適なサンプルサイズを算出することです。サンプルサイズが小さすぎると、得られた結果がサンプルサイズの小ささに起因するものか、実験そのものに起因するものなのかが分からなくなります。サンプルサイズが小さすぎると、本来は差が検出できるはずなのに、その差が検出できず実験自体に意味がなくなってしまうかもしれません。 また、サンプルサイズが大きすぎると、コストや安全性の問題が発生したり統計的に有意になりやすくなるという問題がありま

■有意水準 有意水準は、検定において帰無仮説を設定したときにその帰無仮説を棄却する基準となる確率のことです。（アルファ）で表され、5%（0.05）や1%（0.01）といった値がよく使われます。有意水準は検定を行う前に設定しておきます。 有意水準を0.05に設定するということは、「5%以下の確率で起こる事象は、100回に5回以下しか起こらない事象だ。したがってこのようなまれな事象が起こった場合、偶然起こったものではないとしてしまおう」という意味です。したがって、P値が0.05（5%）を下回った場合、そのP値は偶然取る値ではないと結論付けられます。言い換えると、「極めて珍しいことが起こった」あるいは「何かしら意味があることである（＝”有意である”）」ということを表します。 しかし、P値が5%以下となったとしても本当に偶然まれな事象が起こった場合もあるので、有意水準は「本当は帰無仮説が正しいのに

どもお久しぶりです。林岳彦です。ローソンなどで売ってるいなばのタイカレーはそうめんのつけ汁として使ってもマジうまいのでオススメです。 さて。 今回は前々回の記事： 因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ の続編として、逆のケースとなる「因果関係があるのに相関関係が見られない」ケースについて見ていきたいと思います。あんまり長いと読むのも書くのも大変なので、今回はまずは前編として「検定力の問題」に絞って書いていきます。 （＊今回は上記の前々回の記事での記述を下敷きに書いていきますので、分からないところがあったら適宜前々回の記事をご参照ください） まずは（今回の記事における）用語の定義：「相関」と「因果」 今回も少しややこしい話になると思うので、まずは用語の定義をしておきたいと思います。（＊細かいと

さて、今回からイデオロギー色の少ないブログ活動に戻ります。前回の受動喫煙に関する記事の中で、「感度分析（"Sensitivity Analysis")」というテクニックを紹介しました。 どうも私の言葉足らずか、このテクニックに関して多くの方に誤解と混乱を招いたようなので今回改めて整理してみたいと思います。 なぜ感度分析が有効なのか？その意義は？ 交絡バイアスの向き 交絡バイアスの大きさ ”Without Assumptions”とは 古典的Cornfieldの条件 仮想の交絡因子によるバイアス：Bounding factorをもとめる どんな交絡因子ならば観測された関連を説明できるか RによるBounding factor、E-valueの可視化 参考文献 なぜ感度分析が有効なのか？その意義は？ 観察データを用いた分析から因果関係を言うためには、様々なバイアスに対処しなければいけません。数

モンティ・ホール問題 閉まった3つのドアのうち、当たりは1つ。プレーヤーが1つのドアを選択したあと、例示のように外れのドアが1つ開放される。残り2枚の当たりの確率は直感的にはそれぞれ 1/2（50%）になるように思えるが、はたしてそれは正しいだろうか。 モンティ・ホール問題（モンティ・ホールもんだい、英: Monty Hall problem）とは、確率論の問題で、ベイズの定理における事後確率、あるいは主観確率の例題の一つとなっている。モンティ・ホール（英語版）（Monty Hall, 本名：Monte Halperin）が司会者を務めるアメリカのゲームショー番組、「Let's make a deal（英語版）[注釈 1]」の中で行われたゲームに関する論争に由来する。一種の心理トリックになっており、確率論から導かれる結果を説明されても、なお納得しない者が少なくないことから、モンティ・ホール

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現在の日本の生涯未婚率によると、男性の4人に1人、女性の7人に1人は50歳まで一度も結婚したことがなく、そうした人たちの割合は今後も増えていくそうです（出典: ハフィントンポスト）。原因は様々あるようですが、やはり**「適当な相手にめぐり合わない」**という理由は上位に来るようです。 ですが、適当な相手とは、一体全体どういう相手なのでしょうか？ 年収、容姿、性格、家、などなど人によって様々相手に求める条件があるものですが、「人の出会いは一期一会」ともいうように、いい相手とめぐり合えたとしても「もしかしたら今後もっといい人と会えるかも……」などとうじうじしているうちに、機会を逃すことも多いかもしれません（涙 この問題は、結婚相手を探しているA君がいるとすると、 A君は、これから結婚相手の候補となるN人と女性と出会う 候補となる相手は、１人ずつ次々に現れる 候補となる相手は、それぞれ違うスコア

この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書

今日は主座標分析(Principal Coordinate Analysis; PCoA)の紹介を簡単にしたいと思います。 主座標分析は古典的多次元尺度構成法(Classical Multidimensional Scaling; CMDS)とも呼ばれる統計解析手法です。 この解析手法を使用する主な目的は、高次元のデータを2次元や3次元に落として視覚化したいという時に使います。 以前紹介した主成分分析と同じような感じですね。*1 主成分分析との違いを簡単に言うと、主成分分析はユークリッド距離をなるべく保ちながら低次元に落とす方法ですが、主座標分析はユークリッド距離だけでなく、他の距離や類似度*2が使えるという点にあります。 例えば、ユークリッド距離の代わりに相関係数を使えば、相関の高いもの同士が近い配置になるようなプロットを作ることが可能です。 データを用意する さっそくやってみたいのです

（出所）文化庁「国語に関する世論調査（平成２０年度）」 日本の新刊点数（書籍） http://www.1book.co.jp/001274.html 1960年　　11,173 1970年　　19,226 1980年　　27,709 1990年　　38,680 2000年　　67,522 2001年　　69,003 2002年　　72,055 2003年　　72,608 2004年　　74,587 2005年　　76,528 2006年　　77,722 2007年　　77,417 2008年　　76,322 世界各国の出版点数ランキング（1996年） http://www.1book.co.jp/002988.html 1位　　中国　　　　110,283 2位　　イギリス　　107,263 3位　　ドイツ　　　 71,515 4位　　日本　　　　 56,221 5位　　スペイン　　 46,

はてなブックマークをする人たちを「はてなー」と呼ぶかはわかりませんが、多数のブログに対応したTopHatenarで、はてなブックマークの多いサイトBEST100を見てみました（2009年3月22日のデータ）。単純に、「はてなブックマーク数の多いブログ＝はてなーが大好きなブログ」と考えたランキングです。