資料では、統計学がどんな学問なのか、統計学を学ぶことにどんな意義があるのかという初歩から解説。その上で統計学を「記述統計学」と「推計統計学」に大別し、それぞれの特徴や手法、注意点を説明している。 今回の無料公開は、ブレインパッドで働く有志のデータサイエンティストが技術資料などを外部に発信するプロジェクト「OpenBrainPad」の一環。「統計学をこれから学ぶ人も復習する人もぜひ利用してほしい」（ブレインパッド）という。同プロジェクトでは、過去にはプログラムのバージョンを管理するシステム「Git」のハンズオン（実際に手を動かして学ぶ）資料なども公開している。 関連記事 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート 総務省が「誰でも使える統計オープンデータ」を開講。統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する無料講座だ。 AIの基礎をZoomで講義　新人研修用

株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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。

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

総務省は10月4日、無料のオンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習」をリニューアルして開講した。AI技術などの最新動向を踏まえ、一部を改訂した。開講期間は12月13日まで。 2016年の開講からのべ5万7000人が受講した講座。データサイエンスに携わる専門家や大学教授が、データサイエンスを基礎から教える。 MOOC講座プラットフォーム「gacco」で、1回10分程度の講座を5～7回で提供。さらに、補講・演習（10分程度×11回）もある。 リニューアルで最新トピックスを追加したほか、仮説検定や統計解析ソフトを使ったデータ分析方法を紹介するなど、内容を一部刷新した。 登録すれば誰でも無料で受講できる。受講登録は12月5日まで。 関連記事 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート 総務省が「誰でも使える統計オープンデータ」を開講。統計オープンデータを活用したデ

滅多に起こらない現象を表すポアソン分布はイチローの安打数にも当てはまるのか？ １９９４年、プロ３年目のイチローはシーズン２１０安打、打率.３８５を記録して、一気にスーパースターになりました。 この年の打率１０傑は次の通りです。 （年度別成績 1994年パシフィックリーグ｜NPB.JP 日本野球機構 より抜粋） １位と２位以下の差が凄いですね。 いかにイチローが図抜けていたかが分かります。 今年のパ・リーグの規定打席以上の打者２９人の安打数を見ると、試合数より少なくなっていて安打数÷試合数＝０.９３です。 これくらいだと、１試合当たりの安打数は「滅多に起こらない事象の確率分布」であるポアソン分布に従います。 しかし、普通でない打者のイチローは、１試合当たり１.６本以上の安打を打っています。 そのような場合もポアソン分布に従うのでしょうか？ それを調べてみました。 比較対象として１９９４年打率

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総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開　性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS

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この講座は『受講登録する（無料）』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。 『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。 ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール（PDF）を参考にご確認ください。 講座内容 統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講座は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とした「統計入門」「続統計入門」を圧縮した内容になっている。これから統計を学ぼうとする初学者や、学び直しを目指す学生を主

ニューヨーク市内を歩く人々（2014年11月21日撮影、本文とは関係ありません）。(c)AFP/Jewel Samad 【8月28日 AFP】人がどのように行動したり思考したりするかに関する科学的研究は、外部専門家らによる研究結果の再現が不可能なものが多いとの研究報告が27日、発表された。心理学研究の信頼性に関する新たな疑問を浮上させる結果だという。 科学者270人からなる研究チームは、2008年に米国の主要査読学術誌3誌に発表された心理学と社会科学の研究論文100件について、その結果の再現を試みた。 米科学誌サイエンス（Science）に発表された調査結果によると、元の研究論文と同じ結果が得られたのは、全体の39％にすぎなかったという。 調査対象論文の研究テーマの範囲は、人々の社会生活や他者との交流から、知覚、意識、記憶などに関する研究までに及ぶものだった。 サイエンス誌の編集主任を務め

「統計的に有意差がないため、2つのデータには差がない」──こんな結論の導き方は統計の誤用だとする声明が、科学者800人超の署名入りで英科学論文誌「Nature」に3月20日付で掲載された。調査した論文の約半数が「統計的有意性」を誤用しており、科学にとって深刻な損害をもたらしていると警鐘を鳴らす。 「統計的に有意差がない＝違いがない」は間違い 例えば、ある薬の効能を調べたいとする。統計学では一般的に「仮説検定」を行って薬を与えたグループとそうでないグループを比較し、薬効の指標となる何らかのパラメータに統計的有意差があるかどうかを見る。仮説検定は、2つの事象の差異が偶然生じたものかどうかを統計的に結論付けるものだ。 もし、統計的有意差がある（薬を与えた群のパラメータの方が有意に大きい）なら「薬には効能がある」という結論を導けるが、有意差がなかった場合はどうだろうか。 「統計的有意差がある＝薬効

確率警察です。軽自動車の安全性について考察してバズった記事を読んで、驚いたので確率についての記事を書きたいと考えた。この記事で伝えたいのは以下の内容になる。 https://anond.hatelabo.jp/20180822005110 確率と割合の違い確率変数と確率分布 誤った理解による軽自動車への風評被害はNG確率と割合割合とは全体に対して部分が占める比率の事。比率とは二値A,Bあり、AのBに対する比率を表す場合、A÷Bで示される値の事を言う。 確率とは全事象の中で、事象Uが発生するか、発生しない割合の事を言う 確率と割合と比率の違い例 全ての宝くじの中で2等の数を1等の数を割ったもの 全ての宝くじの中に対する1等の数または2等の比率は割合 全ての宝くじから1枚を選んだ時に1等または2等である割合が確率比率は特に全体を定義する必要はない。割合と確率は全体が定義されて初めて意味がある。

anond:20180821070403 データ厨です。 感情的に「軽自動車は危ない」と印象論で煽っていらっしゃるので、客観的にデータでみてみたいと思います。 結論だけ先に述べると 軽自動車は事故を7%起こしやすく、普通自動車より約4割多く死ぬ。 JNCAPの新安全性能評価でも軽はやはり弱い。だがホンダのN-BOXとN-WGNは別格で、普通車の平均並。 普通車でもスズキソリオX ・三菱デリカD:2は軽以下。 ①衝突安全性について サイズである程度衝突安全性能が決まってしまう。 軽自動車のボディの規格枠は決まっており、全長は3395mm、全幅は1475mmで、全車が共通になっています。最近の売れ筋モデルはそのほとんどが規格いっぱいのギリギリサイズで造られています。 小型／普通車の大きさはいろいろですが、5ナンバーサイズの小型車に属するコンパクトなホンダフィットは、全長が3990mm、全幅は1

あっ、すいません文系にしては理系的な知識を求められる心理統計学という学問分野があることは知ってます そういうのを用いた分野ではなく、アドラーとかマズローとかエリクソンみたいなトンデモ分野の話ね。 多様性を無視したゴミが学問ぶって他人にドヤ顔説教するための道具の時点で笑いしか起きないし疑似科学やオカルトで他人を啓蒙してるふりして騙して金を巻き上げる連中と何が違うの？笑って感じなのよね 議論に寄与しない中身がない抽象的な発言でドヤ顔してるブーメランバカ二人は晒しておこう、常日頃から言ってやったぜ！って本人の自己評価と相反して無能扱いされる典型的な使えないタイプだ…w具体的な反論なしのザコとしてみなしてますから笑 増田の言葉の用法が拙すぎて辛い。大体何かをあげつらう人って自分の言いたい事が先行してて、そこに合わせるためにいいとこ取りした雑な論拠をぶつけてくるのでなんか目がチカチカしてくる事が多い

ひとり暮らしの40代が増えると、日本は滅ぶ。そんなショッキングな分析がある。分析結果を導いたのはAI（人工知能）だ。しかも、そのAIを開発したのはなんと、公共放送・NHK――。

ついにその時が来た。 「5%の確率で性器を露出するドラえもん」が消滅したのだ。 知らない方のために説明すると、「5%の確率で性器を露出するドラえもん」とは、二時間に一回ランダムでドラえもんのひみつ道具をつぶやく人気のTwitterBOTだ。 通常は「どこでもドア」「タケコプター」等、普通の道具をつぶやいているのだが、名前の通り5%の確率でひみつ道具ではなく「チンポ（ﾎﾞﾛﾝ」とつぶやくのがミソである。 初めは数千人のフォロワーの時期が長かったが、ある時期からこんな噂が広がるようになった。 「5%の確率で性器を露出するドラえもん」がチンポを出した時に、ソーシャルゲームのガチャを引いたら、超レアなカードが出た と。 それ以降、ソシャゲのレアカードを求めた人が殺到し、ドラえもんの出す道具に多くの注目が集まるようになった。 5%の確率でチンポが出た時は、瞬時に10000回以上のRTがされ、多くの人

主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま