【Python】データから確率密度関数を推定する – IT Learning
概要統計学で連続的な確率変数の値を扱う場合には確率密度関数を用いて確率を定義します。 今回はPythonで実データから確率密度関数を推定する方法について簡単に紹介していきます。 環境Python 3.8.10 使用データJustin Kiggins氏がOpen Datasourceとして公開されているAvocado Pricesのデータを使用します。kaggleからダウンロードできます。 Avocado Prices | Kaggle 確率密度関数を求める手順データの読み込みkaggleのサイトからデータをダウンロードし、pandasのread_csvを使用して読み込みます。 import pandas as pd df = pd.read_csv('.//datasets//avocado.csv') df.head() Avocado Pricesは日付(Date)や平均価格(Aver
カルマンフィルターについて - Qiita
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回はカルマンフィルターについて解説していきたいと思います． カルマンフィルターで何が出来るの？ フィルターとあるように，カルマンフィルターが出来る基本的なことは線形ガウス状態空間モデルのフィルタリング密度を逐次的に求めることです．ここで２つのキーワード，「線形ガウス状態空間モデル」と「フィルタリング密度」という単語が出てきましたので，まずはそれらについて解説します． 線形ガウス状態空間モデルとは 状態空間モデルとは2つの確率過程からなります．1つは潜在変数・状態変数・隠れ変数といわれるもので，これは直接観測できないがマルコフ連鎖に従う変数だとモデリングされます．例えば景気の良し・悪し等，概念として存在するけれど直接は観測できないものを想像してください．2つめは観測値で，これは直接観測できるもの，つまりデータです．ただし変数に依存して観測される
ベイズ統計入門
ここではベイズ統計入門に関するファイルを公開しております。 第01回 ベイズ統計の定義, 例(mp4) 第02回 ベイズ統計の手続き, 例(mp4) , 例(mp4) , 例(mp4) 第03回 混合正規分布, 例(mp4) , 例(mp4) , 例(mp4) , 例(mp4) 第04回 神経回路網, 例(mp4) , 例(mp4) 第05回 統計理論の基礎 第06回 正則理論, 例(mp4) 第07回 AICとBIC, 例(mp4) , 例(mp4) 第08回 事前分布最適化, 例(mp4) , 第09回 一般理論への準備 第10回 一般理論 第11回 一般モデルの選択 第12回 条件つき独立, 例(mp4) , 第13回 階層ベイズ, 例(mp4) , 第14回 相転移 第15回 まとめ ベイズ統計入門 ベイズ統計の数理
企業に関する統計 | リサーチ・ナビ | 国立国会図書館
企業に関する統計には、以下のようなものがあります。 【 】内は当館請求記号です。請求記号が記載されていないものは、版によって請求記号が異なります。資料ごとの所蔵を調べるには、国立国会図書館サーチでタイトルを入力して検索してください。 『資料名』（書誌情報）の後ろに*が付いている資料は、国立国会図書館サーチの書誌詳細画面に目次があります。 1. 公的統計国の機関や地方公共団体などが作成する統計のことを公的統計といいます。大規模な調査が多く、客観性・信頼性が高いことが特徴です。調査結果の多くは、それぞれの府省庁や地方公共団体などのホームページで公開されています。 1-1. 基幹統計国の行政機関が作成する統計のうち、特に重要な統計は総務大臣によって「基幹統計」に指定されています。この基幹統計を中心として、公的統計の体系的整備が図られています。 企業に関する基幹統計には、以下のようなものがあります
なるほど統計学園高等部 | イントロダクション
課題や問題の発見、解決を的確に行っていく上で、事象を中立かつ客観的に捉えていくことは、欠かすことができません。ここでは、統計を学ぶ上でなぜ統計がなくてはならないのか、統計思考力とは一体どういったものなのかについて、簡単に紹介するわね。 統計思考力へ コンピュータが発達して、統計は社会のあらゆる場面で活用されている。統計は有効に使いこなすことで、合理的な判断を行うための強力な道具となるけど、調査の信用性や結果数値について間違った解釈をしてしまうと、かえって判断を誤ってしまう恐れがあるんだ。ここでは、統計を見る上で必要な統計リテラシーとは何かについてサクっと説明しよう。 統計リテラシーへ
証券統計ポータルサイト
［証券取引所］ 日本取引所グループ(東証・大取) 名古屋証券取引所 札幌証券取引所 福岡証券取引所 ［証券諸団体］ 日本証券業協会 投資信託協会 日本投資顧問業協会 第二種金融商品取引業協会 証券保管振替機構 日本証券クリアリング機構 日本証券アナリスト協会 証券・金融商品あっせん相談センター 日本証券金融(株) 東京金融取引所 金融先物取引業協会 不動産証券化協会 日本証券経済研究所 ICJ 証券コード協議会 ［政府・日銀］ 内閣府 金融庁 財務省 国税庁 証券取引等監視委員会 日本銀行 ［その他］ 格付投資情報センター (R&I) 日本格付研究所(JCR) ムーディーズ・ジャパン 日本経済新聞 スタンダード & プアーズ 大和インベスター・リレーションズ 大和総研 日本インベスター・リレーションズ協議会 財務会計基準機構 企業会計基準委員会 日本監査役協会 日本公認会計士協会 日興アイ
政府統計の総合窓口 GL01010101
統計データを探す すべて 分野から探す国土・気象人口・世帯労働・賃金農林水産業鉱工業商業・サービス業企業・家計・経済住宅・土地・建設エネルギー・水運輸・観光情報通信・科学技術教育・文化・スポーツ・生活行財政司法・安全・環境社会保障・衛生国際その他 組織から探す 内閣官房人事院内閣府公正取引委員会警察庁消費者庁こども家庭庁総務省公害等調整委員会消防庁法務省外務省財務省国税庁文部科学省文化庁スポーツ庁厚生労働省中央労働委員会農林水産省林野庁水産庁経済産業省資源エネルギー庁特許庁中小企業庁国土交通省観光庁海上保安庁環境省防衛省 主要な統計から探す ５０音から探す あ い う え お か き く け こ さ し す せ そ た ち つ て と な に ぬ ね の は ひ ふ へ ほ ま み む め も や ゆ よ ら り る れ ろ わ すべて見る 分野から探す 国土・気象人口・世帯労働・賃金農林
【舞田敏彦】博士課程修了者の多くが行方不明・死亡したと称するデマについて【またお前か】
関連記事「株式会社はてなから情報開示請求を知らせるメールが来ました」を書きました。(2015年1月24日) 関連記事「舞田敏彦さんからDMCA違反の申し立てがありました」を書きました。(2016年9月29日) 先日、このようなツイートを見かけた。 2013年春の大学学部卒業生・博士課程修了生の進路図。何度でも言う。この現実を知らねばならぬ。 pic.twitter.com/CYaqFfowBB — 舞田敏彦 (@tmaita77) November 6, 2013 大学の博士課程を修了した者が、その後、正規雇用されず、多くが不安定な職業に甘んじたり、死亡したりした、とするツイートである。行方不明者がいるとまでは言っていないが、そのように誤読する者も多かった。 このツイートに対する主たる反響は、次のようなものであった。 【怖すぎ注意】学生の人はこの現実を必ず知っておいたほうがいいぞ・・・ 大
就職は大恐慌時より今のほうが厳しいのです : 少年犯罪データベースドア
2010年12月04日22:49 就職は大恐慌時より今のほうが厳しいのです 昭和初期の映像がちょっと話題になっていたようです。 映像は結構なものですが、最近つけたとおぼしいナレーションで、大恐慌時は「大学卒業生の9割が就職口を得ることができなかった」なんて出鱈目を云ってるのはまことに困ったものですな。 文部省の統計によりますと、世界大恐慌に直撃された昭和5年(1930)の大卒就職率は前年より5.3%下がって55.8%。就職氷河期だった平成15年は大卒55.1％ですから、それより良かったのです。 しかも翌年の満州事変により始まった軍需景気と満州景気、高橋是清の見事なデフレ対策で大恐慌からいち早く脱して就職率もすぐに上向きとなり、昭和10年には69.5%まで回復しています。 一番底だった昭和5年に大卒で進学する人と兵役に就く人は合わせて10.5%。統計では一緒になってますのでそれぞれの数値は判
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
日本銀行時系列統計データ検索サイト
金利（預金・貸出関連） 基準貸付利率[日次] [月次] 預金種類別店頭表示金利の平均年利率等[月次] 貸出約定平均金利[月次] マーケット関連 コールレート[日次] [月次] 為替相場（東京インターバンク相場）[日次] [月次] 実効為替レート[月次] 預金・マネー マネタリーベース平均残高[月次] マネーストック[月次] 貸出 預金・現金・貸出金[月次] 貸出・預金動向[月次] 金融機関バランスシート 主要勘定 前年比（国内銀行）[月次] 資金循環 家計金融資産（資金循環統計）[四半期] 短観 全国短観・判断項目（業況）[四半期] 全国短観・判断項目（国内需給）[四半期] 全国短観・判断項目（販売価格）[四半期] 全国短観・判断項目（仕入価格）[四半期] 全国短観・判断項目（生産設備）[四半期] 全国短観・判断項目（雇用人員）[四半期] 全国短観・判断項目（資金繰り）[四半期] 全国短観
上西充子先生による、海老原嗣生さんの主張内容への批判 就活生に甘える社会人
就活問題・労働問題・教育問題などをとことん考察していくブログ。たまに、就活生・労働者を擁護する言説を批判することも。「日本の就活って何だかおかしい！」と漠然と感じている人から「就活のおかしさをきちんと勉強したい」と考える人まで是非御覧下さい。 法政大学キャリアデザイン学部および同大学院経営学研究科キャリアデザイン学専攻准教授の上西充子先生が、海老原嗣生さんの著書「決着版 雇用の常識"本当に見えるウソ"」の内容を批判的に検討されている（http://togetter.com/li/444945）。まとめの中で、何と僕の過去記事「"フリーターは正社員になれない"というウソ論の失敗」の内容にも触れてくださっている。 上西先生及び僕の批判の共通点として「海老原さんが本で紹介している数字と、元データの数字が異なっているのでは？」というものが挙げられる。例えば上西先生は、「海老原嗣生 決着版 雇用の常
統計情報：農林水産省
農林水産基本データ農林水産業に関する主要なデータ（自給率、労働力、生産量など）について、直近のデータを毎月1日現在で掲載しています
日本銀行時系列統計データ検索サイト
金利（預金・貸出関連） 基準貸付利率[日次] [月次] 預金種類別店頭表示金利の平均年利率等[月次] 貸出約定平均金利[月次] マーケット関連 コールレート[日次] [月次] 為替相場（東京インターバンク相場）[日次] [月次] 実効為替レート[月次] 預金・マネー マネタリーベース平均残高[月次] マネーストック[月次] 貸出 預金・現金・貸出金[月次] 貸出・預金動向[月次] 金融機関バランスシート 主要勘定 前年比（国内銀行）[月次] 資金循環 家計金融資産（資金循環統計）[四半期] 短観 全国短観・判断項目（業況）[四半期] 全国短観・判断項目（国内需給）[四半期] 全国短観・判断項目（販売価格）[四半期] 全国短観・判断項目（仕入価格）[四半期] 全国短観・判断項目（生産設備）[四半期] 全国短観・判断項目（雇用人員）[四半期] 全国短観・判断項目（資金繰り）[四半期] 全国短観
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【GDP】政府統計に日本銀行が不信感 内閣府はデータ提供拒否 : まとめダネ！
Introduction to Probability for Data Science
SUCRE HECACHA
Rubyによるデータ解析
http://www.stat-search.boj.or.jp/ssi/mtshtml/d.html
内閣府ホームページ
