7月9日に野球ゲーム・パワプロシリーズの最新作『eBASEBALLパワフルプロ野球2020』が発売された。パワプロは90年代から続く、日本で最も親しまれている野球ゲームだ。子供も簡単にプレーできるパワプロだが、実はトラッキングデータ全盛となった現代野球の視点で捉え直すと、20年前の時点で現代における最新の野球理論に近いかたちでゲームを設計されていたことがわかってくる。 パワプロにおける能力値とは まずパワプロについて前提を共有しておこう。今回注目したいパワプロの特徴は選手能力の設定である。パワプロでは、野手であればミート力やパワー、走力、肩の強さ、守備力、投手であれば球速やコントロール、変化球の変化量など、プレーに関わる能力が細かく用意されている。能力値次第で打球の行方や選手の操作感が大きく異なるため、パワプロのゲームシステムにおいて選手能力は非常に重要なパラメータである。 そしてパワプロ

野球中継で「立ち上がりはどんな投手でも苦手なものだ」という解説を聞いたことがあるのではないだろうか。これは、初回は投手がまだ試合に慣れていないがゆえに、本来の能力を発揮できないというニュアンスで使われることが多いように感じる。しかし初回は必ず1番から始まる好打順だ。上位打線の良い打者と対戦する機会が多いがために、打ち込まれているに過ぎないという可能性もある。今回は対戦する打者のレベルを考慮し補正をかけた場合、本当に立ち上がりに打たれやすい傾向があるのかを調べた。 初回はやはり最も打たれているイニング まず基本的な情報として、本当に初回に投手が打ち込まれているかをNPB全体のデータで確認しておきたい。表1はイニング別の平均wOBA（weighted On Base Average）である。wOBAとはOPS（出塁率＋長打率）と同じような1打席あたりの得点への貢献度を示す総合打撃指標だ。四球、

目次からリンクで飛べる各トピックはツリー形式になっているのだ。 あまりにツイート量が膨大になってしまったので、123回目以後は各ツリーの最初のツイートへリンクだけまとめておくのだ。 お尻さんは各国の歴史や制度に詳しいわけではないし統計手法も誤って理解していることがあるから(それなら黙っておけという話だけど)、間違いがあったらどんどん指摘して欲しいのだ！

Executive Summary 統計の信頼性について疑問を呈した柳下毅一郎のツイートを、山形は一蹴した。が、その後勤労統計の集計方法の不備が露見した。ここから、この統計は捏造であり、それが相関しているならすべての統計が捏造だ、という極論を述べたブログが出た。しかし統計は、一かゼロか、完璧かすべて捏造か、というものではない。またその相互の関係も、機械的な関係があるということではない。信頼性の非常に広い幅の中で上下するだけなので、実際にどんな不備があってどのくらい影響を及ぼすのかを具体的に考えないと、妥当性のない陰謀論に流れてしまうだけだ。 はじめに しばらく前に、柳下毅一郎がこんなツイートをした。 アベノミクスで経済がよくなってるとおっしゃるリフレ派の方々は、なぜ財務省の出す経済指標は捏造されてないと信じられるのだろうか。— Kiichiro Yanashita (@kiichiro)

厚生労働省の「毎月勤労統計」が火を噴いた。文字通りの炎上である。炎上は意見が対立する側が火に油を注ぐことで大きくなるケースが多いが、厚労省の毎月勤労統計の不正をかばうものはいないだろう。誰の目に見ても明らかな不正である。 毎月勤労統計とは、賃金の動向等を調査し、景気の分析や労働保険の給付金等の算定に用いられるもの。本来、東京都の常用労働者数500人以上の事業所を全て調査すべきところを、2004年からサンプル調査で手抜きしていたことが発覚した。 18年末から報道されていたが、今年に入り、根本匠厚生労働相が問題を認め、雇用保険などで過少給付があったと発表されると、のべ1973万人という対象人数、約567億円という過少給付額のインパクトもあり、普段、聞き慣れない毎月勤労統計という統計を巡る不正が一気に社会問題化した。 毎月勤労統計が公表する数値について、最初に疑問を投げ掛けたのは、地方紙である西

政府の所得関連統計の作成手法が今年に入って見直され、統計上の所得が高めに出ていることが西日本新聞の取材で分かった。調査対象となる事業所群を新たな手法で入れ替えるなどした結果、従業員に支払われる現金給与総額の前年比増加率が大きすぎる状態が続いている。補正調整もされていない。景気の重要な判断材料となる統計の誤差は、デフレ脱却を目指す安倍政権の景気判断の甘さにつながる恐れがある。専門家からは批判が出ており、統計の妥当性が問われそうだ。 高めになっているのは、最も代表的な賃金関連統計として知られる「毎月勤労統計調査」。厚生労働省が全国約3万3千の事業所から賃金や労働時間などのデータを得てまとめている。1月に新たな作成手法を採用し、調査対象の半数弱を入れ替えるなどした。 その結果、今年に入っての「現金給与総額」の前年比増加率は1月1・2％▽2月1・0％▽3月2・0％▽4月0・6％▽5月2・1％▽6月

◆人口 ・人口の長期時系列データ 人口というのは最も基本的な統計データだが、検索エンジンで「人口」と検索しても、どこを見たらよいか分からないだろう。 e-Statには人口の統計があるらしいと分かるが、長期の人口統計がどこにあるか、分からない。探し出しても、いくつかの期間に分かれていて、使いにくい。 私が探した限りでは、『日本統計年鑑』にあるこのデータ集が最も使いやすい。ただし、昔は長期に連続した表だったが、いまでは1920年で２つの表に分かれてしまっていて、やや使いにくくなった。 ・人口統計資料集 国立社会保障・人口問題研究所による統計資料集。 江戸時代の人口や世界の人口についての資料も、「Ⅰ．人口および人口増加」率の中にある。 ・将来人口推計 https://www.ipss.go.jp/pp-zenkoku/j/zenkoku2023/db_zenkoku2023/db_r5_suik

西日本を中心に広い地域を襲った平成30年7月豪雨は、200人を超える犠牲者を出した。その直後から続く連日の猛暑は被災地の復旧作業を困難にしており、熱中症による死亡者も各地で続出している。亡くなった方々に心よりお悔やみ申し上げるとともに、被災地の一日も早い復旧をお祈り申し上げる。 この頻発する異常気象に対して、SNSを眺めると、一方では「これだけのことが起きているのに、なぜ日本のメディアは地球温暖化（気候変動）のことをもっと言わないのか」という声が、他方では「こういうことがあると非科学的に何でも地球温暖化と結び付けて煽る人が出てきて困る」という声が聞こえてくる。いつもの構図だ。 筆者自身は、西日本豪雨に際していくつかのメディアからコメントを求められ、基本的には、「今回生じた気圧パターンを前提とするならば、地球温暖化による水蒸気の増加が豪雨を強化させたことは明らかである」こと、「地球温暖化が進

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ネットでがん治療を調べると、「日本のがん死亡率は、先進国の中で唯一上昇している」という話が良く出てきます。そして、この言葉がでるとお決まりのように、日本でしか抗がん剤が使われていないからだとか、日本の標準治療がひどいという文句がでてきます。この話から病院での治療に不安を感じる方もいます。もちろん、日本だけで死亡率が上がっているというのは完全な嘘です。今回はこの嘘について解説したいと思います。 日本のがん死亡率は低下し続けている まず、WHOの実際のデータを使って、日本のがん死亡率はどうなっているのかをお示しします。WHOサイトのグラフをそのまま以下に引用します。 こちらは、日本を含めた各国の「男性のがんによる死亡率」を比較したものです。日本は真ん中の図の中で、緑で表されています。日本は1990年代後半をピークに、その後はどんどん下がってきています。この傾向はほとんどの先進国で同様です。日本

統計をあまりよく知らない人が、統計の勉強をはじめるときに役立つ書籍について。おすすめの書籍を7冊紹介。 はじめに この記事では、統計についてあまりよく知らない人が、統計を学びはじめるときに役に立つ書籍を紹介したいと思う。まず、前半では、統計のまったくの初心者が勉強するときに役立つ書籍を3冊紹介する。後半では、前半に挙げた書籍の内容を大体理解した人が、その理解を定着させるために役立つ書籍を4冊紹介する。 まったくの初心者のために まったくの初心者が、統計を勉強したいというときに一番おすすめなのが、『マンガでわかる統計学』だ。 高橋信. (2004). 『マンガでわかる統計学』 東京：オーム社． マンガだからと言って、あなどってはならない。この本はかなりしっかりと組み立てられていて、統計の基礎の基礎がしっかり押さえられるようになっている。この本についてのさらに詳しい紹介が「統計学の初心者が入門

コンビニ、工場、農家など、働く外国人の存在は東京など大都市部だけではなく全国各地で珍しくない。それどころか欠かせない存在になっている―。 国が毎年公表する統計によると、日本に住む外国人は増え続けていて2018年1月時点で249万人と過去最高になっている。 20年前と比べると約100万人も増えているのだ。 しかし、このところ全国でもっと急に外国人が増えたという実感がある。 そう考えた私たちは、都道府県ごとに分析してみた。 すると― コンビニ、工場、農家など、働く外国人の存在は東京など大都市部だけではなく全国各地で珍しくない。それどころか欠かせない存在になっている―。 国が毎年公表する統計によると、日本に住む外国人は増え続けていて2018年1月時点で249万人と過去最高になっている。20年前と比べると約100万人も増えているのだ。 しかし、このところ全国でもっと急に外国人が増えたという実感があ

裁量労働制に関する厚生労働省調査に不適切なデータ処理があった問題で、調査に当たった労働基準監督官の男性が二十四日までの共同通信の取材に「一社当たりの調査時間を約一時間半とする内規に従ったが、（私の場合）十分な時間が取れなかった。結果的に調査がずさんになってしまった」と証言した。 この調査を巡っては、これまで不自然な数値が二百件以上見つかっているが、実際に担当した監督官が調査手法の不備を証言するのは初めて。全国約三百二十の労働基準監督署が一万一千五百七十五事業所を調査したが、不十分な調査の一端が浮かび上がった。 問題となっているのは「二〇一三年度労働時間等総合実態調査」。裁量制の拡大など働き方改革関連法案の一部は、この調査を踏まえた政府の審議会の議論を経て作成された。安倍晋三首相は全データの精査を指示しているが、調査全体の信頼性に疑義が生じれば法案そのものの正当性が問われかねない。

ビジネスホテルチェーン国内最大手のアパホテルの宿泊満足度をめぐって、ビジネス誌2誌のアンケート調査結果が真っ二つに割れる珍現象が起きた。「週刊ダイヤモンド」11月4日号の特集「1万人が選んだ ベストホテル＆エアライン」では、同ホテルの満足度は20ホテル中トップ。その1週間前に発行された「日経ビジネス」10月23日号特集「ビジネスパーソンに聞く 後悔しない航空＆ホテル 5000人満足度ランキング」では、同ホテルの満足度は35ホテル中最下位だった。 なぜ正反対の結果が出たのか。その原因を探るには、ホテルの評価方法に目を向ける必要がある。 まず評価方法について。ダイヤモンドでは、直近2年間に宿泊したビジネスホテルについて、満足したホテルを上位3つ、不満だったホテルを1つ挙げる形だった。そして満足したホテルには1位5点、2位3点、3位1点を付与し、その総計でランキングしている。 一方、日経ビジネス

「本が売れないのは図書館が本をタダで貸すからだ」という主張がある。その反論も、先行する実証研究もいくつかあるけれど、いまいちこの主張の真偽を決定するには至らない。 図書館貸出冊数が書籍販売金額に与える影響の計量分析の一考察 「本が売れぬのは図書館のせい」というニュースを見たのでデータを確かめてみました - CNET Japan どうして多くのひとが関心を持っているにも関わらず、この小学生が思いついたみたいな問題がちゃんと解決されないかというと、分解してみたら意外とややこしいからだ。 まず 「本が売れないのは図書館が本を貸すからだ」 が真だとしたら、その対偶である 「図書館が本を貸さなければ本は売れる」 も真となる。多分、この主張をするひとたちが言いたいのはこっちだ。 (すみません確かに対偶じゃありませんでした。ややこしいので削除します。ご指摘ありがとうございました) この問題を検証するには

9月16日のプロ野球は注目試合が盛りだくさんだ。「約半世紀ぶりにセ・パ同時にリーグ優勝チームが決まるか！？」という大きなトピックがある一方、セ・リーグでは3位・巨人と1ゲーム差で追う4位・DeNAの試合も行われる。16日、17日に行われる今季最後の直接対決は特に4位・DeNAにとって後がない戦いであり、CS進出に向けてラミレス監督がどのような采配を振うか注目される。 そのラミレス監督で今年話題となった采配といえば「8番・投手、9番・倉本」だろう。4月14日に「8番・ウィーランド、9番・倉本」を試し、5月4日以降はすべての試合で「8番・投手」を貫いている。 日本球界では過去にV9時代の巨人・川上監督、メジャーリーグでも昨季カブスを世界一に導いたマドン監督などがこの打順を採用したことがあったが、プロ野球としての常識からすれば珍しいケースである。 果たして「8番・投手」はDeNAの打線にどのよう

その提言の中には「40代ひとり暮らしが日本を滅ぼす」という過激な内容も飛び出し、ネット上で話題を呼んだ。「本当にAIなのか」「統計的に正しい操作がされているのか」「40代ひとり暮らしを全否定するのか」「AIという“虎の威を借りて”発言の責任転嫁をしているのでは」――など批判の声も目立った。 これらの真相は。番組内や公式サイトでは十分な答えが得られなかったため、ITmedia NEWS編集部はNHKに質問状を送った。その回答が届いたので、論点を整理しながらNHKの回答を紹介する。 「AI」なるものは何者か NHKが独自に開発したという「社会問題解決型AI」とは何者なのか。 番組内では、「日本のあらゆるデータ」30年分、合計700万個のデータをAIにインプットし、さらに1万5000人分の人生を10年以上に渡って追跡したデータも用いたという。「パターン認識」や「ディープラーニング」を駆使したとい

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