統計学の講義資料(2022年度) | Logics of Blue
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai
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データ分析の不思議、シンプソンのパラドックスを統計的因果推論から考える - Unboundedly
今回は統計学で有名な「シンプソンのパラドックス」という問題について紹介したいと思います。簡単にいえば、同じデータでも分析の仕方によって全く矛盾したように見える結果が得られるというお話です。データだけ見ると、信じがたいような直感に反する現象がおきるので頭の体操としてとても面白いです。 あまりに有名なパラドックスであるため日本語でも解説がいくつか出ていますが、人によって言っていることが違っていたり、不完全であったりします。多くはシンプソンによるオリジナルの論文を読んでないことから起因するのだと思います。 例えばシンプソンのパラドックスを交絡の問題だと捉える人は多いですが、個人的に不完全だと思います（間違いではない）。このように誤解が広まった歴史的背景も含めて、詳しく書いていきたいと思います。ちなみにアニメのシンプソンズはこの問題と全く無関係です。 そもそもシンプソンのパラドックスとは？ シンプ
「基本はハイビーム」事故時、９割超ロービーム : 社会 : 読売新聞（YOMIURI ONLINE）
ハイビームで照らすと約６０メートル先の歩行者を確認できた（２９日、長野市のドリームモータースクール昭和で） 長野県内で２０１３～１７年、歩行者が夜間に車にはねられた事故のうち、９割以上で車のライトがロービームだったことがわかった。日没が早まるこの時期は歩行者がはねられる事故が増える傾向にあり、県警は「オールライト作戦」と銘打って、ハイビームを基本に状況に応じたライトの切り替えを呼びかけている。 道路交通法は、夜間の走行時はハイビームが原則とし、対向車の交通を妨げるおそれがある場合、灯火を操作しなければならないと規定している。 県警交通企画課によると、１７年までの５年間で夜間に歩行者がはねられた事故は１６０４件だった。１４８９件がロービームで、死亡事故は９１件に上る。ハイビームを使用していれば防ぐことのできた事故もあったとみられる。 通常、ハイビームは約１００メートル先まで照らすことができる
伊藤公一朗『データ分析の力』（光文社新書） ８点 : 山下ゆの新書ランキング Blogスタイル第2期
5月21 伊藤公一朗『データ分析の力』（光文社新書） ８点 カテゴリ:政治・経済８点 現在、シカゴ大学の大学院で教鞭をとる気鋭の経済学者が因果推論について解説した入門書。数式を使わない初学者向けのスタイルでありながら、因果関係を考えるポイントについて的確に指摘しています。 最近出た、中室牧子・津川友介『「原因と結果」の経済学』とかぶる内容ですが、新書ながらこちらのほうがやや硬めかもしれません（お互いに補うところもあるので、興味があれば両方読んでみるといいでしょう）。 目次は以下の通り。 第1章 なぜデータから因果関係を導くのは難しいのか 第2章 現実の世界で「実際に実験をしてしまう」――ランダム化比較試験(RCT) 第3章 「境界線」を賢く使うRDデザイン 第4章 「階段状の変化」を賢く使う集積分析 第5章 「複数期間のデータ」を生かすパネル・データ分析 第6章 実践編:データ分析をビジネ
「素数蝉のように周期が!?」 インドネシアの人口ピラミッドの不可思議な形状を考察するTL
hase_zzz....zz... @hase_zzz @ynsitx 日本では逆の現象で丙午生まれが極端に少ないというのがありますね。一枚目のグラフは１２年周期なので干支に関する文化的な何か(この年生まれは幸運とか）ありそう。アジア圏では？ 2016-06-17 22:05:00 森林樹@毎日昼休みにログインしろよ森林 @itsukihistory 実際、発達途上国あるいはそれ以外の国でも、正確な年齢を把握してない地域は多い そのため、平均寿命を計算・比較するのが困難で、代わりに50歳以上になってから死んだ人の割合「PMI(50歳死亡割合)」でその国の健康水準を求めたりしてる twitter.com/ynsitx/status/… 2016-06-17 21:26:40
棋力の男女差は何が原因？ 統計分析を行った論文の紹介
棋力の男女差は何が原因？ 統計分析を行った論文の紹介 2015/11/29 2015/12/22 意見所感 チェス, 寄稿 はじめまして。TwitterでUlyemonという名前でつぶやいているものです。 たまたまチェスでの棋力の男女差に関する興味深い論文を見つけ、将棋ワンストップ様に紹介したところ、寄稿させていただけることになりました。ご参考になれば幸いです。 また本稿では以下の論文及び論文中の図を引用しており、引用箇所には[*]をつけています。 Christopher F. Chabris,Mark E. Glickman: Sex Differences in Intellectual Performance:Analysis of a Large Cohort of Competitive Chess Players Psychol Sci. 2006 Dec;17(12):104
文系がゼロから統計を勉強するときに最初の１年で読むべき本 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
最初の１年で読むべき本を考える 私の統計学の理解はまだまだ初歩レベルに留まっていますが、昨日飲んでる時に「初心者向けの統計の本ってどういうのが分かりやすいですか」というようなことを訊かれて、「俺に訊かれてもあまり参考には……」とか思う一方、まだ初歩レベルの位置にいる人間だからこそ言える「この本が分かりやすかったよ論」ってのもあるよなと思ったので、現時点での読書感想みたいなものをメモしておきます。一昨年、統計の勉強を始めた頃の自分にむかって書いてる感じです。 理系の人とか、ある程度統計の理解ができている人からみれば、「本質的な理解のためにはもっと難しい本がいいよ」ってなるかも知れませんが、「いやそんな難しいの勧められても独学のモチベーションが続かねーよ」っていう立場でまとめておきますｗ ここでは、 統計の勉強はしたことがなく、標準偏差とか言われても意味分からない プログラミングも全くわからな
Tyler Vigen's personal website
Tyler Vigen's project list Spurious Scholar Published: January 27, 2024 What it is: Thousands of AI-generated academic research articles based on the correlations from the spurious correlations project Spurious Correlations Originally published: May 2014 Update launched: January 27, 2024 What it is: Random correlations dredged up from silly data, turned into linear line charts. Now with AI-generat
実証分析入門｜日本評論社
第1章 実証分析における心構え： これからの「実証」の話をしよう 第2章 実証分析の落とし穴： こんなの絶対おかしいよ 第3章 確率統計の基礎： 高校時代に逢った、ような…… 第4章 OLS： わたしの、最高の友達 第5章 重回帰分析： 魔女の作り方 第6章 決定係数R2： ☆もりはつ☆の59％は勢いで出来ています 第7章 仮説検定(1)： お前はもう死んでいる 第8章 仮説検定(2)： 私が死んでも代わりはいるもの 第9章 さまざまなモデル： ダミーも、交差も、あるんだよ 第10章 バイアス： いや、そのりくつはおかしい 第11章 不均一分散への対処： こんなこともあろうかと 第12章 目的変数が質的変数の場合の分析手法： 飛ばねぇ豚はただの豚だ 第13章 最尤法（MLE）： OLSとは違うのだよ、OLSとは！ 第14章 目的変数が三択以上の場合の場合の分析手
Ｊリーグ - ＦＩＦＡ EWS社からの警報へのＪリーグの対応について（報告）
Ｊリーグはこのたび、表記の件につき以下のとおり対応いたしましたのでご報告いたします。 【報告事項(サマリー)】 3月10日（月）、Ｊリーグは公益財団法人日本サッカー協会（JFA）を通じてFIFA EWS社よりスポーツ賭博市場動向の監視レポートを受け取りました。 監視レポートの内容は「3月8日（土）Ｊリーグディビジョン１第２節サンフレッチェ広島 対 川崎フロンターレに対する賭け方に『小さな異常値』が見られた」というものでした。 Ｊリーグはこの報告を受けて、当該試合に関し不正行為又はその働きかけがなされた形跡がないか調査するため、試合に関わった関係者を調査することを決めました。そのために弁護士を含む緊急調査チームを立ち上げ、両クラブの実行委員、強化責任者、出場またはベンチ入りした選手、監督はじめベンチ入りしたコーチングスタッフ、さらに4人のレフェリーを対象に、個別の事情聴取を実施しました。
ベイズって異端だったんですね。
驚くべき本書。ドーマク以来の驚きです。医療者は絶対必読（表現間違ってますけど、そういう大げさな気分）！ ドレフェス事件、ジョン・スチュアート・ミル、カール・ピアソン、フィッシャー、ユーボートとエニグマ、そしてチューリング、、、、イアン・フレミング！ サヴェッジとコーンフィールド。たばこと肺がんの因果関係。キンゼイ・レポート！著者判別、選挙速報、マルコフ連鎖モンテカルロ法、スパムフィルタ、電子翻訳。なんという驚きのつながりでしょう。それにしても、フィッシャーってタバコ会社のコンサルタント・フィーをもらってたんですね。あと、フィッシャーの仮説に従えば、原発事故は起こりようがなかった、、、、 「科学」やオーソリティーが後ろ向きにみるといかに根拠薄弱なものかが、ベイズ論争でよく理解できますよ。あと、本書を読むと、エキスパート・オピニオンを下位概念とするエビデンスのヒエラルキーがいかに陳腐なものかも
ビッグデータにおける統計的有意性 - himaginary’s diary
というエントリがBig Data Econometricsなるブログに上がっていることを昨年末にDave Gilesが紹介している。 以下はそのブログエントリ「Statistical significance in Big Data」からの引用。 It has been recognized for some time that when using large data it becomes “too easy” to reject the null hypothesis of no statistical significance, since confidence intervals are (Granger, 1998). The problem with a standard t-test in large samples is that it is replaced by it
『シグナル&ノイズ』 ビッグデータじゃ未来はわからない - HONZ
「理論の終焉：データの洪水が科学的手法を時代遅れにする」 2008年にワイアード誌編集長（当時）のクリス・アンダーソンが、ビッグデータ時代の到来を謳った記事のタイトルである。彼が予見したように、この5年で我々を取り巻くデータは爆発的に増加し、ビッグデータをマーケティングなどに利用した成功例も聞かれ始めた。 本当に、大きなデータと強力なコンピュータさえあれば、理論は必要なくなるのだろうか。データの相関を適切に解析しさえすれば、ヨハネス・ケプラーのように惑星を観察して運動法則を理論化しなくとも、惑星の動きを、未来を正確に予測できるようになるというのだろうか。 本書の著者ネイト・シルバーは、理論が不要になることはないと、アンダーソンの主張に反論する。大量のデータを巧みな統計手法で操り、2008年の米大統領選の結果を50州中49州という高確率で的中（2012年は50州中50州で正解！）させたシルバ
オープンデータで「食の日本地図」 家計調査（2005 - 2012年）より:オープンデータ情報ポータル
2013/04/26 データジャーナリズム オープンデータ可視化の実験として、総務省が毎年行っている家計調査の結果の一部を地図上に表現しました。日経電子版に連載中のコラム、食の地域性を読者とともに探る「列島あちこち 食べるぞ！Ｂ級ご当地グルメ」との共同企画です。 家計調査は全国約9千世帯を対象に、家計の収入・支出、貯蓄・負債などを調べ、集計しているものです。収支の調査票は家計簿形式になっており、具体的にどのような品目を購入したのかまで詳しく記入します。 その支出項目は500ほどで、食料に関するものだけでも200を越えます。今回の実験では、この食料部分に着目し、どの地域で、どの食品が多く購入されているかをマッピングしました。 様々な切り口から分析が可能と思いますが、一例として４月26日（金）更新の日経電子版「列島あちこち 食べるぞ！Ｂ級ご当地グルメ」で、日常食文化の多様性の観点から考察を展開
鉱工業指数(生産・出荷・在庫、生産能力・稼働率)、製造工業生産予測指数｜経済産業省
鉱工業製品を生産する国内の事業所における生産、出荷、在庫に係る諸活動、製造工業の設備の稼働状況、各種設備の生産能力の動向を捉え、また、生産の先行き2か月の計画を把握することで、日本の生産活動をいち早く把握します。 鉱工業指数（IIP）について
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検診研究部 科学的根拠に基づくがん検診推進のページ | がん対策研究所
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https://popperfont.files.wordpress.com/2014/04/parachute.pdf
Beware the Big Errors of 'Big Data'