素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 - 人と組織と、fukui's blog
2010年03月13日 22:01 カテゴリ事業家養成講座 素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 Posted by fukuidayo Tweet 僕は1999年に就職活動をしました。会社は全部で8社ぐらい？受けたのかな。 受かった会社の選考よりも、落ちた会社の選考のほうが覚えているもので、あるシンクタンクを受けたときに提出したレポートの出来の悪さと、あるコンサルティング会社を受けたときに出たケーススタディーの答案を前に、頭が真っ白になったときのことは、今でもたまに思い出します。 どうやって分析し、自分の見解を示せば良いのか、まるでわからなかったのです。 それから数年がたち、僕はケーススタディーを受ける側ではなく、つくる側になりました。 データの見方を教え、伝える側になったのです。 そうなれたのは、データを分析する。ということに関して、助言を与え続けてくれた先輩・上司が
ＡＤＳＬとＩＳＤＮの違い
NTT、Bフレッツ、光、光プレミアム、フレッツADSL、フレッツISDN、ひかり電話、新規、申込、申し込み、サイト ADSL、ISDN、これはどちらも電話回線を利用したサービスです。大きな違いは、やはりスピードでしょう。ISDNのスピードが６４ｋｂｐｓに対してADSLは最大４７Mbpsです。これは数字上で言うと約７３４倍ということになります。ですからADSLはストレス無しにインターネットが楽しめます。 それと、もうひとつはADSLは定額制です。１ヵ月２４時間使い続けたとしても、決まった金額以上はかかりませんので時間を気にせずインターネットができます。また通話とインターネットが同時に出来ますので話中になる心配はありません。 詳しくは以下をお読みください！
(公財)統計情報研究開発センター
2006年５月号（No.146）60～65ページ 連載「Excelによる統計グラフ表現法」第15回（古田 裕繁 著）より ２変数の関係を図示する散布図は分析上、利用頻度の高いものです。しかし、Excelのグラフウィザードの種類に散布図はあるものの、表示された点が何のデータなのか、すなわちデータラベルを表示する機能が不十分です。データラベルを付けるためには、テキストボックスの貼り付け、既存のデータラベルの修正などの方法がありますが、ラベルの数が多いときは大変です。散布図の基本的機能の組み合わせだけを利用して個別データラベル付き散布図を描くことのできる「個別データラベル付き散布図作成マクロ」ファイルをダウンロードして、ぜひお試しください。 動作環境： Excel2002 ＋ Windows XP 操作方法： ファイルをダウンロードしてExcelで開きます。 系列名、データ名を含めてデータ範囲を
多変量解析
データの中には、多くのトレンド（傾向）が必ず隠れています。このトレンドをつかむことができるのならば優位に意思決定を進めることができます。 このページでは、データの中からトレンドを見つける多変量解析の手法を紹介します。 ことわざで「木を見て森を見ず（You can't see the forest wood for the trees. ）」といわれるように、データマイニングの分野ではマクロ（巨視的）な視点で全体を捉える能力が求められます。 とはいえ、データの要素数が多くなると全体像を捕らえることが困難になるのです。 コンピュータは局所的な数値の集合として全体を把握していますので、意味ある情報として全体を見ることが不得意です。逆に人間には、もともと空間的に全体像を捉える能力が超越しています。 例をあげて解説します。 左図は写真です。写真も「画素」と呼ばれる一つ一つの情報の集まりで全
アドレスマッチングを利用した地価傾向の分析トップページ
アドレスマッチングを利用した地価傾向の分析 ここでは、当サイトで配付しているデータと、Web上で一般公開されている東京都の地価公示のデータを利用して、駅からの距離と地価の関係などを検討していきます。 目次 １．データを手に入れよう！ データを手に入れよう ２．データの表示 ArcViewを起動する 地図データ表示用ウインドウを開く 地図データを表示する シェープファイルとテーマの関係 表示確認 表示順序の変更 表示色の変更・凡例エディタの使い方 ３．地価公示データの加工 アドレスマッチングシステムで利用可能な形にする アドレスマッチングシステム どんなCSVファイルを作ればよいか？ 住居表示のある行だけ抽出 ワークシートのコピー 処理に必要のない列の削除 文字化けを直す CSVに保存する ４．アドレスマッチングシ
回帰分析(1)
回帰分析(1)～回帰分析の仕組み ここからは，2変量(またはそれ以上)の間での関係を分析する手法について学びます．はじめに，相関について復習したあと，回帰分析の目的，その仕組みを解説した後，単回帰分析を例に分析結果の読み方を学びます． 相関係数の算出 2つの変数の間に一定の関係が想像できるとき，これを具体的な数値で表現してみます．2つのデータの間の関係の強さを測る統計量を相関係数と呼んでいます．2変数データに関連性がある時（例えば，片方が大きいと，もう片方も大きくなるなど），その2つの変数には相関があるといいます． ■相関係数の算出法：Excelでは，「CORREL」という関数を用います． CORREL（変数1のデータ範囲，変数2のデータ範囲） 変数1と2の順番は関係ありません．
漫画家地図 : ナツ100漫画家相関図
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
マン・ホイットニーのU検定 - 井出草平の研究ノート
先日のエントリ(id:iDES:20060515:1147700813)で使われてた検定方法。自分で使ったことはない。少し勉強しなければ。 マン・ホイットニーのU検定(Wikipedia) Mann-Whitney's U test(Excel) マン(Mann)・ホイットニー(Whitney)のU検定（-ユーけんてい）はノンパラメトリックな統計学的検定で最もよく知られるものの1つである。またウィルコクソン(Wilcoxon)の順位和検定と呼ばれるのも実質的に同じ方法であり、まとめてマン・ホイットニー・ウィルコクソン検定とも呼ばれる。 独立な2組の標本の有意差検定として用いられ、変数は順位としてとれば（つまり2つを比較してどちらが大きいかがわかっていれば）よい。2つの観察された分布の間の重なりの度合が偶然で期待されるよりも小さいかどうかを、「両標本が同じ母集団から抽出された」との帰無仮説に
「集合知」についての、ちょっとしたまとめ :Heartlogic
「集合知」についての、ちょっとしたまとめ 最近使われている日本語の「集合知」という言葉は、英語での2つの言葉をまとめて呼んでしまっているような気がしている。 （1）統計的なデータ。多数決の結果。または数学的に処理する前の大量の情報（Collective Intelligence） ひとりひとりの予想を、たくさん集めて集計してみると意外と当たっているものだ、というような話。未処理状態の大量の情報を指し、何らかの処理をして提供する装置を「集合知を利用したサービス」と呼ぶこともある。 （2）複数人の知恵の集合（wisdom of crowds） ひとつの課題に取り組むとき、超優秀なひとりより、それなりに優秀な何人かの集合が複数の視点を上手に使って取り組む方が高い成果を生むことができる、というような話。それと、自分が知らないことも聞いてみれば誰かが答えてくれるよ、みたいな話。似たようなものだが
面白い論文の書き方（その一） - 社会学者の研究メモ
今回も教科書ネタ。 学生の論文には、読んでいて面白いものと、苦痛なもの指導しがいのあるものがあります。後者のような論文を書く学生は、論文についてこう考えていることが多いです。 興味のあることを見つけて、それについて文献を読み、それをまとめて、最後に自分の意見を書く。 こういう指導をされている先生方は意外に多いのではないかと思います（自分も昔はそうでした）。指導がラクだし。しかしこれは論文を書くときの方針にはなりませんし、してはダメです。 論文とは「研究成果」のアウトプットの1つです。少なくとも社会学における研究とは、解かれていない謎や決着のついていない問いを自分で見つけ出し、データ等の証拠を使ってそれに答えることです。（それ以外の論文もありますが、まず基本を抑えないとダメです。）上記のダメ方針は、研究と単なる勉強を取り違えているのです。 研究の手順は標準的に教えられているもので十分です。
R -- κ統計量
κ統計量 Last modified: Aug 19, 2009 目的 κ統計量を求める。 vcd パッケージに，Kappa 関数が用意されている。 使用法 kappa.stat(x, conf.level=0.95) kappa.stat(x, w, conf.level=0.95) 引数 x 評定結果の二次元表を行列として与える。正方行列でなくてはならない。 w 重みを表す行列。対角成分はどんな値でも良い（0 を入れておくとよい） 重み付きのκ統計量を求めないときには省略すればよい。 conf.level 信頼区間を求めるときの信頼率（デフォルトでは 95% 信頼区間を求める） ソース インストールは，以下の 1 行をコピーし，R コンソールにペーストする source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/kappa_stat.R", en
Kappa係数
例題（著書：SPSSで学ぶ…からこちらに来られた方は，Rコマンダーが便利です 上のデータは，ある評価法（3段階評価）を用いて，被検者10人（a～j）を対象に，検者A～Eの5人で評価して判定した結果のデータです．例えば検者Aはaを1と判定しています．データはかならずこの形式で入力してください． ①上表をEXCELに入力して，コピーします（ラベル[文字]部分はコピーせずデータ部分のみ）． ②Rを開いてコマンドライン先頭＞から「x<-excel.w(5)」と入力します．xはR上でのデータ名（とりあえずこのまま入力してください），（5）は，5列のデータという意味です．もし自分のデータが7列であれば，「x<-excel.w(7)」と入力します． ③入力が完了したら，まずはENTERキーを押します．（下図参照） ④その後，コマンドライン先頭＞から > cohen.kappa(x)と入力すると，以下が出
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
創価大学 教育・学習活動支援センター ICT 活用教育推進部 | HOME
2009年 窓の杜大賞NOT SUPPORTED
http://www.asahi-net.or.jp/~vd5m-hsgw/exl55.htm
excelstatstics1
今日の急上昇ワード - Google
無料統計ソフトRで心理学｜奥村泰之の情報公開
カッパ統計量Κ：Visual C++プログラム
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
