野球好きが統計学を覚える為の学習フローを作ってみました - Lean Baseball
こんにちは.野球(とグルメ)の人です.*1 ビックデータや統計学が相変わらずアツい話題になっている中,野球好きとデータ好きをうならせるこんな本が出版されました. [プロ野球でわかる! ]はじめての統計学 作者: 株式会社DELTA,佐藤文彦,student,岡田友輔出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2017/03/14メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る この本,早速読ませてもらってとても良い！感銘を受けた！！という感じなのですが, そもそも世の中に野球統計学(セイバーメトリクス)の本が増えてきた (野球好きでも)初心者がいきなり読んだら辛い本もあるぞ！ ？？？「ワイも野球データを集めて分析したいンゴ」 …などなど,クエスチョンやテーマができたので, 今まで学んだ・実践した野球統計学の学び方・本・データを整理するのにいい機会だ！ …ということで, レベル別の本
今回は因果関係があるのに相関関係が見られない4つのケースをまとめてみた（前編：検定力が低い） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもお久しぶりです。林岳彦です。ローソンなどで売ってるいなばのタイカレーはそうめんのつけ汁として使ってもマジうまいのでオススメです。 さて。 今回は前々回の記事： 因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ の続編として、逆のケースとなる「因果関係があるのに相関関係が見られない」ケースについて見ていきたいと思います。あんまり長いと読むのも書くのも大変なので、今回はまずは前編として「検定力の問題」に絞って書いていきます。 （＊今回は上記の前々回の記事での記述を下敷きに書いていきますので、分からないところがあったら適宜前々回の記事をご参照ください） まずは（今回の記事における）用語の定義：「相関」と「因果」 今回も少しややこしい話になると思うので、まずは用語の定義をしておきたいと思います。（＊細かいと
単純な集計とデータサイエンスによる分析とで結果が食い違うかもしれない3ケース - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
一般に、データ分析の大半はそれほど高度なテクニックの類を必要としないものです。僕も常日頃から口に出して言うことが多いんですが、「統計学だの機械学習だのの出番なんてそもそも少なくて当たり前」。工数もかかるし、できればやらない方が良いです。ぶっちゃけ単純な四則演算で十分なケースの方が多数派でしょう。 なので、普段はDB上でSQL（というかHiveなど）でサクッと四則演算だけで集計処理を済ませてしまって、その結果だけを表示するようにしておいた方が圧倒的に楽で手っ取り早いはず。多くのBIツールもそういう考えのもとで作られていると思います。 ところがどっこい。世の中には、単純な四則演算での集計結果と、データサイエンスを駆使した分析結果とで、食い違ってしまうケースが何故かあることが知られています。どちらかと言うとレアケースだとは思いますが、その矛盾をおざなりにするととんでもないことになることも多々あり
産総研：ビッグデータから新たな科学的発見をもたらす統計手法を開発
ビッグデータからの科学的発見のためには、正確な検定値（Ｐ値）の算出が必要。 超高速アルゴリズムを用いた新たな統計検定手法を開発し、発見力を大幅に改善した。 物理学、医学、化学など全ての実験科学において世界中での広い利用が期待される。 ＪＳＴ 課題達成型基礎研究の一環として、産業技術総合研究所 生命情報工学研究センターの津田 宏治 主任研究員（ＪＳＴ ＥＲＡＴＯ「湊離散構造処理系プロジェクト」グループリーダー）、東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻の瀬々 潤 准教授、理化学研究所 統合生命医科学研究センターの岡田 眞里子 チームリーダーらは、従来に比べて格段に高い精度で誤発見の確率を示す検定値（Ｐ値）を計算するアルゴリズム（手順）を開発しました。 自然科学で得られるデータ量は増加の一途をたどり、これらを有効に解析できる方法が望まれています。しかし、従来の統計検定手法は観測できる
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
統計分析をフル活用し、年間数千万以上の広告宣伝費削減に成功─ リクルート式ビッグデータのビジネス活用最前線
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
書評：「統計学が最強の学問である」、データをビジネスに使う人のための知識が凝縮
「どんな分野の議論においても、データを集めて分析することで最速で最善の答えを出すことができる」。だから統計学が最強の学問である。著者は本書でこう断言しています。 統計学が本当に最強の学問かどうかは置いておくとしても、以前の記事「次の10年、「統計分析」こそテクノロジー分野でいちばんホットな職業になる」で書いたように、グーグルやマイクロソフトやそのほか多くの企業が統計に着目し優秀な人材を求めていることからも、現代における統計学の重要さは誰もが認めることでしょう。 なぜ統計学はそれほど強力なのか？ そして、それをビジネスに活かすにはどうすればいいのか？ 本書はそれを、統計学の予備知識のないビジネスマンでも分かるように説明してくれます。 データをビジネスに使うための「3つの問い」 本書は単に統計学を解説するのではなく、ビジネスの視点から統計学の有用性を説いているところに特徴があります。例えば著者
最終話 役立つ検定３大トリオ、ｔ・Ｆ・χ二乗
こんにちわー、ミクでーす。 あっというまにやってきました最終回。 長かったような、短かったような、フクザツな気持ちです。 いままでずっと、なんでだろう、どうしてだろう、って気持ちを大切にしてきたけど、 それだけじゃなくって、最後にちょっぴり役に立つこと歌っちゃうね。 それでは、最後の歌になりまーす、Ｍｕｓｉｃ，ＯＮ！ よく使う 検定は ３つある ｔ検定 Ｆ検定 カイ二乗 ※ ほんとに平均同じかな 確かめるのがＴ分布 自由度大きくなったなら 正規分布に近づくの ※くりかえし※ ２つのグループ比べたら ばらつきほんとに同じかな 分散の比にはＦ分布 ｔ検前にも使ってね ※くりかえし※ クロス集計作ったら 関係あるのか独立か 検定するのはカイ二乗 クラメール係数調べましょ ※くりかえし※ いろんなデータで一番気になるのは、けっきょく「みんなと同じかどうか」ってとこだよね。 今日は理論より実践
R-Source
データフレームとは データフレームとは data.frame クラスを持つリストのことであり，数値ベクトルや文字ベクトル，因子ベクトル（文字型ベクトル）などの異なる型のデータをまとめて1 つの変数として持っている．外見は行列と同じ 2 次元配列であるが，データフレームの各行・列はラベルを必ず持ち，ラベルによる操作が可能である点が普通の行列と異なる．しかも各列の要素の型はバラバラでも構わないので，ベクトルやリストで持っているデータをデータフレームに変換することで統計解析がやりやすくなる． 数値ベクトルと因子はそのままの状態で含まれ，非数値ベクトルは因子に強制変換される．データフレームに変数として現れるベクトル構造は全て同じ「長さ」を，行列構造は同じ「行サイズ」を持たなければならない． データフレームの作成例 データフレームを作成する方法は以下のような方法がある． ベクトル（や行列，リストなど
正規確率プロットと正規性の検定・度数分布とヒストグラム─エクセル統計による解析事例 | ブログ | 統計WEB
正規確率プロットと正規性の検定・度数分布とヒストグラム─エクセル統計による解析事例 2017/04/19 カテゴリ：解析事例 タグ： ※ このコンテンツは「エクセル統計（BellCurve for Excel）」を用いた解析事例です。 分析データ 下図は、女子大生123人の身長を測定した結果（架空のデータ）です。ここでは、エクセル統計を用いて正規確率プロットの作成、正規性の検定、ヒストグラムの作成、適合度の検定を行うことでデータの正規性を調べます。
統計学
統計学 Last modified: Feb 16, 2004 ★ データ処理サービス ★ 統計学を自習する人のために ★ 統計学に関するリンク ★ 統計学関連…何でも掲示板 データ処理サービス データ解析 コンピュータ上のデータをアップロードして，統計解析し，結果をダウンロードできる。 ヒストグラム，散布図，基礎統計量，相関係数行列，クロス集計，一元配置分散分析，重回帰分析，判別分析，主成分分析，因子分析，クラスター分析，数量化 I 類，数量化 II 類，数量化 III 類，数量化 IV 類 正確確率検定 Fisher's exact test, Mann-Whitney's U test, Kruskal-Walis test, Test of goodness of fitness, Measures of association 統計地図の描画 統計データに基づき，全国（都
京都光華女子大学・京都光華女子大学短期大学部
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統計用語集 重回帰分析
重回帰分析 Last modified: Nov 07, 2002 重回帰分析の目的は，いくつかの変数に基づいて，別の変数を予測することである。 例題： 「表 1 のような，10 ケース，3 変数のデータおいて，変数 $X_{1}$，$X_{2}$ を用いて $Y$ を予測する重回帰式を求めなさい。」
3/3 お宝発掘！ 「データマイニング」を学ぼう [資格・検定] All About
4万円以内でも、これだけ学べる「データマイニング」 ≪～40000円以内で学ぶ≫ 実は、皆さんよくご存知のMicrosoft社「Excel」も、最も身近なデータマインドツールの一つ。そこでこのページでは、このExcelを使って“気軽に”データマイニングを学ぶための講座を集めてみました。eラーニングに通学、通信講座、形態も価格も様々。あなたはどれを選びますか？ ●日経ビジネススクールオンライン講座：データマイニングの基礎編 TOP>講座一覧>データマイニングの基礎編 エクセルでデータマイニングを行う基礎知識を提供。マスターすると、売り場面積と売上高との関係など2つのデータ間の関係、 話題スポットの人気の理由など人気への要因の寄与度、仕様からの価格の予測などができるようになる。学習画面のほか、自動採点形式のテスト問題、演習用元データエクセルシートの提供、Q＆Aや掲示板機能などサポートも充実。標
![3/3 お宝発掘！ 「データマイニング」を学ぼう [資格・検定] All About](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8f530daf3cb408d6b6a0ba6f38ed7ccece36cffc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.aacdn.jp%2Faa%2Fcommon%2Fogp300_300.png)
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
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