【基本】平均値・中央値・最頻値はどう使い分ける？ | なかけんの数学ノート
主なデータの代表値に、平均値、中央値、最頻値の3つがあります。どれも、データ全体の特徴を表すものですが、どうして代表値が3つもあるのでしょうか。「1個なら覚えるのも楽なのに！」と言いたい人もいるでしょう。また、結局どれを使えばいいのかわからないという人もいるかもしれません。 ここではそういった疑問について考えていきます。3つの代表値のメリット・デメリットや、使い分けについて考えていきます。 各代表値の得意・不得意 代表値とは、データ全体の特徴を表した値のことです。平均値は、「すべての数値を足して、数値の個数で割ったもの」、中央値は、「数値を小さい方から並べたときに、真ん中に来るもの」、最頻値は、「一番個数が多いもの」です。どれも「データを特徴づける値」ですが、それぞれの代表値には、得意・不得意があります。 データが次のようにきれいな左右対称の山の形に分布していた場合は、平均値も中央値も最頻
データ分析の「7つの進化のステップ」を今一度おさらいしてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
2016年最初の記事ということで、もはや1月下旬に差し掛かりつつありますがこちらでは改めて、あけましておめでとうございます＆本年もよろしくお願いいたします。 で、新年一発目のお題は。。。実は似たようなお題で過去にも記事を書いていますが（笑）、年も改まったことなので今一度備忘録的におさらいしてみたいと思います。観点としては、どちらかというと「これからデータ分析のカルチャーを職場に導入していくとしたらどうやってステップアップさせていくか」みたいなところです。なお過去記事はこちら。 この辺の話題を踏まえながら、過去記事リンクのオンパレードで恐縮ですがちょっと一席やってみます。なお以下に挙げる「ステージ」はあくまでも一例であり、業界によってはもっと高度な方向に展開させられる（orもっとプリミティブなレベルに留まる）こともあるので、参考程度に見てもらえればと。 特にここでは「まだデータ分析を始めてい
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
統計学・データサイエンスの勉強法
ここ数年、私はデータサイエンスについて学んでいます。おすすめの学習資料を紹介したいと思います。 教師用の教科書と初心者用の教科書 私自身、データサイエンスを学ぼうとして色々なソースを試してみました。残念なことに、日本語の良い学習資料は見つけられませんでした。どこかのブログで読んだことがありますが、教科書は教師用と学生用の二週類があるそうです。一つめは内容が既に分かっている教師の為の教科書で、日本はこのタイプです。もう一つのタイプの教科書は自学自習を目的に作られているので、教師なしで学ぶできる教科書になっているということで、アメリカはこのタイプの教科書が多いです。私自身、他の文系・理系の教科書を探した時もアメリカの教科書の方が分かりやすく、その本だけを読めば分かるようになっていると同じ印象を持ちました。 オンライン教育（MOOC） アメリカは科学教育に熱心であり、最近はやりのMOOCでも豊富
2014年春版：初心者にお薦めする「本当にゼロから統計学と機械学習の基礎を学ぶ」ための6冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回リストの記事から半年ぐらい経ちましたよー、ということで初心者向けに関しても書籍リストをアップデートした最新版のリストをお送りします。あまり中身が変わってないかもしれませんが、かぶっている本は良い本だということで（笑）。 ところで、昨年秋に比べると「これから統計学・機械学習について学びたい！」という人たちの動機が変わってきているような気がしなくもないんですね。以前は主に「エンジニアでこれからデータ分析について学びたい」という層が多かったんですが、最近になって「営業や企画をやっているんだけど数字を見る際にデータ分析とか知っていると良いことがありそう」という層が増えてきているように見聞します*1。 そういう意味で言うと「エンジニア向けの本を推薦するのが必ずしもベストとは限らない」という側面もありそうなんですが、それは次回までの宿題ということで、今回も基本的にはエンジニア向けの本を一旦揃えてみ
社会人が統計学や機械学習を学ぶなら「落下傘方式」で - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今日何気なく呟いたツイートが、見ていたら結構RT&favされていた模様で。 社会人が統計学とか機械学習を独習するには、いわゆる「落下傘方式」が良いと思う。必要な時にその項目だけ学んで実践する。その繰り返しで学問体系のマス目が埋まっていけば良し。あと、初めに体系立ったテキストを分からなくても良いので通読するのも良し。だいたいの地図が頭に入る。— TJO (@TJO_datasci) 2014, 3月 31 この後も色々補足で呟いたんですが、せっかくなので簡単にまとめたものを書いてみました。これから社会人で統計学や機械学習を学ぼうと考えている人の参考になれば嬉しいです。 あ、これはベタな言い方をすれば「データサイエンティスト（死語）になるにはどうしたら良いか」にもつながる話なんですが、ここではもっと広く「統計学や機械学習を使う仕事をしたいと思ったらどう独習するべきか」という話にしておこうと思い
統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
データサイエンティストブームが去りつつある一方で、データ分析ブームそのものはじわじわと広がり続けている感じのする昨今ですが。最近また、色々なところで「本当にビジネスやるのに統計学って必要なの？」みたいな話題を聞くことが増えてきたので、何となくざっくりまとめて書いてみました。 ちなみに今回の話題の参考図書を挙げようと思ったら、この辺ですかね。 とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト) ―データ分析のはじめかた― 作者: 石田基広,りんと出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2013/09/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (13件) を見る 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (78件) を見る 本当は赤
コラム別に読む : 統計学を知る 佐藤俊樹さんが選ぶ本 - 佐藤俊樹（東京大教授・社会学） | BOOK.asahi.com：朝日新聞社の書評サイト
■どんな場合に使えないのか 統計は今、何度目かのブームにある。「最強」と謳（うた）う本が３０万部も売れ、一般の人向けのセミナーも好評のようだ。私も大学では１・２年生向けの統計を担当しているが、４、５年前から学生の数が急増して、教室と教員の手当てに毎年汗をかく。 「統計」の２文字には神秘的な魔力があるらしい。よく知らない人も、いやむしろ知らない人ほど変に持ち上げたりする。 ■ブームの切実さ しかし、今回のブームはもっと切実な中身があるようだ。今の私たちは、良い意味でも悪い意味でも、リスクとつきあって生きていかざるをえない。この数年で、そのことを痛いくらい経験させられた。 金融や市場の開拓だけでない。例えば「原発は絶対安全だ」と信じようとしたり、「減災よりも防災、防災よりも地震予知」と、リスクをリスクとして見ないようにしてきた。それがかえって大きな被害をうむことがある、と気づかされたのだ。そう
若き経済学者のアメリカ
もちろん僕はそういうアツさが決してキライではない。だから確かに一読の価値はある内容だとは思う。ただ、「これからの10年で最もセクシーな職業」というハル・ヴァリアンの有名な台詞に言及してはいるものの、本書の中身からは統計学のセクシーさが最後まで伝わって来なかったのが、個人的にはとても残念でならない。 以下の３冊と比肩するくらいの、セクシーでワイルドでエキサイティングな統計学書が登場したかと思ったのだが、果たしてそれは期待し過ぎだっただろうか。
[書評]統計学が最強の学問である（西内啓）: 極東ブログ
統計学をその「意味」の視点からこれほどわかりやすく解説した書籍はないのではないか。「統計学が最強の学問である」（参照）という表題は挑戦的だが、実際、後半部の応用分野との関わりの解説に力点を置いて読むならなら適切とも言える。しかしなにより、統計学をわかりやすく解説した入門書としてすぐれている。現代人ならどうしても統計学の基礎知識は必要となるので、そういう点からも必読書と言ってもいい。 本書の内容は、cakesに連載されていたもので、私も連載当初から読んでいた。語り口が豊かでまた逸話も面白く、オンラインの読み物としてもすぐれているのだが、中盤の回帰分析の説明あたりから、これは集中して読んだほうがいいなと思い直し、年末から正月、Kindle PaperWhiteのブラウザー機能に落とし込んで読んだ。ある程度、濃密なコンテンツになると依然、書籍というのは有利なもので、この連載が書籍化されるなら、早
【読書感想】統計学が最強の学問である ☆☆☆☆☆ - 琥珀色の戯言
統計学が最強の学問である 作者: 西内啓出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2013/01/24メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 11人 クリック: 209回この商品を含むブログ (127件) を見る 統計学が最強の学問である 作者: 西内啓出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2013/01/28メディア: Kindle版購入: 9人 クリック: 25回この商品を含むブログ (26件) を見る あえて断言しよう。あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると。 どんな権威やロジックも吹き飛ばして正解を導き出す統計学の影響は、現代社会で強まる一方である。 「ビッグデータ」などの言葉が流行ることもそうした状況の現れだが、はたしてどれだけの人が、その本当の魅力とパワフルさを知っているだろうか。 本書では最新の事例と研究結果をもとに、基礎知識を押さえたうえで統計学の主要6分
マンガでわかる統計学で、統計を学び直す - $shibayu36->blog;
最近Webサービス開発する際に統計学がある程度使えそうと思って、勉強しようと思っている。それで最近買ったのが以下の本。 統計学の基礎―カラーイメージで学ぶ 作者:市原 清志,佐藤 正一日本教育研究センターAmazon ただ、買ったはいいものの、自分には少し難しく、あーまた統計の勉強挫折しそうだなー*1と感じていた。それでここでまた挫折するのは嫌だなーと思って、少しレベルを落として、《Gunosy》開発チームが厳選、WEB業界人が読むべき“統計学”の必読書ベスト５ | キャリアハックにも紹介されていた「マンガでわかる統計学」を買った。 マンガでわかる統計学 作者:信, 高橋,トレンドプロオーム社Amazon この本が統計学をこれまで避け続けてきた自分にとって非常に良かった。 2時間くらいでさっと読み終わることが出来る 統計学を学ぶ上でのはじめの一歩の部分がよくまとまっている データの種類とか
【データ分析】『統計学が最強の学問である』西内 啓 : マインドマップ的読書感想文
統計学が最強の学問である 【本の概要】◆今日ご紹介するのは、先日の「未読本・気になる本」の記事でも人気だった1冊。 サブタイトルとして「データ社会を生きぬくための武器と教養」とあり、なるほどそうだと感じいりました。 アマゾンの内容紹介から一部引用。あえて断言しよう。あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると。 どんな権威やロジックも吹き飛ばして正解を導き出す統計学の影響は、現代社会で強まる一方である。 「ビッグデータ」などの言葉が流行ることもそうした状況の現れだが、はたしてどれだけの人が、その本当の魅力とパワフルさを知っているだろうか。 私はぶっちゃけ「超文系人間」ですが、本書に目を通しておいて良かったと思っております。 いつも応援ありがとうございます！ 【ポイント】■1.統計的にあみだくじは端が当たりにくい 友人たちのクセなのか、人間心理の傾向なのか、両端の縦棒を先に選ばれたことはほ
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スロウでローファイ Xをやめてから急に写真を撮る速度が落ちたようで、そういえば最近このblogにもフィルム写真の話題を書いていない。 写真に飽きたわけではなくペースが落ちただけなのだが、よくよく考えてみれば写真なんて分野はそうそう目新しいことが起きるわけでもなくイノベーショ…
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
良書だと思う、色々な分野の統計本の紹介 - Interdisciplinary
メモがてら、これまで読んで解りやすかったり明瞭だと思った統計関連の本をご紹介します。精読はしていないけれどこれは良さそうだ、と思ったのも入れます。適当に分類して、カテゴリーごとに。 私自身も勉強中なので、これいいよ、というのがあれば教えてもらえれば幸い。 ※本の画像→説明文 という配置にしてあります ※上下巻ある場合には上巻のみリンクします 準備 少なくとも、中学生で習うくらいの数学は解っていないといかんともしがたいと思います。で、統計を勉強してみたい、でも数学は中学で挫折した、という私みたいな人間も多いだろうな、と。 方程式のはなし―式をたて解くテクニック 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 1977/09メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 281回この商品を含むブログを見る関数のはなし〈上〉 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 201
404 Blog Not Found : 書評 - 統計を学ぶ三冊+1
2010年07月13日17:00 カテゴリ書評/画評/品評Math 書評 - 統計を学ぶ三冊+1 返答に窮する問題というのがある。 私の場合、そのうちの一つは「統計を学ぶときに読むべき本」というものだ。 すごく悩ましい。現時点で「特効薬」とか「決定打」というのは見当たらない。Perlのラクダ本や、JavaScriptのサイ本といった、いわゆるバイブルは存在しない。 が、AIDSにカクテル療法があるように、統計もカクテル読みで学ぶ事は出来る。というわけで現時点で最強のカクテルならこうなるというものを取り上げてみたい。 結論から言うと、「マンガ統計学入門」で統計の世界を鳥瞰しつつ、「運は数学にまかせなさい」で統計の落とし穴に実際にはまってみながら、「統計学入門 (基礎統計学)」と「STATISTICS HACKS」の問題を手を動かして解いてみる、ということになる。うち"STATISTICS H
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