移動平均法による季節調整 with ExcelStep 0シチュエーションの設定 2007年1月から2012年9月の6年弱にわたる月次の軽自動車販売台数のデータです。感覚的に，これは季節性や無作為性を強く含むであろうデータのように思われます。このデータを用いて，移動平均による季節調整をおこない，トレンドを確認します。 ［データの出所: 日本自動車販売協会連合会ウェブサイト ―url: http://www.jada.or.jp/contents/data/index09.html; リンク切れ］
統計解析 & R言語超初心者入門資料まとめ
興味を持ち続けていた統計解析や、R言語の勉強をはじめました！ まだまだ初歩の初歩ですが、この記事がいつか偉大な一歩になれるように頑張っていく所存ですw まずは、R言語や統計解析に関する入門記事や、モチベーションがアップしそうな記事をまとめていきます！ (02/23 11:00) 初学者の人にお勧めな資料にフォーカスしてまとめ直し 🍮 [スライド] 統計学入門 統計学の全体像をつかむのに最適なスライドです。初歩…とはちょっと呼べないくらい内容が深いです！ 🏈 [スライド] 初めての「R」 統計解析を始めるときにWindowsな方も、Macな方もとっつきやすのが『R』です。このRを完全初心者をターゲットに説明をしていただけている資料です。超わかりやすいです！ 🍄 [デスクトップアプリケーション] R用のIDE: RStudioRStudio RStudioはR言語用のIDEです。Wind
ベイズ統計入門 - どんな鳥も
涌井良幸. 2009, 『道具としての ベイズ統計』, 日本実業出版社, 東京. を読んでの覚え書きです．私の勝手な解釈・誤植・間違いなどあるかと思いますので，参照される際は原典にあたることを強くおすすめします． ちなみに，私の読んだベイズ統計の入門書のなかでは，この本が一番，わかりやすさと専門性のバランスが程良いと感じました．実例で用いているのがExcelなのが，唯一の難点かもしれませんが… ベイズ理論とはダイナミックな統計手法 ・事前情報を取り込み，確率 (確率分布) を更新していく柔軟さ ・階層モデルで多数の分布を融合 ・「真の母数」自体を確率変数として考える 例えばコイントスをしたとして，表裏の出る確率が不明であっても，事前知識によって値を設定して計算できる．また，計算をくり返すなかで事前知識を更新していき，よりもっともらしい確率モデルに近づけていける． 言い換えると，母集団におけ
オンラインで無料で読める統計書22冊｜Colorless Green Ideas
はじめに 今回は、ウェブを通じて無料で読むことができる統計に関する書籍を紹介したい。英語で書かれた本が多いが、日本語で書かれた本も若干ある。 入門書 まず、統計の初学者のために書かれた入門書を紹介したいと思う。 福井正康 (2002). 『基礎からの統計学』基礎から扱っている統計の入門書である。統計を扱う際に必要となる場合の数、確率などについて詳しく説明している。理解を助けるための演習問題とその解答がついている。統計処理用のソフトとしてはExcelを使っている。同じサイトに社会科学系の学生向けの数学の教科書もある。 小波秀雄 (2013). 『統計学入門』基礎から扱っている統計の入門書。内容としては、記述統計、確率、確率分布、簡単な推定・検定、相関と線形回帰などがある。確率や確率分布などの理論的な話が占める分量が多いので、分量のわりには、具体的な統計手法はあんまり載っていない。もちろん理論
統計の基本事項
トップページ→研究分野と周辺→システムの評価→ 基本統計量 平均（算術平均）値は、（データ値の総和）÷（データ数）となる。（或るデータの値）－（平均値）を、そのデータの偏差という。偏差の絶対値の大きいデータが多ければ、そのデータ群はばらつきが大きい。データ群のばらつきの大きさを単純に偏差の総和とすると、偏差には正負があるので相殺されてしまう。 そこで、各データの偏差を二乗する（こうすれば必ず正の値になる）。（各データの偏差の二乗の総和）÷（データ数）をそのデータ群の分散と呼び、ばらつきの大きさを表す。また、分散の平方根を標準偏差という。英語では偏差はDeviation、分散はVariance、標準偏差はStandard Deviationとなるので、標準偏差はS.D.と略記される事も多い。 統計の最も基本的な量である基本統計量としては、他に最大値、最小値、範囲（最大値－最小値）、中央値（デ
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
統計学入門−目次
最終更新日：2022年08月24日 前口上へ 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
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
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。
TechCrunch | Startup and Technology News
Yellow, an asset financier for solar energy and digital devices in Africa has raised $14 million series B funding in a round led by Convergence Partners with participation from the Energy Entrepreneur Fisker, the electric carmaker founded by the Danish auto designer Henrik Fisker, is gearing up to enter the Chinese market where competition is increasingly cut-throat, following in the footsteps of
統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント
マイクロソフト社が技術分野でもっと熱い専攻の一つとして分析/統計をあげている（Microsoft JobsBlog）。同社以外でも統計学は、今後最も有益なスキルの一つだと考えているようだ（NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics）。しかし、データマイニングの話も一般化しつつあって学習ノウハウなども公開されているが、経験にあわない部分が多い。統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い7つのポイントをあげてみた。 1. 学習機会やテキストは山のようにあるので利用する 確率・統計の日本語テキストは山のようにあり、大学のコースワークを振り返っても、理文問わずにほとんどの学部で確率・統計はあったはずだ。大学院のコースワークでは英語の文献を好む傾向があるが、上級テキストでも日本語のものも少なくない。また「マンガでわかる統計学」のよ
データの分析と統計処理について教えて下さい
>研究は一人でやっています 失礼しました。指導者も協同研究者もおらず、お一人というのなら、研究内容を私にパクラレテモ、文句を言うのが難しいだけです。お詫びに、私ならこうするという独り言を書きます。独り言ですから、謝辞は不要です。 お一人の場合、統計がネックになることは、ままあります。ただ、データがあるので、処理をなんとか、というのは、基本的というか、初歩的な間違いであることは、統計学の教授の講義の印象に残っています(もっとも、今でも初心者ですが)。 >その結果、平均値でＡ群とＢ群を比較すると、屈曲-2において明らかな時間の差がでてきました。 屈伸-1・伸展-1の影響を無視できるのなら、単純にt検定かF検定をする。エクセルでは(セルの番地は例です、どこでもOK)、 1) A列の1番地から45番地までに、A群の屈伸-2のデータを記入 2) B列の1番地から30番地までに、B群の屈伸-2のデータ
私のための統計処理 ー検定
┗間隔尺度および順序尺度のための検定 統計は何回勉強しても、すぐ忘れてしまう。一番知りたいことは、どの統計を使うかということ。 しかし、重要な点は、検定を行うのはどういうデータであるか？ 得られたデータをグラフにしてみて、「比較すべきポイントは何か？」をつかむ！
〈統計学へのお誘い本リスト（11 Nov. 06 版）〉 - leeswijzer: een nieuwe leeszaal van dagboek
→ アップデート：〈6-September-2011版〉． 数理統計研修の受講生から，「統計学の参考図書を紹介してほしい」との依頼があったので，下記のような「お誘い本リスト」をつくってみた．“門前”から“門”までの「参道」がやや長い気がするが，そこは気の迷いや逡巡が憑いてまわる相手のために，ということでご容赦を．また，いったん“入門”してしまった後は，手法ごとにそれぞれ適切な本（中級書）がきっとあると思うが，上のリストではそこまでは考えていない．ただし，ぼくの担当している講義が「実験計画法」だったりするので，この分野については数冊選んで，リストに付けた．なお，〈R〉に関する参考書は別のリストを参照されたい． ご意見などありましたら，ご連絡ください． 門前で迷っている人のためのコミック系入門書 高橋信『マンガでわかる統計学』（2004年7月刊行，オーム社，ISBN:4274065707→版元
「売上」に対する先行指標を見つけ出すには？ － ＠IT情報マネジメント
先のことが分からない──それがビジネスだ。しかし、“先行指標”を見つけることができれば、ビジネス展開をするうえで有利になる。先行指標の見つけ方を伝授しよう。 一般に、売上と販売費／一般管理費の間には、タイムラグのある関係が見られます。例えば「広告宣伝費を増やした次の月には売上が上がる」「接待交際費を使った次の次の月には売上が上がる」といった関係です。 2つの変量を持つ時系列データで、系列Aよりも系列Bが少し遅れて変化するような関係がある場合、系列Aは系列Bの先行指標であるといいます。 このような先行指標を見つけることができれば、「来月の売上を伸ばすために、広告宣伝費を○○万円使おう」という意思決定を行うことができます。 通常、相関関係を調べる場合、図2のように系列Aと系列Bの同じ期を一対と考えて相関係数を求めます。これによって、系列Aと系列Bには相関関係が見られる、見られないという結果が得
Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、
テラバイトのデータ | 構造化知識研究センター
テラバイトデータや構造化知識研究に関する過去の記事です。 1990年6月 コンピューターの中央処理装置4台を並列的につなぎ、人間のように推理したり連想したりするコンピューターの模擬実験に、九州大学の研究グループが成功した。1991年度にも20台に増結する計画で、最終的には1万台をつなぎ、人間の思考そっくりの柔軟性に富んだコンピューターシステムを目指す。キャリアウーマン並みの有能秘書や、建物の形状を判断できる掃除ロボットの開発にもつながると期待されており「人工知能」開発競争に一石を投じそうだ。 九州大学で実験に成功 模擬実験を行ったのは、九大総合理工学研究科の雨宮真人教授（情報システム専攻）のグループ。雨宮教授らは、記憶した知識で推論や連想を行う人間の思考回路網に着目。「食物－果物－黄色－酸っぱい－レモン」など属性や因果関係でつながる情報を与えて連想ネットワークを構成。このネットワーク網をコ
標本はいくつ集めたらよいか 兵庫教育大学 成田 滋
Updated December 25, 2001 ［心理・教育のための統計の初歩］［論文の書き方］ ［偏相関分析について］［多変量解析は強力で難しくない］ ［ノンパラメトリック法による分散分析の方法 --Friedman］［直線的関連 Correlation］［データの変換/変数の変更］ ［データの性質と反復測定データ: Repeated Mesurement］［ 共分散分析について］［データの性質を知ろう］［クラスター分析: Cluster Analysis］［判別分析: Discriminant Analysis］［重回帰分析: Multiple Regression Analysis］［因子分析: Factor Analysis］［データの標準化］ サンプルサイズ いろいろな調査をする場合、どの位の標本数(サンプル数)を集めたらよいかが問題となる。標本とは、ある一定の
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