図録▽インフルエンザによる死亡数の推移
１．インフルエンザ死亡者数 抗インフルエンザウィルス剤タミフルの副作用として異常行動が問題となり、また、鳥インフルエンザから新型のインフルエンザが生じ、大きな疫病被害に発展する可能性が懸念されるなどインフルエンザが注目されていた。そうした中、2009年には新型インフルエンザが発生し、死亡者数の急増が懸念されたが、幸いにも弱毒性の病原体であったので、日本における新型インフルエンザによる死亡者数は198人とそれほど多くなく、各国と比較しても死亡率は非常に低かった（図録1953参照）。 ここでは、インフルエンザによる死亡数の推移の図を掲げた（男女・年齢別の死亡数については図録1955j参照）。 インフルエンザは流行る年と収まっている年とがあり、それが直接の死因となった死者数も毎年の変動が大きい。 1957年の「アジアかぜ」によるピーク7,735人から、1970年代までインフルエンザ死亡者数は、お
アンケートは「回収率」が重要！ 信頼性が有効回答数よりも高くなる理由 | リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識
母数の少ない統計でも、アンケートに答えた人の割合（回答比率・回答率）の高さが、信頼性につながる理由を解説します。回収率が低いと、調査結果に偏りが生じてしまい、真実と大幅にずれてしまう問題が起こります。そうした偏りを少なくするために、必要なサンプル数をはじきだす計算式と、サンプル数と回答比率と誤差の早見表を紹介します。 回答「数」が多い調査と、回収「率」が高い調査、どちらが信頼できるか？前回、調査対象者を選ぶときにはランダム性が重要であるという話をしました。そうしないとサンプルが偏るためです。しかしサンプル自体が偏っていなくても、実際の回答者が偏っているとやはり使えない調査となってしまいます。 数字を絡めた具体例でお話します。次の2つの調査を比較してみましょう。 サンプル数10万人（無作為抽出）、回答数1万人の調査（回収率10％）サンプル数1000人（無作為抽出）、回答数900人の調査（回収
統計的消去で擬似相関を見抜こう！ - ほくそ笑む
今日は初心者向け記事です。 はじめに ある範囲の年齢の小学生32人を無作為に選び、算数のテストを受けてもらい、さらにその身長を測定しました。 身長に対する算数の点数のグラフは次のようになりました。 なんと、身長の高い子供の方が、算数の点数が高いという結果になりました！ 身長が算数の能力に関係しているなんて、すごい発見です！ しかしながら、結論から言うと、この結果は間違っています。 なぜなら、抽出したのは「ある範囲の年齢の小学生」であり、年齢の高い子も低い子も含まれているからです。 年齢が高いほど算数能力は高くなり、年齢が高いほど身長も高くなることは容易に推測できます。 この関係を図で表すと次のようになります。 つまり、年齢と算数能力に相関があり、年齢と身長にも相関があるため、身長と算数能力にも見かけ上の相関が見えているのです。 このような相関を擬似相関と言います。 統計解析では、このような
日本の人口推移 1950～2050
伝わるINFOGRAPHICS〈ツタグラ〉テーマ3「これからの働き方を表現」藻谷浩介氏のセッション資料の人口推移グラフを動的に閲覧できるように再現。
WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、 ２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
統計よりも「1人のストーリー」が有効な理由 | WIRED VISION
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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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けんもねずみ on Twitter: "【新型コロナ 県別・時系列グラフ】 Googleのデータポータルを使い、グラフページを作りました。以下のグラフをのせています。 ◆検査数と週間陽性率 ◆エピカーブ ◆陽性数・陽性率の県比較 ◆陽性者の年齢性別構成 ◆市区町村ごとの… https://t.co/rg5fDxG7wP"
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