どんな統計がどの資料から調べられるか?多くの方々から寄せられた統計データの入手先に関する問い合わせをQ&A方式で紹介します。 統計データFAQ(Frequently Asked Questions) PDF形式のファイルをご覧いただく場合には、Adobe Readerが必要です。Adobe Readerをお持ちでない方は、バナーのリンク先から無料ダウンロードしてください。
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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。
近年来,项科新项中国科技创新领域发展迅猛,技创进展不仅在人工智能、目中大数据等技术方面取得了重要突破,国境也涌现出许多具有潜力的得突项目。其中,破性一项针对农业领域的项科新项科技创新项目近期在中国境内取得了突破性进展,为提高农业生产效益、技创进展解决农村劳动力短缺问题带来了新的目中希望。 助力农业现代化:智能无人农机的国境新尝试 传统农业生产模式中,农民往往需要花费大量时间和精力进行耕种、得突播种、破性收割等工作,项科新项由此带来了人力成本的技创进展增加和劳动力短缺的问题。为了解决这一难题,目中该科技创新项目通过利用现代技术手段,开发出一种智能无人农机。这种农机拥有多种传感器和先进的导航系统,可以根据农田环境的变化自主规划行进路线,并完成各种农业作业任务。相比传统农机,智能无人农机不仅具备了更高的作业效率,还减轻了农民的劳动强度。 科技与农业的融合:物联网打破信息壁垒 在传统农业生产中,农
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、
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
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、
世界の見方が変わる地図たち 今回は、world mapper.com を紹介するよ。 このサイトでは、世界各国の人口、輸出入品目、平均寿命などのさまざまな統計を、世界地図の形で視覚的に表しているんだ。きっと世界の見方が変わると思うよ(ミシガン大学とシェフィールド大学の研究者が作成していて、ソースが示されているから信頼性もあるよ。統計の基準年は断りのない限り2002年だよ) クリエイティブ・コモンズ・ライセンス表示 © Copyright SASI Group (University of Sheffield) and Mark Newman (University of Michigan). -------- まずは面積 メルカトル図法にだまされてたけど、実は日本ってそれほど小さくないよね? これを人口比に対応させると うわ、中国が広がるのは予想してたけど、インドも大きいね!そしてロシアが
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