児童手当使途の調査報告書が間違っているようなので、厚生労働省に電話しました - おたまの日記
ひとつ前のブログで、児童手当についての話題をとりあげました。 www.shiratamaotama.com 簡単にまとめると下記のようになります。 日経新聞による報道 ・児童手当を「大人の小遣いに充てる」「使わずに残っている」人は年収600万～1000万円未満で39%、1000万円以上では49% ・これをふまえ、財務省は高所得者への児童手当廃止を含めた見直しを要請する 私が調べたこと ・児童手当の使途についての国の調査は、H24厚労省「児童手当の使途等に係る調査報告書」しかなさそう ・この調査報告書では、世帯年収1,000万円以上で児童手当を「大人のおこづかい」にしている割合は0.9％しかない。「使わずに残っている」17.1％と足しても18％であり、日経新聞の報道とは数字がかけ離れている 前回のブログを書いた後で、さらに発見したこと そして2019年10月9日の財政制度等審議会資料（財務省
いま就活が売り手市場なのと経済政策はぜんぜん関係ないよ - はてなの鴨澤
若い人が「就職が楽になったから安倍政権支持」みたいなことを言ってるのを見ると心が痛い感じがするので、公開されてる政府統計でわかるようなことを、ちょこっと書いておきます。 あらすじ。 生産年齢人口は2012年以降に激減 労働者の高齢化が進行 増加したのは安い仕事 企業の採用文化に大きな変化なし では行ってみましょー。 1. 生産年齢人口は2012年以降に激減 生産年齢人口（15〜64 歳） は、平成7（1995）年に8716万人でピークを迎え、昨年2017年の確定値で7591万6千人と、1100万人ほど減少しました。 長期のグラフはこんな感じです。*1 1千万人規模の変化というのはそれだけで非常に強烈ですが、特に2010年代前半の減少が顕著なのが見て取れると思います。 ここで起きているのは団塊世代の高齢者区分入りです。出生数が260万人を超えていた昭和22-24年（1947-49年）の第一次
アメリカ大統領選挙の番狂わせ（前編）～ 標本調査における偏り①｜統計学習の指導のために（先生向け）
統計調査や世論調査においては、調べようとする対象（母集団）を漏れなく調査すること（全数調査・悉皆調査）はコストや時間などの制約から難しいことが少なくありません。このため、母集団の一部を標本（サンプル）として選び出して調査を行い、その結果から母集団全体の傾向を推察する標本調査（サンプル調査）によって行われることが一般的になっています。 このような標本調査では、母集団の姿をできるだけ正確に反映する標本を抽出すること、つまり標本の「偏り」をできるだけ少なくすることがカギになります。今日までに何通りもの標本抽出の方法が考案され、実際に統計調査や世論調査で使われていますが、ここでは標本抽出の方法で明暗が分かれた1936年のアメリカ大統領選挙予測の例をご紹介します。 1936年のアメリカ大統領選挙は、「暗黒の木曜日」（1929年10月24日）に端を発した世界大恐慌、ヨーロッパ、アジアなどにおける世界的
分散はnで割るかn-1で割るか
分散は n で割るか n − 1 で割るか 以下は，期待値の意味でどちらが自然かを述べたものです。現実問題では，どちらで割った分散も大差ありません。 問題 $n$ 個の数値 $x_1$，$x_2$，...，$x_n$ が与えられたとき，それらの平均値 $\bar{x}$ は \[ \bar{x} = \frac{x_1 + x_2 + \cdots + x_n}{n} \] で求められます。また，分散 $s^2$ は，高校の教科書では \[ s^2 = \frac{1}{n} ((x_1 - \bar{x})^2 + (x_2 - \bar{x})^2 + \cdots + (x_n - \bar{x})^2) \] で求めることになっていますが，大学に入ると \[ s^2 = \frac{1}{n-1} ((x_1 - \bar{x})^2 + (x_2 - \bar{x})^2 + \
数学者ポアンカレは毎日買っている公称1kgのパンがしばしば軽目なのに気づいた。そこで重さを一年間計り続け、それが平均950gの正規分布にほぼ従うことを確認し、警察に届け出てパン屋に警告させた。つまりパン屋は最初から1kgのパンを目標にしていなかった！ それからまた一年間重さを計り続けたポアンカレは、今度はその分布が正規分布とは異なり、右に裾が長いことを見出し、再び警察に届けでてパン屋の不正を告発した。つまり、パン屋は反省することなく、単に目方の重そうなパンを選んでポアンカレ家に売っていただけであること
数学者ポアンカレは毎日買っている公称1kgのパンがしばしば軽目なのに気づいた。そこで重さを一年間計り続け、それが平均950gの正規分布にほぼ従うことを確認し、警察に届け出てパン屋に警告させた。つまりパン屋は最初から1kgのパンを目標にしていなかった！ それからまた一年間重さを計り続けたポアンカレは、今度はその分布が正規分布とは異なり、右に裾が長いことを見出し、再び警察に届けでてパン屋の不正を告発した。つまり、パン屋は反省することなく、単に目方の重そうなパンを選んでポアンカレ家に売っていただけであることをデータから見抜いたわけである。 数学セミナー 2010年9月号 通巻 588号 P.35 ソースは不明。だが面白すぎる。 →たまたま―日常に潜む「偶然」を科学する: レナード・ムロディナウ, 田中 三彦: 本 この本に同じ記述発見。 (via deltam) (via matakimika)
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
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
NHK「刑法犯の少年の再犯率 最悪に」は誤報です - rna fragments
まさかと思ったらまた「再犯者率」の間違いでした。 また、非行歴がある少年が再び検挙される割合の再犯率は３３．９％と、統計が残る昭和４７年以降、最も高くなりました。 警察庁は新たに非行に走る少年が減る一方で悪質な非行を繰り返す少年が増えるという、二極化の傾向が出ているとみて、取締りとともに非行からの立ち直りの支援などをさらに強化したいとしています。 刑法犯の少年の再犯率 最悪に NHKニュース 元になった資料はこれだと思います。 「少年非行情勢（平成２４年１〜１２月）」 (警察庁生活安全局少年課) この資料には「平成24年中の再犯者数は２万2,179人（前年比12.8％減）と減少傾向にあるが、再犯者率は15年連続で増加して33.9％となり、統計のある昭和47年以降で最も高い」(p6)とあります。33.9%は「再犯率」ではなく「再犯者率」です。 再犯者率は同書凡例にあるように「刑法犯少年全体に
Methodology - NYTimes.com
Our Senate forecasts proceed in seven distinct stages, each of which is described in detail below. For more detail on some of the terms below please see our FiveThirtyEight glossary. Stage 1. Weighted Polling AveragePolls released into the public domain are collected together and averaged, with the components weighted on three factors:* Recency. More recent polls receive a higher weight. The formu
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
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
図録▽都道府県民の信仰（都道府県宗教マップ）
世界価値観調査による国際比較では日本人の特徴として無宗教が多く、宗教の中では仏教が多い点を図録9460で見た。それでは国内の各地域における宗教の状況はどうであろうか。ＮＨＫが1996年に行った全国県民意識調査の結果によって都道府県別の信仰の状況をグラフと地図で示した。 グラフには、都道府県民がどのような宗教・宗派を信じているか、またその合計値として信仰をもっている人の比率を示した。 各都道府県の県内各地域における上位3宗派の構成については図録7770d参照。現実の宗派・宗教への信仰ではなく、祖先信仰、呪術的心性、無常観、死後の世界を信じるかといった宗教的意識の地域状況、及びここでの信仰割合の年齢構造については図録7770ｊ参照。 信仰を有している者の全国平均（都道府県の値を人口比で加重平均したもの）は31.2％である。世界価値観調査では宗教をもっている者の合計は41.2％であったので、これ
コロプラおでかけ研究所、「2011年 日本人の移動」を総括 | ニュース | 株式会社コロプラ
おでかけを科学する＜コロプラおでかけ研究所（主席研究員：長谷部潤）＞は、株式会社コロプラ（代表取締役：馬場功淳）が運営する位置情報サービスプラットフォーム＜コロプラ＞における月間4,500万回もの位置登録情報を分析。今回は未曽有の年となった2011年の「日本人の移動」を総括する。 1月：スカイツリー、3月：東日本大震災、6月：平泉・小笠原諸島世界遺産へ、7月：サマータイム、東北六魂祭、なでしこジャパン、9月：台風15号首都圏直撃、12月：東京モーターショー、についてそれぞれ「移動」「おでかけ」「外出」の見地からまとめた。 ※位置登録データは統計処理をしており、ユーザの皆様個人を特定できるものではありません。 震災翌日一週間前と震災翌日との＜コロプラ＞位置登録状況比較 1月：東京スカイツリー話題に ～東京タワーと比較してみよう～ 2010年12月1日、東京スカイツリーは高さ500mに達した。
CNFJ_FLAGの上に書かれた姓名を位置情報ビジュアライズしてみた - Code for History
在日米海軍司令部（@CNFJ）が、第二次大戦中に米兵が戦地で入手した、日の丸の寄せ書きの所有者を探しています。 FaceBook Twitter：その1 その2 その3 その4 非常に多くの方の姓名が旗上に書かれており、そのうちのいくつかは非常に特徴的な姓或いは名であったために、私を含め何人かの方が電話帳データを元にしたデータベース等を用いてその所在を解析し、どうも岡山/倉敷付近の方々中心の寄せ書きでありそうだ、という報告をしています。 @chobichan 「道広」姓は岡山に多いと言うツイートが @hiro101970 @CNFJ 他にも「中藤」姓や「守安」姓も岡山に多いようです。 @0kisok0 @CNFJ 素人の当て推量ですが、岡山県地方で書かれた物では無いでしょうか。数が多い同一苗字(中塚、原田、岡部、白神など）のうち中塚姓白神姓、そのほか黒住姓、守安姓も岡山県に多い苗字のようで
福島原発事故後の米国北西部の乳幼児死亡数
以下は 原発事故以降アメリカ北西部で乳幼児の死亡数が35%上昇しているって、ホント？ - warblerの日記 に触発されて書いたものです。先日福島で開かれた国際会議「放射線と健康リスク」でもとりあげられたそうです（Thanks: 片瀬久美子さん）。 まずは次の記事。 Janette D. Sherman and Joseph Mangano, Is the Increase in Baby Deaths in the US a Result of Fukushima Fallout? そこに示されたデータ： 2011/3/19までの4週 12.5/9.25≒1.35 で，35%の増加です。これは統計的に有意です，とShermanたちは書いています。 本当でしょうか。全部で162人で，そのうち4/14が最初の4週に入るという帰無仮説を立てます。実際に最初の4週に入ったのは37人ですから，R
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Japan/Current coverage - OpenStreetMap Wiki
NHKさん、ビッグデータかAIかよくわからない視覚化した統計情報のようなもので、相関性が不安になる内容を特番で放送予定 - Togetterまとめ
https://life-hacking.net/tokoso-touhyou-nazo/
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【地図ウォッチ】総務省、統計GISに新機能「jSTAT MAP」追加、Androidアプリ「マップDe統計」も公開 
日本経済新聞、勢いと雰囲気で押し切るトンデモグラフを朝刊紙面に堂々と掲載 : 市況かぶ全力２階建
