【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 
社会人のためのデータサイエンス入門／総務省統計局データサイエンス・オンライン講座
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
第1章 地域メッシュ統計の特質・沿革
1 第１章 地域メッシュ統計の特質・沿革 １ 地域メッシュ統計の特質 地域メッシュ統計とは、緯度・経度に基づき地域を隙間なく網の目（Mesh）の区域に 分けて、統計データをそれぞれの区域に編成したものです。 この手法により、地域の実態をより詳細に、かつ同一の基準で把握することができる ので、統計調査ごとに独自に設定される調査区の区画や面積の相違にとらわれることな く、地域間比較や時系列比較など異なる統計調査の結果を同一の条件で分析できるとい う特長があり、単一の調査結果からは得られない複合的かつ高度な小地域情報を得るこ とができます。そこで、国・地方公共団体における都市計画や地域開発、防災・環境計 画、公害対策等の企画・立案のほか、市場・商圏分析、学術研究等、官民を問わず広範 な分野で利用されています。 このように作成した地域メッシュ統計には、次のような利点があります。 ① 地域メッシュは
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
実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 － ＠IT
Rは統計解析のブッシュナイフだ 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎（1） オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しよう！
統計サンプル数の決め方・度数分布表の階級数の決め方｜ビジネスノート
10万人の母集団に対して、信頼度を95%とし誤差を5%許容する前提だと、必要サンプル数は約380人と計算できます。 同じ信頼度で誤差を3%とすると、必要サンプル数は約1,000人と計算できます。 このように統計サンプルの数を論理的に決めるときに役立つのが、「統計サンプル数を決める数式」です。 この記事では、統計の基礎的手法であるサンプリング数の取り方と、統計データの階級の取り方を紹介していきます。 以下のような人におすすめの記事になっています。
RjpWiki - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですRjpWiki はオープンソースの統計解析システム 《R》 に関する情報交換を目的とした Wiki です † どなたでも自由にページを追加・編集できます． (初めて投稿・既存記事への追加・修正を行なう方はこのページ末の注意*1を御覧下さい) ページへのファイル添付については、画像ファイルのみパスワードなしで可能としてあります(ページ上部「画像添付」より)。その他のファイルの添付はパスワードを入力することで可能です(ページ上部「ファイル添付」より)。現在のパスワードは, Rでの round(qt(0.2,df=8),3) の実行結果です。 スパム書き込みに対処するため、書き込み系の処理に対してパスワードを設けました。ユーザ名の欄には，Rで round(qt(0.2,df=8),3) を実行
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Visualization Lab | Animated Transitions in Statistical Data Graphics
主要時系列統計データ表（月次）