棋力の男女差は何が原因？　統計分析を行った論文の紹介 2015/11/29 2015/12/22 意見所感 チェス, 寄稿 はじめまして。TwitterでUlyemonという名前でつぶやいているものです。 たまたまチェスでの棋力の男女差に関する興味深い論文を見つけ、将棋ワンストップ様に紹介したところ、寄稿させていただけることになりました。ご参考になれば幸いです。 また本稿では以下の論文及び論文中の図を引用しており、引用箇所には[*]をつけています。 Christopher F. Chabris,Mark E. Glickman: Sex Differences in Intellectual Performance:Analysis of a Large Cohort of Competitive Chess Players Psychol Sci. 2006 Dec;17(12):104

by Personal Creations 総務省統計局が公開している平成25年住宅・土地統計調査の中には「世帯の年間収入階級(5区分)」というデータがあり、「300万円未満、300万円〜500万円、500万円〜700万円、700万円〜1000万円、1000万円以上」の世帯がどのくらいあるかが調査されているのですが、そのデータを地図上にマッピングしたのが「世帯の年間収入マップ」です。「年収1000万円以上の世帯が5％を超える地域」など指定することで、どの地域にどういう年収の世帯が多いのかが一目でわかるようになっています。 世帯の年間収入マップ http://shimz.me/datavis/mimanCity/ ウェブサイトはこんな感じ。 画面左下から世帯年収を「300万円未満」「300万円～500万円」「500万円～700万円」「700万円～1000万円」「1000万円以上」に設定可能で

プロジェクトを開始する前に、市場調査などで統計データを分析し仮説をたてる事は重要ですが、それらの調査対象が世界規模、全国規模になるとコストが掛かりすぎて（特に個人や中小企業の場合）現実的ではありません。 そこで活用したいのが国や団体、民間企業が公開している無料の統計データです。今日はそんなマーケティング担当者ならきっと必見の情報公開を行なっているサイトをご紹介します。 1. 総務省統計局 総務省統計局では様々な統計データが入手可能です。 国税調査 人口推計 労働力調査 小売物価統計調査 土地統計調査 このようなデータはPDF版が一般的ですがExcel形式でダウンロードできるのも魅力ですね。その他にも以下URLより数多くの統計データが入手できます。 また、統計局ではメール配信サービスも行なっています。興味のある方は登録をおすすめします。 www.stat.go.jp 2. 法務省 法務省でも

人口は、2023年10月1日の推計人口によります。推計人口とは、直近の国勢調査確定人口を基に、その後の人口動向を他の人口関連資料から得て算出するもので、住民基本台帳人口とは違い、より実際の人口に近い数が算出されます。面積は、2024年1月1日の国土交通省国土地理院「全国都道府県市区町村別面積調」によります（単位：km2）。人口密度は、小数点以下第3位を四捨五入しています（単位：人/km2）。人口1位の横浜市（3,771,766人）と792位の歌志内市（2,633人）の人口には約1432倍の開きがあります。面積1位の高山市（2,177.61km2）と792位の蕨市（5.11km2）の面積には約426倍の開きがあります。人口密度1位の蕨市（14,503.33人/km2）と792位の夕張市（8.24人/km2）の人口密度には約1760倍の開きがあります。

米国FDAで公認され、ハーバード大学やイェール大学の授業で利用されるようになり、世間での認知度が着実に上昇している統計用プログラミング環境のRだが、ユーザーなのか、ユーザーになりたいのか、ユーザーとして振舞いたいのか分からない人が増えてきた。 スノッブなユーザーとして振舞う場合は、Rの特性を語れる必要があるので、ユーザーになるよりもRへの知識や理解が必要で、実は難易度が高い行動である。それでもあえて意識の高いRユーザーとして振舞いたい人々のために、最低限求められる事のチェック・リストを用意してみた。 1. 参考文献や参考ページを押さえておく 一番大事な事だが、参考文献や参考ページを押さえておこう。公式サイトで配布されている、「R 入門」「R 言語定義」「R のデータ取り込み/出力」は持っておくべきだ。R-TipsやRjpWikiも参考になる。 2. 演算子や制御構文をマスターする 四則演算

googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =

世論調査などでもしばしば「層化二段無作為抽出」という言葉を目にする人は多いのではないだろうか。この手続を簡潔に説明することはなかなか難しいので、何度テキストを読んでもピンとこない、という人は意外に多いようである。その理由の一つは、「単純ランダムサンプリング(unrestricted random sampling)」を最初に説明して、それからその他の抽出法を応用として説明しようとしているからではないか、という気がする。そのせいか、一般の方の中には「母集団の正しい姿を捉えるには単純ランダム抽出が最善で、それ以外は亜流」といった考え方をしている人も多いようだ。 ところが、統計に関わる研究者のほとんどは、実際には「単純ランダム抽出は最善というよりも次善」ということを理解した上でデータを扱っている。それが一般の人には理解しにくい思考プロセスを踏まえているために、いろいろな誤解が生じているようである

（今回はですます調でいく。いや行きます。） まずは、私の後輩や知人たちが書いた本です。↓ エスノメソドロジー―人びとの実践から学ぶ (ワードマップ) 作者: 前田泰樹,水川喜文,岡田光弘出版社/メーカー: 新曜社発売日: 2007/08/03メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 6人 クリック: 1,065回この商品を含むブログ (99件) を見る このなかに、次のような文章があります。 どのような研究に対しても、その主張の妥当性を、そこで採用されている方法と無関係に論じることはできません。だから、「事例の数」やそこから得られる「一般性」を問う前にまず、ある研究が明らかにしようとしていることが、そもそも事例の数によって保証される種類のものなのかどうかということ自体を考えなくてはなりません。 このことは言ってみれば「当然」のことなのですが、研究者の間ではあまり考えぬかれていない重要な論点

ネタモトは厚生労働省の食中毒統計です。ここに記録されているのは1982年からですが、 年 事件数 患者数 死亡数 2010 1254 25972 0 2009 1048 20249 0 2008 1369 24303 4 2007 1289 33477 7 2006 1491 39026 6 2005 1545 27019 7 2004 1666 28175 5 2003 1585 29355 6 2002 1850 27629 18 2001 1924 25732 4 2000 2247 43307 4 1999 2697 35214 7 1998 3010 46179 9 1997 1960 39989 8 1996 1217 46327 15 1995 699 26325 5 1994 830 35735 2 1993 550 25702 10 1992 557 29790 6 19

TOKYO MXの世代別投票率棒グラフを先の世代別投票者数で縮めた結果に、不投票者分を付加したグラフ出来ました。 これが都知事選の全貌かな。