"矢印"をつかって因果関係を視覚的に整理する：因果ダイアグラム（DAG)入門①〜なぜDAGが必要なのか〜 - Unboundedly
今回はDirected Acyclic Graph(DAG)と呼ばれるものについて書いてみようと思います。「ダグ」と読みます。日本語では「非巡回有向グラフ」とかいうなんだか難しそうな名前で呼ばれているようです。DAGが何かを一言で説明するとすれば「いろいろな要因を矢印で結んで、それらの間の因果関係について整理するためのツール」といったところでしょうか。本シリーズは以下の三つのテーマに分けて書いていきます。 １．そもそもなぜDAGが必要なのか（本記事） ２．DAGの基本的なルール・書き方と読み方 ３．DAGによる様々なバイアスの視覚的な整理 それでは今回はＤＡＧが必要とされる理由について整理してみます。 なぜDAGが必要なのか？どう有用？ １．まず前提の確認 ２．多くのデータ分析では因果関係を見つけることに興味がある ３．目の前の「関連」は「因果関係」か？ ４．ここでついにＤＡＧの登場！ ５
データ分析推測編(キーワード: １シグマ２シグマ3シグマの法則)
平均 μ と標準偏差 σ の正規分布に従う確率変数の観測値が平均値 μから± 1σの区間に入る確率は 0.68, 同様に2σの区間に入る確率は 0.95, 3σの区間に入る確率は 0.997 である.
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
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 =
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生態学データ解析 - 最尤推定法とは
最尤推定 (さいゆうすいてい): 「最ももっともらしい」パラメーターの推定 「尤」の音読みは「ゆう」，訓読みは「もっともらしい (尤もらしい)」です． 尤度とは，ある確率論的モデルを仮定しているときに，その観測データが得られる確率 (あるいは確率密度) 簡単には，ある観測データに (あるパラメーターのもとで) 確率論的モデルが「どれぐらいあてはまっているか」を確率で表す尺度です 最尤推定とは，尤度を「手持ちの観測データのもとで，あるパラメーター値が得られる確率」とみなして (つまり尤度が未知パラメーターの関数とみなして)，尤度を最大化するようなパラメーター値を探索する推定方法です 最尤推定法を使う手順は 尤度方程式を作る: 確率論的モデルを作り (データがどういう確率分布に従うか，確率分布のパラメーターの関数型はどうなってるか)，それを数式として定義する……これが尤度方程式である 尤度最大
クリック統計学に陥らない、とりあえず5つの方法 - 女教師ブログ
クリック統計学をマスターする、ただ５つの方法 - 女教師ブログのＢ面クリック統計学エクセルや統計ソフトのボタンを「クリック！」することで統計解析を行う学問。最近の統計ソフトは、分析結果を提示する際に必要な係数や情報を、一回のクリックで一度に出力してくれる便利なものが多い。しかし、そうした便利さゆえ、「統計学とは何ぞや」ということをちっとも理解していないような、ひどい統計解析を行う立場。および、そうした立場を「統計はツールなんだし、数式なんて覚えなくていいじゃん」のように開き直る理論的態度。*1 1. 似た変数を統合する前に、単純集計・クロス表・グラフなどをつかって、「生データ」の特徴を徹底的に調べましょう。 たとえば、英語読解力、語彙力、発音の正確さ、流暢さなどが、すべて英語力に関係するものだからといって、それを統合していい理由は少しもありません。「似ている」「関係している」というのと、「
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