統計検定®︎準１級は実務で役に立つのか？
タイトルの結論は、「役に立つ」です。 役に立つか立たないかの議論は一切せず、本記事では、如何に統計や数学が実社会で役に立つかを紹介します。 はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。 出向先であるZENKIGENの同僚にも、原籍のオムロンの同僚にも、統計検定®の準1級や1級を持っている方がいて、私も負けじと準1級を受験しました。結果、統計検定®準1級に合格し、優秀成績賞までいただくことができました。 統計検定®合格証と優秀成績賞 試験対策を通じて、改めて統計学の考え方は有用と感じました。この手の検定試験は物事を体系的に学ぶきっかけになるため、私
一般線形モデルから一般化線形混合モデルにたどり着くまで - と。
この記事こそが！ R Advent Calendar 22日目の記事です！ このノリがわからない人は前の記事を読んでください。 この前の記事が知る人ぞ知るRおじさんのAtsusyさんなのでこの記事では上がったハードルをくぐっていきます。 皆さん読んできました？省略できちゃうんですよ……これでRとPythonでのギャップが埋まり、世界はデータドリブンに動きますね…… しかも明日はSendaiRの運営をされてる茶畑さん、 あさってはがspoanaの運営をされてるtsuyuponさんの投稿です。 誰？ みなさんご存知きぬいとさんです。 私は学生時代からRを使ってかれこれ8年になりますが、その人生の大半を線形回帰モデルに費やしてきました。 例えば学部時代にはDobsonの一般化線形モデル入門を読んだり、 ベイズモデリングに入門したり、 Stanの可能性に触れたりと、統計モデルの理論を学び、Rで実装
ベルヌーイ分布を起点に確率分布間の関係をまとめてみた - Qiita
はじめに 確率分布間の関係の理解を目的として、ベルヌーイ分布を起点に、様々な確率分布を生成する関数をPythonで実装し、まとめました。本記事は以下の方向けです。 基本的な確率分布は一通り勉強したことがある Pythonを触ったことがある 確率分布間の関係を理解したい 実装したPythonの関数は以下の通りです。bernolli、binomなどが関数名です。 例えば、一様分布は次の順にたどることで生成できます。 ベルヌーイ分布 -> 幾何分布 -> 指数分布 -> ガンマ分布 -> ベータ分布 -> 一様分布 関数名や確率分布の定義はscipy.statsを踏襲しています。 それでは、これから各関数を順に説明していきます。
ガンマ分布のはなし - 統計学といくつかのよしなしごと
いまいちイメージがつかみにくい*1 「ガンマ分布！」と言われてもイマイチなんのこっちゃわかりにくい気がする。二項分布やポアソン分布のように直感的なイメージを持ちにくく、教科書でも「ガンマ分布は指数分布の一般化です」などとどことなく味気ないからだと思う。なので今回は、ガンマ分布の成り立ちとこれに従う現実の現象をみることで、なんとなくイメージを持ちやすくしてもらうことを目指して記事を書いてみる。 ガンマ分布 先に書いた通りガンマ分布は指数分布を一般化したもので、以下の確率密度関数で定義される。 このガンマ分布に対して与えられる意味合いは、「一定期間に1回起きると期待されるランダムな事象が複数回起きるまでの時間の分布」というものだが、なぜこの式がその意味を持つのかを理解するには、幾何分布や指数分布との関連を見ていくのが良い。図示するとこんな感じ。赤枠の確率分布について、以下順に追ってみる。 幾何
統計的消去で擬似相関を見抜こう！ - ほくそ笑む
今日は初心者向け記事です。 はじめに ある範囲の年齢の小学生32人を無作為に選び、算数のテストを受けてもらい、さらにその身長を測定しました。 身長に対する算数の点数のグラフは次のようになりました。 なんと、身長の高い子供の方が、算数の点数が高いという結果になりました！ 身長が算数の能力に関係しているなんて、すごい発見です！ しかしながら、結論から言うと、この結果は間違っています。 なぜなら、抽出したのは「ある範囲の年齢の小学生」であり、年齢の高い子も低い子も含まれているからです。 年齢が高いほど算数能力は高くなり、年齢が高いほど身長も高くなることは容易に推測できます。 この関係を図で表すと次のようになります。 つまり、年齢と算数能力に相関があり、年齢と身長にも相関があるため、身長と算数能力にも見かけ上の相関が見えているのです。 このような相関を擬似相関と言います。 統計解析では、このような
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