総務省｜報道資料｜経済成長を担う“データサイエンス”力の高い人材育成
総務省は、これまで統計リテラシーの普及・啓発を先導してきた経験をいかし、日本統計学会等と協力し、“データサイエンス”力の高い人材育成のための取組を展開していきます。 〇 今後の我が国の国際競争力を維持し、経済成長を加速化させるためには、ビジネスの現場においても、データに基 づいて課題を解決する能力の高い人材、いわゆるデータサイエンスを身に着けた人材が不可欠となっています。 このため、“データサイエンス”力の高い人材育成とその学習基盤整備が喫緊の課題となっています。 【取組】 (1)統計力向上サイト「データサイエンス・スクール」の開設 パソコンやスマートフォンなどでデータの活用方法や統計に関する知識を、いつでも誰でも気軽に学べる統計力向上 サイト「データサイエンス・スクール」を6月1日から統計局ホームページに開設します。 (2)「データサイエンス・オンライン講座」の立ち上げ 自らの学びをサポ
エンジニアのためのデータ可視化実践入門という本を書いた - あんちべ！
2014/10/14 追記 本書87ページに「母数」という単語が複数回出てきますが、 これは全て「分母」とすべきでした。*1 通常、統計学の文脈では、母数は各確率分布を特徴付ける変数を指す単語であり、 例えば正規分布は平均と分散という二つの母数によって形状が決定されます。 決して母数と分母（あるいは全数）と誤解してはなりません。 しかし母数と分母を混同することは本当によくあることで、 本書はこのような頻出する誤解を訂正し、 皆様が統計を用いる際の失敗を一つでも減らす という目的で執筆に至ったにも拘らず、 まさか本書でこのような重大な失敗をしてしまったことに対し 心からお詫び申し上げ訂正させて頂きます。 なお、問題個所の記述は共著者の森藤氏ではなく 私が記述したものであり、全責任は私にあります。 本を書くに当たり、誤字脱字や言い回しの不備は出来る限り無くすべきですが、 人間であるためミスをす
P値が有意になるように頑張りすぎちゃっていませんか？
Natureに統計学的検定の問題についてのエッセイが出ていた。フィッシャー、ネイマン、ピアソンの言い争いの紹介も含めて、P値にまつわる議論を短くまとめている。何でも、この世には統計学的に有意であるのに再現性の無い調査や研究は多々あるのだが、統計学的な検定を盲信してしまい考察が疎かになっているせいだそうだ。 P値を扱うときの問題が三つ上げられている。一つは、偽陽性の可能性がP値から連想する以上に高いことだそうだ。統計学的な厳密な議論は説明されていなかったが、例えば帰無仮説が0.5のときに、P値が0.01で有意になったとしても、再現実験では11%以上の確率で再現が得られないそうだ。一つは統計的有意であることに満足して、その効果の大きさを考察しないことがあるそうだ。一つは、P値が有意になるように分析方法を工夫しすぎてしまうケース（P-hacking）があるそうだ。 エッセイでは探索的研究と検証的
そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
データサイエンティストブームが去りつつある一方で、データ分析ブームそのものはじわじわと広がり続けている感じのする昨今ですが。最近また、色々なところで「本当にビジネスやるのに統計学って必要なの？」みたいな話題を聞くことが増えてきたので、何となくざっくりまとめて書いてみました。 ちなみに今回の話題の参考図書を挙げようと思ったら、この辺ですかね。 とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト) ―データ分析のはじめかた― 作者: 石田基広,りんと出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2013/09/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (13件) を見る 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (78件) を見る 本当は赤
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