統計初学者が統計検定1級に合格する方法 - クルトンのプログラミング教室
こんにちは、クルトンです！ 2021年11月21日に実施された、統計検定1級（数理統計、応用統計（理工学））に合格することができました！ なので、この記事では統計検定を受けるまでに勉強した内容について書こうとおもいます。 勉強を始める前の状態 どんな試験か 参考書 入門統計解析 現代数理統計学 現代数理統計学の基礎 大学教養線形代数（数研講座シリーズ＋チャート式） 確率と確率過程 過去問（2012～2019） 統計学 日本統計学会公式認定統計検定1級対応 やって良かったことorやっておけば良かったこと まとめノートを作る 過去問を早くからやる 連想ゲームをしてみる 最後に 勉強を始める前の状態 統計はセンター試験と大学1回生のときに般教でやった程度（分散は分かるけど不偏分散って何？ぐらいのレベル） 大学数学は微積分を選択したので線形代数は何も知らない 高校数学は得意な方だった みたいな感じ
統計検定1級(2021)を受験した話（統計数理の試験対策・勉強編） - 統計応用合格君’s diary
この記事は何？ タイトルの通り、2021年の統計検定1級試験を受験し統計数理に合格してきたので、記憶が鮮明なうちに勉強してきた内容をメモしておこうと思います。ちなみに、統計検定は私にとって今回が（級によらず）初めての受験でした。 対策・勉強した内容以外の、当日の受験体験記は以前に公開していますので、そちらもご興味あればぜひ併せてご覧ください。 taro-masuda.hatenablog.com 免責 あくまで個人的な方法論であるため、本記事の情報が必ずしも今後の試験においてそのまま有効であるとは限りませんのでご注意ください。損失等をこうむられた場合であっても、筆者は一切の責任を負いかねます。 TL;DR 久保川先生の教科書『現代数理統計学の基礎』の2~8章の章末問題(（＊）印は飛ばす) + 統計数理は過去問を仕上げました。過去問は1ヶ月以上前からやるのがお勧めです。 現代数理統計学の基礎
なぜ統計学では釣り鐘型の分布が使われ、物理現象では右肩下がりの分布が使われるのか - 小人さんの妄想
「なぜ統計学では釣り鐘型の分布が使われ、物理現象では右肩下がりの分布が使われるのでしょうか」 という疑問を、統計学や物理学の有識者に会うたびごとに質問するが、こんな基本的なことに誰も答えられない -- データの見えざる手 [矢野和夫](思想社) P.32 より. 釣り鐘型の分布とは、正規分布（ガウス分布）のこと。 右肩下がりの分布とは、指数分布（ボルツマン分布、上の書籍内では「Ｕ分布」）のことです。 ここに２つのグラフがあります。 １つは全国１７歳学童の身長の分布、もう１つは二人以上の世帯の貯蓄額の分布です。 見ての通り、身長は釣り鐘型の正規分布で、貯蓄額は右肩下がりの指数分布です（近似的には）。 * 学校保健統計調査 平成２７年度 全国表 > 身長の年齢別分布 >> http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?bid=000001070659&cy
データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 S
「生きたまま統計の教材と化した男がおるらしいな？」例えば校長が５人いたとしよう。 校長Ａ：12000人
リンク 雨崎景夜の夜景空館 【フィリピン買春】ネットで話題「校長」とは【平均人数を引き上げたレジェンド？】 皆さんこんにちはこんばんは雨崎です。今回は校長について。レジェンド校長とはフィリピンで買春を行なった事で児童ポルノ禁止法違反等の罪で逮捕された人物であり、一部ネット上では「レジェンド」と呼ばれることもあります。「レジェンド校長」についてのス
安倍晋三が無能だと今頃気づいた人へ
コロナウイルス対策、検察違法人事、桜を見る会、、、、 最近の政府対応でようやく安倍晋三という政治家が無能であるということに気づいた人が増えたようだ。 これでもかと未だに擁護しているのは自称保守系論壇人の中でも小川榮太郎氏くらいのものだ。 彼はむしろ最後まで心中するという意気込みはむしろ評価できるだろう。 さて、問題は今頃になって安倍晋三という政治家が無能だと気づいた人だ。 これまでいくらでも無能だと気づくチャンスがあったにも関わらず、法治国家として体をなさないレベルまで没落してようやく気づくのは遺憾では済まないレベルだと言える。 もう「手遅れ」であるのは間違いないが、ここらで一度無能だと気づけたタイミングについて復習をするべきタイミングかもしれない。 本日は改めて安倍晋三という政治家の無能を裏付ける一旦をご紹介したい。 これによって「なんであの時気づかなかったんだ」という反省をするきっかけ
アベノミクス成果の“仕掛け” GDP算出方法変更、不都合な試算拒む（西日本新聞） - Yahoo!ニュース
安倍晋三首相は「経済最優先」を掲げることで底堅い支持を集めてきた。政権が発足した2012年12月からの景気回復は「戦後最長に及んだ可能性が高い」（内閣府）とされ、国内総生産（GDP）の伸びもその「成果」に数えられる。ただ、アピールに使われる数字の裏側に目を凝らせば、数字を大きく見せる“仕掛け”も見え隠れする。アベノミクスの成果は本物なのか－。 【画像】安倍官邸を支える人脈 「名目GDPが1割以上成長し、過去最高となった」。首相はアベノミクスの成果をこう強調する。 経済の成長や景気を表すGDP。首相は15年、景気実感に近いとされる名目値を20年ごろに600兆円に引き上げる目標を掲げ、達成可能と明言した。 15年度当時の名目GDPは500兆円程度にとどまっていたが、その後に数値が急伸。直近の19年7～9月期は559兆円に達している。 ただ、この伸びは額面通りには受け取れない。うち30兆円程度は
「日本が過去最低順位」と報じられたジェンダーギャップ指数に誤報の疑い
リンク ハフポスト 男女平等はまた後退 ジェンダーギャップ指数2019で日本は過去最低を更新し121位、G7最低 ジェンダー・ギャップ指数は、経済・教育・健康・政治の4分野14項目のデータを元にして、各国の男女の格差を分析した指数。日本は、調査対象となった世界153カ国のうち、121位だった。 34 users 4206 須藤玲司 @LazyWorkz ジェンダーギャップ指数2019で日本は過去最低を更新 huffingtonpost.jp/entry/story_jp… ＞中等教育への就学率が128位（同1位）まで転落したことが、全体の順位を大きく変動 えっ、なんで!? とデータを確認してみたら。 2019年 女48.8% 男51.2% 2018年 女100% 男96.8% …集計ミスじゃねーか！ヽ(`Д´)ﾉ pic.twitter.com/sAjblmHRqI 2019-12-18
赤池情報量規準 - Wikipedia
赤池情報量規準（あかいけじょうほうりょうきじゅん; 元々は An Information Criterion, のちに Akaike's Information Criterionと呼ばれるようになる）は、統計モデルの良さを評価するための指標である。単にAICとも呼ばれ、この呼び方のほうが一般的である。統計学の世界では非常に有名な指標であり、多くの統計ソフトに備わっている。元統計数理研究所所長の赤池弘次が1971年に考案し1973年に発表した[1]。 AICは、「モデルの複雑さと、データとの適合度とのバランスを取る」ために使用される。例えば、ある測定データを統計的に説明するモデルを作成することを考える。この場合、パラメータの数や次数を増やせば増やすほど、その測定データとの適合度を高めることができる。しかし、その反面、ノイズなどの偶発的な（測定対象の構造と無関係な）変動にも無理にあわせてしま
Python統計テクニック集 ～Pythonで抗う統計解析～ - Qiita
これは、Open and Reproducible Science Advent Calendar 2019：13日目の記事です。 記事の目的 統計解析といえばRです。 しかし私のようにPythonだけでなんでもやりたい人もいます。 そんな人に向けて、Pythonで統計解析を行う上で便利なライブラリやテクニックをご紹介します。 同じテーマの記事や書籍も多々ありますが、他ではあまり紹介されていないものを中心にまとめるつもりです。 各ライブラリ・テクニックの詳細についてはなるべく別記事を紹介する方針です。 対象：Pythonを使ったことはあるけれどガチではない人 Jupyter Notebook / Lab 様々な記事で紹介されているド定番ですが、一応ご紹介します。 なぜ私たちはSPSSのようなGUIベースでなく、PythonやRのようなプログラムベースの統計ソフトを使うのか。 それは高価だか
総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門
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
「アメリカのプログラマの給料が高い」は本当か？ - NomoLog
こんな記事を見つけました。 アメリカのプログラマーの言語別年収wwwwwwwww で、上の記事で引用されている表がこちら 1$=100円とすると、大体1000万円から800万円のレンジですね。 で、こちらが日本のプログラマの言語別年収 プログラミング言語別!求人給与額ランキング 大体400万円から300万円のレンジですね。夢も希望もありません。 訂正 プログラミング言語別!求人給与額ランキング に表記してある給与は下限金額であるというご指摘を受けました。 つまり、Pythonプログラマを雇う会社は平均して最低380万円程度払っているということです。私がソースをきちんと読んでいませんでした。大変申し訳ありませんでした。 プログラミング言語別給与のソースは他に発見できませんでしたが、”プログラマ”として一括りにしたソースはいくつかありました。 プログラマーの平均年収 プログラマーの給料・年収
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Hiroshi Makita Ph.D. 誰が日本のコロナ禍を悪化させたのか？扶桑社8/18発売中 on Twitter: "このグラフを見て・・・・・ 1.日本の医療が優れていて押さえ込みに成功していると評する人は、高等教育程度の科学知識が欠如している。簡単にエセ科学に騙される人。または極端なレイシスト。 2.正解は、日本の統計には著しい本質的且つ… https://t.co/rZC5kz4AKV"
数学、統計学を学ぶ上で必須となる「集合・数列」の6つの数学記号をPythonコードと図で理解する
えるエル on Twitter: "東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI"
何故日本の女性は学力が低いのか？