統計局ホームページ
分析レポート 統計ヘッドライン - 統計局月次レポート -令和5年10月13日更新 令和5年10月（統計ヘッドライン No.164） 統計Today - 統計をめぐる新しい動きやメッセージ -令和5年9月25日更新 令和5年住宅・土地統計調査 ～みんなのおうち調査 10月1日が調査日です～（統計Today No.198）（PDF：589KB） 統計トピックス - 「国民の祝日」や季節にちなんだ統計データ -令和5年9月17日更新 統計トピックスNo.138 統計からみた我が国の高齢者－「敬老の日」にちなんで－ 労働力調査ミニトピックス - 労働力調査結果に関する分析レポート - 家計ミニトピックス - 家計調査結果に関する分析レポート - 小売ミニトピックス - 小売物価統計調査結果に関する分析レポート - 統計を学ぶ ・児童・生徒向け学習サイト ・先生向け学習サイト （授業モデル・補助教
ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
【保存版】企画書に使いたい統計データが見つかる、調査レポートサイト厳選9個+α | Find Job ! Startup
企画書には、市場規模・ユーザーニーズの裏付け等を説明するために調査データは入れたいところ。 ただ、資料作成で焦っている時ほど、検索しても良い情報が見つかりませんよね。そんな時は、今回ご紹介するサイトの中を覗いてみて下さい。スタートアップが投資家の方など社外向けに資料を作る時に、必ずや役に立つデータが見つかるはずです。 目次 【1】政府機関でデータを公開しているサイト（×2サイト） 【2】リサーチ会社の公開調査を横断的に探せるサイト（×3サイト） 【3】公開調査を見れる調査機関のサイト（×4サイト） 【4】自主調査の結果を公開しているリサーチ会社のサイト（+α） 【1】政府機関でデータを公開しているサイト １．総務省統計局 総務省統計局のサイトでは、「国勢調査」「人口推計」から、「家計消費状況調査」「サービス産業動向調査」など様々な国内統計データが無料で閲覧できます。統計データ一覧はこち
ニッポンのセックス
昨今、様々なメディアで「草食系男子」や「肉食系女子」といったニュースを見かけるようになりました。週刊誌などでは「セックスレス」を特集した記事もずいぶん目にします。 私たち相模ゴム工業は「避妊」と「性感染症予防」に効果のあるコンドームを製造販売するメーカーとして、今のニッポンのセックスは、ホントはどうなっているのかを徹底的に調査しました。 日本で行われたセックスに関する調査では、恐らく最大級のものであると思います。 セックスの平均回数や経験人数などの一般的なものから、セックスに対する意欲やセックスをしたくない理由など、相当踏み込んだ内容まで調査しておりますので、今のニッポンのセックスが浮き彫りになっています。 調査結果は項目ごとに区分されていますので、是非ご興味のあるものからご覧ください。 調査日：2013年1月 調査対象：47都道府県 20～60代男女 調査人数：14,100名（1都道府
統計の基本事項
トップページ→研究分野と周辺→システムの評価→ 基本統計量 平均（算術平均）値は、（データ値の総和）÷（データ数）となる。（或るデータの値）－（平均値）を、そのデータの偏差という。偏差の絶対値の大きいデータが多ければ、そのデータ群はばらつきが大きい。データ群のばらつきの大きさを単純に偏差の総和とすると、偏差には正負があるので相殺されてしまう。 そこで、各データの偏差を二乗する（こうすれば必ず正の値になる）。（各データの偏差の二乗の総和）÷（データ数）をそのデータ群の分散と呼び、ばらつきの大きさを表す。また、分散の平方根を標準偏差という。英語では偏差はDeviation、分散はVariance、標準偏差はStandard Deviationとなるので、標準偏差はS.D.と略記される事も多い。 統計の最も基本的な量である基本統計量としては、他に最大値、最小値、範囲（最大値－最小値）、中央値（デ
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
研究用にニコニコ動画のコメント約300GBを公開‐ニコニコインフォ
ニコニコ動画をご利用いただきありがとうございます。 去る4月末、第四回ニコニコ学会β開催を記念し、国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ(IDR)ご協力の元、ニコニコ動画のメタデータ「ニコニコデータセット」を公開しました。 データはニコニコ動画に昨年11月初旬までに投稿された約830万件の動画のメタデータ（タイトル、説明文、タグ、投稿日時、再生数等）約12GBと、それに対するコメントデータ（コメント本文、投稿日時、コメント位置等）約300GBです。動画データ本体および個人を特定するユーザIDは含まれません。原則「すでに公開されているデータ」をとりまとめており、非公開のデータは含みません。 本データが公開されることにより、スクレイピング等を行わなくともニコニコ動画に関する研究が行えるようになります。 また、学術機関に所属する研究者が検証可能な形で公式に研究発表しやすくなるものと考えられ
オープンデータ徹底入門
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「毎日の数字を追いかけ、毎日改善する」ことの意外な落とし穴 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※今回の記事の内容はかなり難解かもです） 大竹文雄の経済脳を鍛える（2月13日分記事） 幾何ブラウン運動と見せかけの回帰 - My Life as a Mock Quant 得てして多くの企業では、「毎日の数字（売上高・利益・在庫etc.）を追いかけ」、「その結果を元手に毎日改善する」ということを日々励行しているのではないかと思います。 ところで、こんな体験したことはありませんか？ 「毎日毎日、物凄く一生懸命数字を見ながら頑張ってカイゼンし続けて、確かに頑張った時は数字は上がったし、頑張りが足りない時は数字が下がった。それに一喜一憂しつつもずっと物凄く頑張り続けた・・・でも、あれからもう数ヶ月経ったのに全体としては数字は下がってきている。どうしてなんだろう？？？」 なるほど、もしかしたらその時の改善努力が正しくなかったのかもしれません。でも、実は「そもそも改善努力と数字とは何の関係もなか
統計学入門−目次
最終更新日：2022年08月24日 前口上へ 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
TechCrunch | Startup and Technology News
Yellow, an asset financier for solar energy and digital devices in Africa has raised $14 million series B funding in a round led by Convergence Partners with participation from the Energy Entrepreneur Fisker, the electric carmaker founded by the Danish auto designer Henrik Fisker, is gearing up to enter the Chinese market where competition is increasingly cut-throat, following in the footsteps of
相関と因果について考える：統計的因果推論、その(不)可能性の中心
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80：βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
何月何日生まれが多いのか、一目でわかる誕生日チャート
何月何日生まれが多いのか、一目でわかる誕生日チャート2012.05.22 13:558,772 そうこ 夏、ダントツ多いな。 誕生日、それは特別な日。しかし、その日に生まれたのはあなただけではありません。世界中で何十何百何千という人がその1日を誕生日として共有しているわけです。では、何月何日生まれが多いのでしょうか？ この色チャートなら一目でわかります。色が濃いほどその日生まれが多いんです。 このチャートに使用されたデータは1972年から1999年までのもの。ここ最近10数年のデータははいっていません。これを見るといつ出産するのが人気なのかすぐわかりますね。9月がダントツです。冬の9ヶ月後。冬は寒くて外にでず、家でイチャついてばかりいるからでしょうかね。 あなたの誕生日はどうでした？ 珍しい日でしたか？ ※ 併せて以下記事を是非参考にしてみてくださいね。何でって？ みなさんのご想像にお任せ
日本の人口推移 1950～2050
伝わるINFOGRAPHICS〈ツタグラ〉テーマ3「これからの働き方を表現」藻谷浩介氏のセッション資料の人口推移グラフを動的に閲覧できるように再現。
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
主成分分析が簡単にできるサイトを作った - ほくそ笑む
あけましておめでとうございます。 本年もよろしくお願いいたします。 主成分分析 さて、昨年の終わりごろから、私は仕事で主成分分析を行っています。 主成分分析というのは、多次元のデータを情報量をなるべく落とさずに低次元に要約する手法のことです。 主成分分析は統計言語 R で簡単にできます。 例として iris データで実行してみましょう。 data(iris) data <- iris[1:4] prcomp.obj <- prcomp(data, scale=TRUE) # 主成分分析 pc1 <- prcomp.obj$x[,1] # 第一主成分得点 pc2 <- prcomp.obj$x[,2] # 第二主成分得点 label <- as.factor(iris[,5]) # 分類ラベル percent <- summary(prcomp.obj)$importance[3,2] *
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日本経済のネタ帳
日本統計学会創立75周年記念出版『21世紀の統計科学』(全3巻) 増補HP版 (2012年1月)