総務省｜地方行政のデジタル化｜全国地方公共団体コード
都道府県コード及び市区町村コード 都道府県コード及び市区町村コードは、情報処理の効率化と円滑化に資するため、コード標準化の一環として、総務省（当時：自治省）が昭和43年に全国の都道府県及び市区町村のコードを設定したものです。以来、変更が生じた都度、更新を行っています。 「都道府県コード及び市区町村コード」 （令和6年1月1日更新） PDFファイル Excelファイル 「都道府県コード及び市区町村コード」改正一覧表（平成17年4月1日以降） （令和5年4月1日更新） PDFファイル Excelファイル 一部事務組合等コード 広域連合、一部事務組合等については、都道府県が付番を行い（以下「一部事務組合等コード」といいます。）、毎年4月1日現在で設置されている予定の一部事務組合等コードについて、総務省が都道府県に照会を行い、一覧表を作成しています。また、年度途中で設立・改廃が行われた場合は、都道
なるほど統計学園高等部 | 箱ひげ図
特徴 箱ひげ図はデータのばらつき具合を示すのに用います。データのばらつきはヒストグラムでもみることができますが、箱ひげ図は異なる複数のデータのばらつきを比較する事ができます。 箱ひげ図は四分位を用いてデータの散らばりを表します。四分位とはデータを昇順に並べて、4等分したものです。小さい値から数えて、総数の1/4番目に当たる値が第1四分位、真ん中に当たる値が第2四分位（=中央値）、3/4番目にあたる値が第3四分位となります。 都道府県別人口10万人当たりの医師の数について、下図で2004年と2006年とを比べると、全体として増加しているものの、最大値の増加が大きいことが見てとれます。 ここで紹介したのは、ひげの両端がそれぞれ最小値、最大値になっている箱ひげ図ですが、中には、上下から10%点をひげの両端として描いている箱ひげ図もあります。 新聞やインターネットで箱ひげ図を見かけたときは、ひげの
サンプルサイズを決めるための複雑な計算をExcelでやってのける（資料紹介） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事で、Rパッケージ{pwr}によるサンプルサイズの決め方を紹介したわけですが。 サンプルサイズの決め方 (統計ライブラリー) 作者: 永田靖出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2003/09/01メディア: 単行本購入: 20人 クリック: 277回この商品を含むブログ (15件) を見る （※アフィリエイトの類はやっていないので、こちらから購入されても僕にはビタ一文入りません念の為） 『サンプルサイズの決め方』（永田靖・朝倉書店）で紹介されている計算方法を、医療統計で著名な芳賀敏郎氏が、Excelでの実装手順を非心t分布などの重要な確率密度分布を計算するVBAスクリプトともに公開しているドキュメントを見つけました。 永田 靖 著「サンプルサイズの決め方」 | 補助資料 | Excel による検出力とサンプルサイズの計算（芳賀 敏郎）(PDF) これさえあれば（上の原著を理解して
「n日間移動平均」＋「±2σ境界線」をExcelでプロットしてお手軽にKPIの異常値をチェックする（厳密ではないけど） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
僕の得意分野は計量時系列分析(Econometric time series analysis)なんですが、実際にソーシャルwebサービス企業でデータ分析に取り組む上ではそんなに細かいことやる必要はない、というかそこまで正確な分析をする前に実務上色々やるべきことがある、ということは結構多いです。 実際のところ、本当は異常値検出・外れ値検出みたいな手法でゴリゴリやりたい（例えばyokkunsさんが提供なさっているRの{ChangeAnomalyDetection}パッケージとか、はたまた{tsDyn}パッケージでも実装されているようなSETARとか、もしくは{MSwM}パッケージでやれるマルコフ状態転換モデルとか）んですが、Rを使ってもらうだけでも一苦労という現場ではそうも言ってられないという実態もあります。 ということで、もう何もかも面倒なのでお手軽に「KPIの上がり下がりを見て『これ凄く
http://atiboh.sub.jp/t07kaikibunseki.html
ど素人の「Excel 回帰分析」表の見方 (単回帰分析) Excel ・ 分析ツールの「回帰分析」は、Excelが提供する便利な機能の一つです。 [注] ： ど素人の「Excel 回帰分析」表の見方は、「回帰分析」の各出力項目を関数等に当てはめてみたものですので、統計学の理論説明はありません。統計無脳ですので。(・_- ;;ゞ ﾊｼﾞ ・回帰分析 ： 相関関係や因果関係があると思われる2つの変数のうち、一方の変数から将来的な値を予測するための予測式（回帰直線）を求めるための手法です。2組のデータの傾向を分析するために行われます。 ・単回帰分析 ： 説明変数が1つの場合の回帰分析 (重回帰分析は、説明変数が、複数ある場合の回帰分析です。) ・目的変数 (従属変数又は被説明変数) ： 予測される側の変数 y ・説明変数 (独立変数) ： 予測に用いられる変数x1、x2、x3・・・ ・
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[PDF]統計表における機械判読可能なデータ作成に関する表記方法について
