【基本】平均値・中央値・最頻値はどう使い分ける？ | なかけんの数学ノート
主なデータの代表値に、平均値、中央値、最頻値の3つがあります。どれも、データ全体の特徴を表すものですが、どうして代表値が3つもあるのでしょうか。「1個なら覚えるのも楽なのに！」と言いたい人もいるでしょう。また、結局どれを使えばいいのかわからないという人もいるかもしれません。 ここではそういった疑問について考えていきます。3つの代表値のメリット・デメリットや、使い分けについて考えていきます。 各代表値の得意・不得意 代表値とは、データ全体の特徴を表した値のことです。平均値は、「すべての数値を足して、数値の個数で割ったもの」、中央値は、「数値を小さい方から並べたときに、真ん中に来るもの」、最頻値は、「一番個数が多いもの」です。どれも「データを特徴づける値」ですが、それぞれの代表値には、得意・不得意があります。 データが次のようにきれいな左右対称の山の形に分布していた場合は、平均値も中央値も最頻
「給料が多いほど仕事が好き」「よく使うプログラミング言語」「開発環境」「開発者歴」「OS」など世界中の開発者の統計をまとめた「Stack Overflow Developer Survey 2016」
By Alper Çuğun コンピューターやプログラミングの情報交換を行う「ナレッジコミュニティ」であるStack Overflowには常に世界中から多くの質問が寄せられ、さらにはそれに回答する書き込みが多く投稿されています。サイトでは8秒に1個の割合で質問が寄せられ、2015年には5万6033人もの開発者が質問に答えているのですが、Stack Overflowではそれら回答者に対して45個のアンケート調査を実施して、どのようなユーザーがサービスを利用しているのか調査を行いました。 Stack Overflow Developer Survey 2016 Results http://stackoverflow.com/research/developer-survey-2016 この統計を発表するにあたりStack Overflowは「調査は完璧というわけではありません。サンプル数が多
日本郵便がひそかにやっていたサービスが熱い！ＤＭのリーチ確率が上がる画期的なサービスとは？ - 働き者ブログ
Photo by TatsuoYamashita （2014年4月12日21時追記） 【日本郵便がやっている知られざるサービス】 こんばんは。 今日は少しお仕事のことを。 お客さんの案件で、広告の手段としてダイレクトメール（DM）を送ることがあるのだが、そこで知った日本郵便がやっている便利なサービスを紹介したいと思う。ＤＭは古典的な販促手法とも思われがちだが、その効果はバカにできない。作り方や送り先をきちんと設定できればまだまだ現役の告知方法なのだ。 そのDMを送る、ということになると普通は住所と名前が分かる顧客リストが必要になるのだが、日本郵便のサービスで「配達地域指定郵便物（タウンメール）」というものがある。 これは送り先の住所と名前が分かっていなくても、送りたい”エリア”を指定して各家庭に送ってもらうサービスだ。たとえば新規オープンするお店や、キャンペーンの案内などを送りたいときに、
職業別の生涯未婚率
生涯未婚率という指標をご存知でしょうか。読んで字のごとく，生涯，未婚の状態にとどまる者がどれほどいるかです。 これは，全人口の人生を死ぬまで追跡して出すような，込みいったものではありません。生涯未婚率としては，50歳時点の未婚率が用いられます。この年齢以降は，結婚する者はほとんどいないであろう，という仮定に立つわけです。 なお，多くの官庁資料の年齢統計は5歳刻みのものですが，5歳刻みの統計から生涯未婚率を出す場合，40代後半と50代前半の未婚率を平均するという便法がとられます。 私は，この方式に依拠して，男女の生涯未婚率を職業別に計算してみました。こういうデータは見かけないので，興味を持った次第です。正規・非正規の影響を除くため，正規職員男女の率を出すこととします。資料は，2012年の総務省『就業構造基本調査』です。 http://www.stat.go.jp/data/shugyou/2
A/Bテストのガイドライン：仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む） - 廿TT
本記事の編集方針 ※この記事に興味をもたれた方は、 A/Bテスト カテゴリーの記事一覧 - 廿TT も、必要に応じてご覧いただければと思います。 本記事はもともとは、「A/Bテストの数理」への批判：「有意」とはなにか の続き的なエントリでした。 しかし、予想外に反響があったため Request for Comments（ご意見求む）の精神で、随時更新している部分もあります。 ただし、ベースとなる主張、Web系施策のA/Bテストに、仮説検定は向かないという部分は変化していません。 もしぼくの考えが変わり、「やっぱ仮説検定、いいかも」となった場合、本記事の存在価値はほぼ消滅します。 そのようなことがあれば、ページ最上部に「考えが変わりました」と明記します。 また、他の修正箇所も区別して明記し、差分がわかるようにします。 ただし細かい言い回しや、誤字脱字等はだまって修正します。 目次： そもそも
6億9000万ドルの大部分をオンラインで資金調達したオバマチームから学ぶ巧みなメール戦略 | Content Marketing
昨年のアメリカ大統領選挙で一番話題になったのはニューヨークタイムズのネイト・シルバーが全50州の選挙結果を予測し、全て当たっていたことだろう。彼は統計が得意で野球選手の評価システムもバイアウトした経歴もあり、独自の数理モデルで世論調査の結果を分析し、予想している。昨年のアメリカ大統領選挙で一番話題になったのはニューヨークタイムズのネイト・シルバーが全50州の選挙結果を予測し、全て当たっていたことだろう。彼は統計が得意で野球選手の評価システムもバイアウトした経歴もあり、独自の数理モデルで世論調査の結果を分析し、予想している。 この話題の他にIT業界で気になる点といえば、オバマのオンラインでの資金調達力だ。前回の大統領選ではFacebookの初期メンバーであるクリス・ヒュージがオバマ陣営で活躍したことが注目されていたが、もっと面白い話しがある。ゲーミフィケーション要素を組み込んだサイトを開設し
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
WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、 ２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
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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)