チャートで見る日本の感染状況 新型コロナウイルス
データの集計方法 データは主に厚生労働省の発表に基づいており、集計値は都道府県発表と異なる場合がある。発表の欠落や大幅な修正は、都道府県のHPや聞き取りでデータを随時補足している。厚労省は5月8日分に退院者などの集計方法を変更した。厚労省発表はPCR検査について、退院時の確認検査を含めない検査人数で集計している。ただし、一部の自治体では検査人数ではなく、検査件数が計上されている。厚労省は累計の検査人数を訂正して減らしても、過去に遡って集計値を修正しない。そのため、新規の検査人数が訂正前後でマイナスになっている箇所がある。長崎県は長崎市に停泊するクルーズ船乗員の感染を県内の感染者数に計上しないと発表している。「人口10万人あたり感染者数」の人口は総務省統計で2019年10月1日時点。 閉じる 編集 榎本敦、前田絵美子、五十嵐孝、綱島雄太、久保田昌幸、有年由貴子、富田美緒 Webディレクション
新型コロナウイルス感染 世界マップ
編集榎本敦、前田絵美子、五十嵐孝、綱島雄太、久保田昌幸、有年由貴子、富田美緒 ディレクション清水明、久能弘嗣、安田翔平 デザイン・マークアップ久能弘嗣、安田翔平 プログラム加藤浩也、清水正行、森川将平
食べログ3.8問題に終止符を打つ
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
統計局ホームページ/日本統計年鑑/本書の内容
利用上の注意 利用上の注意 日本統計年鑑全文（HTML5） 第七十三回日本統計年鑑 令和6年 第七十二回日本統計年鑑 令和5年 第七十一回日本統計年鑑 令和4年 第七十回日本統計年鑑 令和3年 第六十九回日本統計年鑑 令和2年 第六十八回日本統計年鑑 平成31年 第六十七回日本統計年鑑 平成30年 第六十六回日本統計年鑑 平成29年 第六十五回日本統計年鑑 平成28年 第六十四回日本統計年鑑 平成27年 第六十三回日本統計年鑑 平成26年 第六十二回日本統計年鑑 平成25年 第六十一回日本統計年鑑 平成24年 (Excel表のみ) 第六十回日本統計年鑑 平成23年 (Excel表のみ) 正誤情報 日本統計年鑑の一部に誤りがありました。訂正箇所については以下を御覧ください。 令和5年3月10日更新 第七十二回正誤表（エクセル：15KB） 令和4年8月22日更新 第七十一回正誤表（エクセル：1
e_dis091a.pdf カールソン・パーキン法によるインフレ期待の計測と諸問題
経済社会総合研究所ウェブサイトは、2021年2月20日にESRI統計情報・調査結果ウェブサイトと統合し、リニューアル及びURL変更を行いました。 恐れ入りますが、下記URLよりアクセスいただきますようお願いいたします。 The Economic and Social Research Institute website combined with the ESRI Statistics website for a revamp on February 20, 2021, leading to URL changes.Please use the following URL to access the new site. 経済社会総合研究所ウェブサイト トップページ（https://www.esri.cao.go.jp/index.html） シンポジウム・フォーラム（https://www
統計用語と調査用語
【SPSSの使い方の目次へ】 統計用語と調査用語 社会調査用語 社会調査データの構造 社会調査データは、(回答者や回答社といった)ケースを行、変数を列とする二次元行列の形をとる。個々の変数の列での位置はすべてのケースに共通していることを固定書式、個々の変数の順番は一定でカンマ（,） またはブランクで区切られているが列の位置は一定ではないことを自由書式と呼ぶ。従来、社会調査データは固定書式を用いたテキスト・ファイルの形で入力・保存することが多かった。 変数 変数(variable)とは調査票における個々の質問や質問項目のことであると考えれば理解し易いだろう。また、変数値(value)とは、当該の設問や質問項目の回答選択肢のことである。厳密に定義すれば、変数とは、個々のケースによって変わり得るところの変数値を配列要素とする一次元行列のことである。したがって、ひとつの変数は特定のケースであれば必
回帰分析（
回帰分析（重回帰） 単回帰分析は、１変数から１変数を予測する場合に使用されますが、複数の 変数から１つの変数を予測しようとする場合には重回帰分析が使われます。 ｎ個の変数を説明変数とする重回帰式は以下のようになります。 ＝β１ｘ１＋β２ｘ２＋＋βｎｘｎ＋α この式は、基本的には単回帰式と同じもので、ｙのｘに対する回帰を加算的な直線式で解釈するものです。ｘを説明変数、ｙを目的変数（被説明変数）と呼ぶのも単回帰分析と同様です。 α、βｎは回帰係数と呼ばれ、βｎはそれぞれの説明変数にかかる重み（回帰係数）です。 算出された重回帰式の有意性は、単回帰分析と同様、回帰式で説明されるバラツキと、説明しきれないバラツキ（残差）との比（Ｆ値）で検定されます。 また、それぞれの（偏）回帰係数の有意性ついても同様に検定されますが、エクセルの分析ツールではｔ検定でその有意性が検定されています。 （例題）
重回帰分析
■Excel：重回帰分析(3)･･･分析ツールの使い方，説明変数の選び方 ここでは，学的に厳密なことは望まず，仕事や研究で報告書を半日程度でまとめなければならない人を念頭に置いて，大筋の説明を目指す．重回帰分析自体に使える時間として，は30分～1時間程度を想定する．（もっと詳しい説明が必要な人は下端に参考資料を示す．） ■Excelの分析ツールの使い方■ 次の例では，冷蔵庫の「実勢価格」（目的変数）を「総容量L」「ドア数(個)」「冷蔵室L」「冷凍室L」「野菜室L」「製氷室L」（説明変数）で表わす重回帰式を求めることを当面の目標とする． 次の図のように目的変数（被説明変数，従属変数）がＡ列にあり，説明変数（独立変数）がＢ～Ｇ列に入力されている場合を例に解説する． 操作方法は、下の［前の操作］［次の操作］ボタンを順次押せば表示される．（データの出所：2007.3.18に価格.com＞スペック検
Rで主成分分析 | Casley Deep Innovations株式会社 技術ブログ
※メジャーリーグの規定投球回数を満たした先発投手に限定しています。各項目の説明を簡単にしてみましょう。 防御率 ･･･ 1ゲーム9イニングの中での平均失点(ただし、味方のエラー絡みによる失点は含まれない) 勝ち ･･･ 先発が5回以上を投げてチームがリードしたまま試合を終了した数 投球回数 ･･･ シーズン通しての投球回数の合計 被打率 ･･･ 打者一人に対して安打を打たれる確率 被本塁打 ･･･ シーズン通してホームランを打たれた数 四死球 ･･･ シーズン通してのデッドボール、フォアボールの合計 奪三振 ･･･ シーズン通してピッチャーが三振を取った数 ゴロ/フライ率 ･･･ ゴロアウト数÷フライア
>data(airquality)
まず、次のようにＲ上でデータセットを作成する。もちろん、単回帰で用いたデータセットに1列(ウエスト)を付け加える方法で作成することもできる。 >体重<-c(50,60,65,65,70,75,80,85,90,95) >身長<-c(165,170,172,175,170,172,183,187,180,185) >ウエスト<-c(65,68,70,65,80,85,78,79,95,97) > taikei2<-data.frame(体重,身長,ウエスト) > taikei2 体重 身長 ウエスト 1 50 165 65 2 60 170 68 ＜後略＞ まず、データの変数間の関係を考察するため、相関行列と対散布図を求める。相関は関数corを用いて求める。 > round(cor(taikei2),4) 体重 身長 ウエスト 体重 1.
統計学の代表的な手法を実践する (4) 〜 因子分析 - Qiita
前回までロジスティック回帰の話でしたが今日は因子分析の話です。 最初に掲げた一般化線形モデルの表を参照してください。 因子分析とは、複数の変数があったとき、その背後にそれらに影響する構成概念があるものと仮定し、少数の潜在的変数で複数の変数間の関係を説明しようというものです。 このように少数の変数へと変換することを縮約、またこの構成概念を説明する潜在的変数を因子と言います。因子分析は背後に共通した因子が想定できる変数を縮約し、新しい量的な変数を作ります。 このような伝統的な統計手法はすでに解説しているサイトがたくさんあります。たとえば次のページなども参考にしてください。 株式会社NTTデータ数理システム S+rescue Chap6 因子分析 http://www.msi.co.jp/splus/learning/rescue/factor.html 因子分析をやってみる 昨今では Pyth
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統計局ホームページ/世界の統計2024
章番号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 第1章 地理・気象 （PDF：4,236KB ／ エクセル：45KB） 目次へ戻る 1-1 主な高山 〔出典〕 自然科学研究機構 国立天文台「理科年表」（2023年版） 〔解説〕 アジアは標高上位20山、北アメリカ、南アメリカ、ヨーロッパ及びアフリカは上位5山、オセアニア・南極は上位3山までの高山を掲載。 1-2 主な河川 〔出典〕 自然科学研究機構 国立天文台「理科年表」（2023年版） 〔解説〕 流域面積80万平方キロメートル以上の河川を掲載。 1-3 森林の面積 〔出典〕 FAO, Global Forest Resources Assessment 2020 2020年10月ダウンロード 〔解説〕 森林：高さ5メートル以上の樹木で覆われた0.5ヘクタール以
サンプルデータファイル 村瀬SPSS SAMPLE DATA FILES by MURASE Yoichi, HIROSE Tsuyoshi, TAKADA Hiroshi
『SPSSによる多変量解析』 サンプルデータ http://shakaichousa.net/mua 分析実習用資料 教育研究目的ならば誰でも自由にお使いください 村瀬洋一・高田洋・廣瀬毅士編『SPSSによる多変量解析』オーム社(2007年12月発行) で用いた各種サンプルデータを掲示しています。 主に用いたのは、都道府県別データと、仙北調査データです。ご自由にお使いください。 練習用に人数を減らしたデータがあるので、研究用に大きなデータ用いたい時は個別にご連絡ください。 email muraseyo ○gmail.com 『SPSSによる多変量解析』目次 はじめに サンプルデータについて 第１章 統計分析の目的とは 村瀬洋一 第２章 SPSSの基本操作 神林博史 第３章 統計分析の基礎 神林博史 第４章 クロス集計、独立性
生活定点1992-2018｜博報堂生活総研
生活定点とは？ 1992年から隔年で実施している生活者の意識調査です。同じ質問を繰り返し投げ掛け、その回答の変化を定点観測しています。
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Statistical functions (scipy.stats) — SciPy v0.14.0 Reference Guide
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