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統計に関するantiroshのブックマーク (5)

  • 社会人なら知っておきたい無料の公的統計データ「e-Stat」と「統計メールニュース」 | 初代編集長ブログ―安田英久

    今日は、マーケティングや企画に携わる社会人なら知っておきたい、というよりは、知らないと恥ずかしい、無料で利用できる公的統計データのポータルサイト「e-Stat」の情報と、新しい統計データが自動的に飛んでくる「統計メールニュース」の情報をお届けします。 すでに6月も下旬。新入社員の方も配属部署が決まってバリバリ働いていることだと思います。 マーケティングや企画の仕事をする人にとって、調査データというのは大切なもの。 ネット上で発表される「○○のサービスのユーザー数が○○万人」なんて調査データ、みんな好きですよね。Googleトレンドのような検索ボリュームの情報や、どのブラウザがどれぐらい使われているかといった調査データも人気です。 どれも無料で入手できるデータですが、実は税金でちゃんとした手法でつくられている、質の高い調査データというのが、あるのです。 それが、政府の出している統計データ。

    社会人なら知っておきたい無料の公的統計データ「e-Stat」と「統計メールニュース」 | 初代編集長ブログ―安田英久
    antirosh
    antirosh 2014/06/25
    みんなだいすきe-Stat 気がつくと1日が終わっているとか終わってないとか
  • 統計の落とし穴と蜘蛛の糸|実験医学online:羊土社 - 羊土社

    § 涙なしの統計学は可能か 講師のひとりとして私も参加したある統計研修の受講生が別の講師が担当した講義内容に関して次のような質問を投げました: 多くの確率分布があることはわかったのですが,いずれも数式で説明されていて,ほとんど理解できませんでした.グラフや図を用いてもっとイメージしやすい説明はできないのでしょうか?それぞれの確率分布は,実生活のこんな場面で使えますとか,こんなデータに当てはまりますというような身近な事例を用いて説明できませんか? 読者のみなさんもご存知のように,いわゆる数理統計学の理論体系では,現実世界のデータの挙動をある数式で表現された確率密度関数をもつ確率分布によってモデル化します.たとえば,確率変数(変量)が連続的ならば正規分布,離散的ならば二項分布のような確率分布がこれまで数多く提示されてきました.そして,数理統計学に基づく統計分析の道は,いかにすればこれらの確率

  • 生産人口、初の8000万人割れ 総人口4年連続減 - 日本経済新聞

    総務省が28日発表した住民基台帳に基づく3月末時点の人口動態調査によると、日人の総人口は1億2639万3679人と、4年連続で減少した。死亡数が出生数を上回る自然減が過去最大を更新したことが響いた。15~64歳の生産年齢人口は7895万7764人と、初めて8000万人台を割り込み、全体の62.47%まで縮小した。生産年齢人口の減少は日経済の潜在成長率を押し下げる要因となる。住民基台帳の

    生産人口、初の8000万人割れ 総人口4年連続減 - 日本経済新聞
    antirosh
    antirosh 2013/08/29
    還暦で定年だワーイヽ(゚∀゚)メ(゚∀゚)メ(゚∀゚)ノワーイって発想をなくしてだな、生涯できうる限りできることで生産しつづけるぐらいの勢いがないと、さすがに背負うのは辛いんだよねー
  • A/Bテストの数理 - 第1回:人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて - - doryokujin's blog

    データ解析の重要性が認識されつつある(?)最近でさえも,A/Bテストを始めとしたテスト( = 統計的仮説検定:以後これをテストと呼ぶ)の重要性が注目される事は少なく,またテストの多くが正しく実施・解釈されていないという現状は今も昔も変わっていないように思われる。そこで,シリーズではテストを正しく理解・実施・解釈してもらう事を目的として,テストのいろはをわかりやすく説明していきたいと思う。 スケジュール スケジュール 第1回 [読み物]:『人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて』:人間の感覚のみでは正しくテストの判定を行うのは困難である事を説明し,テストになぜ統計的手法が必要かを感じてもらう。 第2回 [読み物]:『「何をテストすべきか」意義のある仮説を立てるためのヒント』:何をテストするか,つまり改善可能性のある効果的な仮説を見いだす事は,テストの実施方法うんぬんより

    A/Bテストの数理 - 第1回:人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて - - doryokujin's blog
  • 生還した戦闘機が教えてくれること ~ 選択バイアスの罠 - Feel Like A Fallinstar

    久しくご無沙汰しておりました。 書くネタ自体は山ほどあるんですが、業が凄い勢いで動いているのでそっちに集中していましたです。 さて、たまには分析チックなお話を。統計でガチガチの石頭になってしまわないように、常に僕が気をつけていることの1つが「選択バイアスの罠」です。 生還した戦闘機、しなかった戦闘機 あ、ちなみに、いまきは別に統計や分析の(アカデミックな意味での)専門家ではないので、そのあたりはご容赦を(汗 時に1940年ごろ。 世界は第二次世界大戦の真っ只中です。 統計学者のエイブラハム・ワルドという方が戦闘機の脆弱性について調査していたそうです。 帰還した戦闘機の大量のデータが彼の元に届きます。 「入手したデータどれもが、戦闘機のある部分の被弾頻度が他の部分よりも過度に多いことを示していた。」 さて、ここからどういう結論を導けばいいのでしょうか? (ちょっと立ち止まって考えてから読ん

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