総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
50歳未婚率が急上昇 20年は男性28％、女性17％ ｜ 共同通信
Published 2022/12/29 16:51 (JST) Updated 2022/12/29 17:51 (JST) 50歳までに一度も結婚したことのない人の割合が急速に増えている。厚生労働省の国立社会保障・人口問題研究所が公表した最新の調査結果によると、2020年の全国平均は男性が28.25％、女性が17.81％に達した。近年は特に女性の伸びが顕著で、少子化が加速している。 同研究所は5年に1回の国勢調査に合わせ、50歳時点の未婚率を算出している。 20年は、男性は東京（32.15％）が最高。埼玉（30.24％）、神奈川（30.07％）が続き、首都圏が高かった。女性は東京（23.79％）、高知（21.13％）、大阪（20.60％）の順だった。
独身男性の平均資産額が急に「500万円」も増えた理由｜玉坂
統計やっている人からするとなんら特別な話でもないのかもしれませんが。知人がこんなことを言っていたんですよね。 ワシントン州の独身男性の平均資産が急に500万円ほど増えたと。 なぜだかピンときますかね。 ・コロナの影響 ・お金持ちの独身男性が一気にワシントン州に増えた ・独身男性の定義が変わった ・急激なインフレによる報酬の増加 他にもあるかもしれませんが、抽象度の大小あれど色々原因の仮説は浮かびます。 が、 上記はどれもはずれです。 正解は何だと思います？ 答え：ビルゲイツが離婚したから ビルゲイツの資産額はググった数字ですが、14兆円とのことです。 離婚したので、その数字が平均値を一気に押し上げたと。 一つの突出した数値がある場合、平均値を見るだけでは状況を把握しづらいって良い例です。こういう場合は中央値を見る必要があると。 中学、高校の先生なんかが嬉々として引用しそうなエピソードですね
コロナ死者、１年３カ月ぶりゼロ 全国新規感染１６２人、東京２１人：時事ドットコム
コロナ死者、１年３カ月ぶりゼロ 全国新規感染１６２人、東京２１人 2021年11月07日21時51分 【図解】新型コロナウイルスの日別死者数（全国） 国内では７日、新たに１６２人の新型コロナウイルス感染が確認された。新たな死者数の報告は、昨年８月２日以来のゼロとなった。重症者は前日と同じ１００人だった。 ＜都道府県別感染者数・死者数＞ 国内の死者は累計で１万８３２１人。昨年２月に初めて確認され、今春の「第４波」に伴い増加し、今年４月に１万人を突破した。５月７日には１日当たりの最多の１４８人に上った。同１８日には神戸市が未公表だった１２１人を含め、全国で２１６人発表された。しかし、今夏の「第５波」収束により死者数は減少していた。 死者数減少は、重症化予防などに効果があるワクチンの接種が順調に進んだためとみられる。国内では一般接種は４月から始まり、１０月下旬には全国民の７割超が２回接種を終えた
五輪のコロナ急拡大への影響、調査すべきでは…小池知事「民放連でもお願いします」：東京新聞 TOKYO Web
東京都の新型コロナウイルスに関するモニタリング会議が２６日開かれ、会議後の取材対応で、記者が東京五輪の期間中に都内で感染拡大したことについて、五輪開催が都民の意識や行動に与えた影響を調査すべきでは、と指摘した。席上、専門家が調査を検討する考えを示すと、小池百合子知事は「民放連（テレビ各社でつくる日本民間放送連盟）の方でもお願いします」と求めた。 民放の記者が「東京五輪の期間中に感染者が急拡大した。五輪開催が都民の意識、行動に与えた影響に関するアンケートを実施する考えはないか。政府分科会の尾身会長は『矛盾したメッセージだ』とか結構おっしゃっていて、東京都が調査しないとほかの自治体が調査することはない」とｉＣＤＣ（感染症対策センター）専門家ボードの賀来満夫座長に尋ねた。 これに対し、賀来氏は「都民の意識アンケートはこれまでも取ってきた。五輪パラリンピックもｉＣＤＣのリスクコミニケーションチーム
河野太郎 on Twitter: "100人あたりの１日ワクチン接種数の国際比較。 https://t.co/eFqi7gmJRt"
100人あたりの１日ワクチン接種数の国際比較。 https://t.co/eFqi7gmJRt
Optimizelyを使ってクビになりかけたワケ ~統計学が苦手なマーケターへの薦め~ | POSTD
（訳者注: 検定手法について、この記事には一部内容が古い部分があります。Optimizelyは現在、両側検定を採用し、独自開発したより精度の高い統計手法(Stats Engine)でテスト結果を表示しています。Stats Engineに関する記事: 日本語 ・ 英語 ） 私たちがSumAllでA/Bテストを一斉にスタートさせて6ヶ月が経ち、あまりよくない結末を迎えました。それは勝算があるとした結果のほとんどが新規ユーザーの獲得改善にはつながらなかったことです。それどころか、私たちは失敗したのです。そして私の一番の責任はユーザー獲得の増加であるということを考えると、本当に最悪の状況でした。私にとっても、私のキャリアにとっても、そしてSumAllにとっても。 過去に A/BテストとWebサイト･パーソナライゼーションの会社 に勤めていた経験から（はっきり言うとMonetateはOptimize
文系がゼロから統計を勉強するときに最初の１年で読むべき本 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
最初の１年で読むべき本を考える 私の統計学の理解はまだまだ初歩レベルに留まっていますが、昨日飲んでる時に「初心者向けの統計の本ってどういうのが分かりやすいですか」というようなことを訊かれて、「俺に訊かれてもあまり参考には……」とか思う一方、まだ初歩レベルの位置にいる人間だからこそ言える「この本が分かりやすかったよ論」ってのもあるよなと思ったので、現時点での読書感想みたいなものをメモしておきます。一昨年、統計の勉強を始めた頃の自分にむかって書いてる感じです。 理系の人とか、ある程度統計の理解ができている人からみれば、「本質的な理解のためにはもっと難しい本がいいよ」ってなるかも知れませんが、「いやそんな難しいの勧められても独学のモチベーションが続かねーよ」っていう立場でまとめておきますｗ ここでは、 統計の勉強はしたことがなく、標準偏差とか言われても意味分からない プログラミングも全くわからな
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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
進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！
はじめに 最近超人気の漫画として私のTwitter TLを賑わす作品、その名も「進撃の巨人」。 これだけ人気なんだからきっと面白いに違いないのですが、 なんか絵が怖そうだし、人がバンバン死んでてグロいっぽいという噂を聞くので、 なんとか漫画を読まずに、それでいて進撃の巨人のキャラについては知りたい、 そう願う潜在的進撃の巨人ファンも全国に70万人くらいいらっしゃると思います。 そこで、データから進撃の巨人にどんなキャラが登場するか推測してみましょう。 扱うデータとして、pixivのタグ情報を利用します。 商品レビューコメントなどとは違い、ファンの創作活動がダイレクトに反映されるサービスなので、 そこに付与されるタグ情報は、ファンの熱（過ぎる）いメッセージが込められているに違いありません。 今回、以下のような縛りを入れています。 1．勿論原作は見ない 2．pixivのタグ情報は参照するけど、
Rで計量時系列分析：VARモデルから個々の時系列データ間の因果関係を推定する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事ではVARモデルの基礎までを取り上げました。ということで、今回はVARモデルに基づいて異なる時系列同士の因果関係を推定する3つの手法について取り上げてみようと思います。 ということで毎回毎回しつこいですが、使用テキストはいつもの沖本本です。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者:竜義, 沖本朝倉書店Amazon 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ＆サンプルデータ {vars}をインストールして展開して下さい。なお、Granger因果のグラフ構造表現及び偏Granger因果は、実はそもそもRでは実装されていません。ここだけMatlabの話題になりますので、悪しからずご了承を。。。 それから今回のサンプルデータですが、また{vars}同梱のCanadaでは芸がないので違うデータを使うことにします。沖
統計屋はどこまで給料をもらうべきか - Willyの脳内日記
アカデミアでもビジネスでも統計解析のニーズは高くて、 データを分析して欲しいというような依頼は結構くる。 しかし、分析の対価としてどこまで給料をもらうべきなのか、 というのはなかなか難しい問題だ。 完全にビジネスとして外注して、博士レベルの統計屋に 分析をさせると、単価は１時間で１００ドル前後のようだ。 以前に、コンサルティング会社が時給７５ドルでそういった求人を 出していたから、マージンなどを考えれば大体そんなものなのだろう。 継続的に分析案件が発生するのであれば、 常勤で統計屋を雇えばもっと安く済む。 私も、大学院生の時は、医学部でデータの分析をして、 生活費や給料、健康保険料を払ってもらっていた。 一番厄介なのは、依頼者が案件をあくまで「共同研究」だと考えている場合である。 もちろん雑誌や学会等に投稿することになれば、 分析者として共著者に名前を入れてもらうことになるが、 それが統計
【案外少人数】『若い人が投票に行けば世の中変る』と言われるけど、本当に変るのか計算してみた【友達一人でおｋ】: 【National INtelligence agency of JApan（NINJA）】日本情報分析局
表題の通りの意見はよく聞かれるのですが、大抵の場合（というか個人的には聞いたこと内が）具体的にどのくらいの人が動いたら世の中変るのかって具体的な数字は出てこないので、今回の選挙が良い機会だと思って計算してみました。 まず、投票で世の中が変るってのは、「投票行動で逆転現象が起こせる」という事と言い替えられます。 そして、逆転現象（というか圧倒的大勝）でどれだけの票が動いたのかを見れば、世の中を変えるのに必要な選挙の票が見えてきます。 衆議院の小選挙区制が導入され、現在の定数（480人）になってから、今回までに下記の4回の衆院選が行われています。 2000年 神の国解散選挙（自民勝利） 2003年 自民党定年制導入選挙（自民勝利） 2005年 小泉郵政選挙（自民大勝） 2009年 政権交代選挙（民主大勝） この4回の衆院選挙で、政権交代選挙と小泉郵政選挙が俗に言う『大きな風の吹いた選挙』です。
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