地方で自殺が急増した「意外な理由」〜日本社会の隠れたタブー（貞包 英之） | 現代ビジネス | 講談社（1/3）
「自殺の時代」は終わったのか 今から振り返ると、20世紀の終わりから21世紀初めにかけては「自殺の時代」としてあったことが分かる。 2万人台前半で長い間推移していた自殺者数が、1998年、突如として3万人を超える。以後、警察庁の統計では2003年に3万4427人と統計上最多を記録するなど、15年近く、自殺者数は高止まりを続けた。 そうした自殺はなぜ起こったのかを探っていくと、日本経済の闇と、それと強く結び付いた地方の闇がみえてくる。 たしかに2012年以降、3万人を割り込むなど、自殺問題は一定の落ち着きを取り戻している。しかしそれで全て解決されたわけではない。かつて自殺を増加させたこの社会の闇は、かたちを変えながら、より深く、私たちを取り囲んでいる可能性が高いのである。 増加の理由は経済的問題？ ではなぜ20世紀末以降、自殺は多発したのか。 その理由は様々に説明されているが、なお充分とはい
「統計」の醍醐味を古典文学のキーワード分析で実感する
統計データ分析家。元立教大学大学院ビジネスデザイン研究科兼任講師。1951年生まれ。東京大学農学部農業経済学科卒業。同大学院単位取得済修了。(財)国民経済研究協会研究部長、常務理事を歴任。現在、アルファ社会科学(株)主席研究員。インターネット上で「社会実情データ図録」サイトを主宰。 本川裕の社会実情データ・エッセイ 本連載では、統計データの動きを独自に整理、グラフ化することによって、意外な社会の動きやわが国の状況を追って行きたいと考えている。もっとも堅苦しいものではなく、趣味的な個人の嗜好も含めたざっくばらんなものとしたい。体系的な思想というよりエッセイ形式で人間習俗（モラル）を観察したモラリストの伝統に連なれればと考え、連載タイトルにエッセイという用語を含めた。 バックナンバー一覧 「数え上げること」で 真実を観察する統計の醍醐味 統計とは数え上げることである。なぜ数え上げなければならな
2016年春アニメで「一番見られた作品」は？ なぜか東芝が公開
http://m.timeon.jp/analytics/anime-2016sp/ 本文内には「2016年春 (4～6月期) に新たに放送されたアニメ番組 (主要 36作品) の、レグザ使用者での見られ方をまとめてみました。」という記載が。 ……ということで、アニメの視聴に関する、ものすごく詳細なデータが掲載されています。ちなみに、関東で稼働しているネットワーク対応のレグザのうち、約10万台の情報を集計・分類した結果をまとめたものだそうです。“視聴率調査”みたいなものですが、単純な視聴率だけではなくざっくりというと、放送中のアニメを「生でみた人」、HDDなどに録画して「後から再生してみた人」、とりあえず「予約だけはしていた人」の3つに分類して集計されています。 その情報から“平均総接触率”の高低、“ライブ率と再生率”の相関、接触率の多寡でグループ分けして、“各回の見られ方”がどう推移して
いかにしてデータは人を騙すのか
テレビ、新聞、ネット、世の中にはたくさんの情報が氾濫していますが、そのほとんどが偏ったデータであると考えるべきです。情報を取捨選択するには、まずは疑ってかかることが重要です。 たとえば、テレビ番組などでよくある「渋谷で100人に聴きました」なんてツッコミどころが満載です。そもそも、100人という分母が少なすぎますし、渋谷が日本全体の縮図とは限らないのです。渋谷と秋葉原で恋愛に関する質問をした時、同じ結果が得られるでしょうか？やってみなきゃ分りませんが。 このように、世の中には偏った情報が溢れかえっています。今回は、統計などのデータを利用した印象操作について書いていこうと思います。 グラフを使った印象操作 ある情報をグラフで提示する時、グラフの描き方一つで全く異なる印象を与えることができます。下のグラフを見て下さい。 縦軸を０から描いたグラフです。このグラフですと、売上の伸びがイマイチな印象
電子書籍は誰が読んでるの？--データを見たら意外なことがわかった
こんにちは、林です。電子書籍の普及が進むにつれて、「いったい誰がどんなふうに使ってるの？」という興味、関心が高まっているのか、実態調査を目にすることが多くなってきました。先日は、日経さんでこんな記事が。 “文部科学省の委託で浜銀総合研究所がまとめた調査結果によると、電子書籍で読書をする高校生の割合は学校のある日で15.8％、休みの日で16.8％で電子書籍の浸透はまだ一部であることが分かった。ただ、電子書籍を読み始めた生徒の約３割が 読書量が増えた」と回答。読書への関心を高めるきっかけになっている。” 元データは文科省のウェブサイト（PDF）で公表されていました（フリーライターの鷹野凌さんに教えていただきました。多謝！）。「高校生の読書に関する意識等調査報告書」。なんと、2015年4月に公表されていた調査が、今頃記事になったのですね。 電子書籍業界は、Amazonをはじめ、なかなか利用実態を
真の失業率──２０１５年７月までのデータによる更新 - 備忘録
完全失業率によって雇用情勢を判断する場合、不況時に就業意欲を喪失し労働市場から退出する者が発生することで、完全失業率が低下し、雇用情勢の悪化を過小評価することがある。この効果（就業意欲喪失効果）を補正し、完全失業率とは異なる方法で推計した「真の失業率」を最新のデータを加えて更新した。 ７月の完全失業率（季節調整値）は３．３％と前月よりも０．１ポイント低下し、真の失業率も３．６％と前月よりも０．１ポイント低下した。引き続き、真の失業率は減少基調である。 また、６月分までのコア物価と所定内給与（規模30人以上）の相関をとると、つぎのようになる。 所定内給与については、６月は再びその傾向が強まった。。 https://dl.dropboxusercontent.com/u/19538273/nbu_ts.csv
【統計学】【R】分位点回帰を使ってみる。 - Qiita
分位点回帰、という手法のご紹介です。 通常の回帰直線は、$x$が与えられた時の$y$の条件付き期待値(平均)と解釈できますが、分位点回帰では、25%分位点、とか95%分位点、等で使われる "分位点" をベースに回帰直線を引いてみようというものです。 何はともあれ、まずはこれを使ってグラフを書いて可視化を試みます。 1.誤差の分散が説明変数に依存した正規分布の例 説明変数$x$が小さいところでは誤差の分散が小さく、大きいところでは誤差の分散も大きくなるようなケースです。そんなデータを生成して試しています。 分位点回帰では、分位点ごとに異なる $\beta$が設定されるので、それぞれ傾きが異なります。 分位点回帰の実行結果 下から順に5%, 10%, 25%, 75%, 90%, 95%の分位点回帰直線と、通常の回帰直線です。 まずはデータを生成して散布図を描きます。 # 未インストールならイ
[Stan] kivantiumさんのブログ記事「アニメキャラのバストサイズとPixiv R-18タグ率の関係」の追加解析
@kivantiumさんの以下のツイートが面白そうすぎて追加解析してみました。 特に2つ目のツイートが重要で、これがないと階層ベイズでやってみようという気は起りませんでした。 調査の結果、アニメキャラのバストサイズとPixivでR-18タグが付く割合の相関係数は0.286・相関検定の結果はp=0.14であったため、バストサイズとR-18タグがつく割合には相関が無いという結論になりました pic.twitter.com/16bt8tyk4p— 川奈 清 (@kivantium) 2015, 5月 12同一作品の間では確かに相関があるっぽかったけど、作品間による差の方が大きかったため相関が消えてしまった— 川奈 清 (@kivantium) 2015, 5月 12 kivantiumさんはブログ記事およびデータもすぐにアップして下さっています（アニメキャラのバストサイズとPixiv R-18タ
![[Stan] kivantiumさんのブログ記事「アニメキャラのバストサイズとPixiv R-18タグ率の関係」の追加解析](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f0b42c24b137de06002cc799efded97c8e23dfda/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fblog-imgs-78-origin.fc2.com%2Fh%2Fe%2Fa%2Fheartruptcy%2F20150515_ggpairs1s.png)
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
ニュースアプリ利用率、「Yahoo！ニュース」が他を圧倒 満足度は「SmartNews」トップ
ICT総研の調査によると、ニュースアプリ利用率1位は「Yahoo！ニュース」で、2位以下を大きく引き離した。「Gunosy」は利用率で2位につけたが、満足度は低かった。 ICT総研が11月4日に発表したニュースアプリに関する調査によると、利用率1位は「Yahoo！ニュース」（31.7％）で、2位以下を大きく引き離した。2位は「Gunosy」（7.3％）、3位は「SmartNews」（6.8％）、4位は「LINE NEWS」（6.3％）、5位は「＠niftyニュース」（5.2％）という結果だ。 4294人にWebアンケートで調査し、うち41％が「1年以内にニュースアプリを利用したことがある」と回答した。 主要ニュースアプリの満足度（100点満点）を聞いたところ、「SmartNews」が最も高く77.7ポイント、次いで「Flipboard」（77.3ポイント）、「Yahoo！ニュース BUSI
22年分の生活者データを無償公開 博報堂生活総研「生活定点2014」特設サイトで閲覧容易に
博報堂生活総合研究所は10月22日、生活者意識の定点観測調査「生活定点」を無償で一般公開した。データをダウンロードして2次利用することが可能な上、特設サイトではデータを活用したコンテンツを多数用意し、データ分析に慣れない人でもさまざまな視点から意識の変化が時系列で分かるようになっている。 生活定点は1992年から隔年で実施。首都40キロ圏（東京都、埼玉県、千葉県、神奈川県、茨城県）と阪神30キロ圏（大阪府、京都府、兵庫県、奈良県）の20～69歳の男女という同じ対象者設定に対し同じ質問を継続して尋ねる定点調査で、項目数は衣食住から恋愛・結婚、消費、メディア接触など項目数は約1500。2014年の有効回収数は3201人だった。 サイトでは、22年間にわたる約1500項目の回答値を一覧できる集計表（Excelファイル）を無償でダウンロードできる。集計表は検索機能や時系列グラフの自動作成機能などを
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
IT人材白書2014を読んだ - Qiita
となり、圧倒的に Web ビジネスがホットな転職先であることが分かります。Web ビジネスでの中途採用は、「IT企業から」と同じ「Webビジネス企業から」の両方。IT企業から流れ込んでいるのかと思ったら、「Webビジネスを渡り歩く」人も増えてきているのでしょう。 逆に、IT企業では、同じIT企業からの転職が圧倒的。（Webビジネス企業からの逆流は少ない）もしくは、ここに数字は出てこないが社内配置転換、が多いと推察されています。 アジャイル開発 p.106 から始まる節では、アジャイル開発における人材像について記述されています。欧米ですでに主流になっている手法だが、日本でも採用が増加傾向にあり、IPAのセミナーでのアンケートでは、2013年にはじめて「すべてのプロジェクトで適用している」もしくは「ほとんどのプロジェクトで適用している」の参加者割合が半数を超えた回があったそうです。 ただし、別
犯罪が発生しやすい時間・季節・日を犯罪種別ごとにグラフ化するとこうなる
By Xava du 犯罪には「起こりやすい時間帯や季節」というものがあり、犯罪統計資料を分析することで、犯罪者の心理を推察し、犯罪の予防につながることが知られています。統計分析ツール「Statwing」を使ってアメリカ・シカゴ市の犯罪統計から浮かび上がってくる「犯罪の起こりやすい時間傾向」はこんな感じです。 Statwing https://www.statwing.com/open/datasets/1d1b775c005f4895a15377f8ec7636976d5fc426#workspaces/17881 Crime Over Time: Visualizing Crime Data in Chicago http://www.socrata.com/blog/crime-time-visualizing-crime-data-chicago/ ◆時間別パターン これは、シカゴ
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