QCに関するmasappo_bookmarksのブックマーク (10)

  • イチローの安打数がポアソン分布にならず正規分布になる理由を考察してみた | ロジギーク

    滅多に起こらない現象を表すポアソン分布はイチローの安打数にも当てはまるのか? 1994年、プロ3年目のイチローはシーズン210安打、打率.385を記録して、一気にスーパースターになりました。 この年の打率10傑は次の通りです。 (年度別成績 1994年パシフィックリーグ|NPB.JP 日野球機構 より抜粋) 1位と2位以下の差が凄いですね。 いかにイチローが図抜けていたかが分かります。 今年のパ・リーグの規定打席以上の打者29人の安打数を見ると、試合数より少なくなっていて安打数÷試合数=0.93です。 これくらいだと、1試合当たりの安打数は「滅多に起こらない事象の確率分布」であるポアソン分布に従います。 しかし、普通でない打者のイチローは、1試合当たり1.6以上の安打を打っています。 そのような場合もポアソン分布に従うのでしょうか? それを調べてみました。 比較対象として1994年打率

    イチローの安打数がポアソン分布にならず正規分布になる理由を考察してみた | ロジギーク
  • 統計検定1級(2021)を受験した話(統計数理の試験対策・勉強編) - 統計応用合格君’s diary

    この記事は何? タイトルの通り、2021年の統計検定1級試験を受験し統計数理に合格してきたので、記憶が鮮明なうちに勉強してきた内容をメモしておこうと思います。ちなみに、統計検定は私にとって今回が(級によらず)初めての受験でした。 対策・勉強した内容以外の、当日の受験体験記は以前に公開していますので、そちらもご興味あればぜひ併せてご覧ください。 taro-masuda.hatenablog.com 免責 あくまで個人的な方法論であるため、記事の情報が必ずしも今後の試験においてそのまま有効であるとは限りませんのでご注意ください。損失等をこうむられた場合であっても、筆者は一切の責任を負いかねます。 TL;DR 久保川先生の教科書『現代数理統計学の基礎』の2~8章の章末問題((*)印は飛ばす) + 統計数理は過去問を仕上げました。過去問は1ヶ月以上前からやるのがお勧めです。 現代数理統計学の基礎

    統計検定1級(2021)を受験した話(統計数理の試験対策・勉強編) - 統計応用合格君’s diary
  • 日常の失敗も品質管理で解決できる - 本しゃぶり

    失敗を後悔する「恥」としてはならない。 学習する機会と捉え、次に活かせばいいのだ。 そのためのスキルが品質管理だ。 失敗から学んでダブルチェックだと ちょっと前にこのツイートが流れてきた。 失敗を成功に変える唯一の方法https://t.co/0rF2myVk5I pic.twitter.com/9o88CNqSgj— ゆうきゆう/マンガ心療内科/セクシー心理学 (@sinrinet) June 27, 2021 基的な主張は賛成だ。失敗から学ぶのはコスパが良い。複雑で全てを理解することができない世界において、対処すべき問題を明確にしてくれるからだ。失敗には特定のパターンがあり、対策しなければ未来にも同じ失敗が発生する。だから失敗から学び対策することは、未来の成功を助けてくれる。そして最も学習効率が高いタイミングとは、記憶が新しい失敗した直後だ。 また、失敗を精神論で終わらせないのも正し

    日常の失敗も品質管理で解決できる - 本しゃぶり
  • Appleの移動データを加工したらわかった東京の厳しい現実 - Qiita

    こんにちは、Exploratoryの白戸です。 Appleは新型コロナウイルスの対策支援として、Appleマップでの経路検索をもとにした移動傾向のデータを公開しています。ところが、残念ながらこのデータはそのままでは簡単に可視化できるようなフォーマットになっておらず、ちょっとした加工を行う必要があります。 しかし逆に、加工の仕方さえわかってしまえばそれぞれの都市や地域の移動データを可視化することで、恐怖を煽るばかりのマスコミからは見えてこない現状を理解することができるようになります。 今回はこのAppleの移動傾向データを簡単に可視化できるようにするための基的な加工方法を、みなさんと共有させていただければと思います。 データはこちらからダウンロードすることができます。 以下は「モダンでシンプルなUIを使ってデータサイエンスができる」Exploratoryを使って、「日で最も自粛している都

    Appleの移動データを加工したらわかった東京の厳しい現実 - Qiita
  • コグニカル

    コグニカルは、足りない知識をツリー構造で掘り下げられる学習サイトです。

  • 性善説と性悪説 - Wikipedia

    性善説(せいぜんせつ)と性悪説(せいあくせつ)は、「人はみな生まれつき善の性質をもつ」とする説と「悪の性質をもつ」とする説。 古代中国の儒家の『孟子』と『荀子』の説に由来する。日では明治時代に西村茂樹や井上哲次郎が哲学・倫理学の問題として再解釈した[1][2][3]。そこから派生して、現代の日では様々な文脈や意味合いで使われる。 項では、世碩の性有善有悪説、告子の性無善無悪説、王充や韓愈の性三品説(せいさんぴんせつ、せいさんぽんせつ)[4]といった、関連する他の説についても述べる。 解説[編集] 現代の日では、性善説は「人はみな善人である」という楽観主義、性悪説は「人はみな悪人である」という悲観主義、といった意味合いで広く使われる[5][6][7][8]。しかし来は、楽観主義や悲観主義ではなく[5][6][7]、どちらも「教育の重要性」を主張するための説だった[7](詳細後述)。

    性善説と性悪説 - Wikipedia
  • 2019年11月統計検定2級の問題の解説(その3) | ブログ | 統計WEB

    となります。 問16 [27] 母平均、母分散の正規分布を母集団分布とする母集団から大きさ16の無作為標を抽出していることから、統計量Tは「自由度16-1=15」の「t分布」に従います。 問16 [28] 体重が減少するかどうかだけを検証する(体重が増加するかどうかについては検証しない)ので、片側検定を行います。帰無仮説は「品Aの摂取後の体重に変化はない()」とします。帰無仮説が棄却されたときに採択される対立仮説は「品Aの摂取後に体重が減少する()」となります。 統計学では、背理法(最初に仮説を設定し、仮説が正しいとした条件で考えて矛盾が起こった場合に仮説が間違っていると判断する方法)を用いて検定を行います。 問16 [29] 問題文より、統計量tを求めます。 「t分布のパーセント点」の自由度15の値を見ると、であることから、有意水準5%では帰無仮説を棄却できません。すなわち、対立仮

  • 統計WEB - 統計学、調べる、学べる、BellCurve(ベルカーブ)

    ブログ 2023/12/8 【2023年版】プロ野球のドラフト会議で最もくじ運のいい球団は? 2023年のドラフト会議が2023年10月26日に行われ、1位指名する選手を巡ってくじ引きが行われました。 2023年は4年ぶりの有... 詳しく見る ブログ 2023/12/4 2023年11月の統計WEBのページビュー数 2023年11月は、144万PVとなりました。昨年同月比で 93.0% となっています。 2021年12月から2023年11月までの2年間について... 詳しく見る 書籍紹介 2023/3/29 文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください! 『マンガでわかる統計学』シリーズの著者、高橋信先生が執筆した教養書です。 リスキリングの潮流の中で、教養のひとつとし... 詳しく見る 書籍紹介 2023/2/9 マンガでわかる統計学 統計学を勉強するための取っ掛かりとしてはとても良

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  • ロットとバッチの違い

    ロットとバッチの違いについては、製造業の分野や職種によっても使われ方が違う微妙な表現です。というのも、厳密にロットとバッチを分けて管理するために用語を使い分けている分野や会社がある一方、両者の意味するものがほぼ同じで、話の文脈でロットなのかバッチなのかを使い分けるケースもあるからです。また製造業の中にはそもそもバッチという表現を使わない場合や、反対にロットという表現を使わない分野があります。 バッチ生産とロット生産は質的には同じもの 生産管理の分野でバッチ生産、ロット生産といった場合、両者は同じことを意味していることが多いです。というのも、バッチ生産やロット生産といった場合、それに対置する概念、つまり反対の意味をもつ対義語は一個流し生産や平準化生産、パー割生産となるからです。この場合のロット生産やバッチ生産というのは、ある特定のまとまりやかたまりの単位でまとめて製造する、という意味となり

  • 【和⇒英】英語の数字・数式の読み方 統計学・確率論用語集

    統計学・確率論用語集 - 和英 (あいうえお順) 注: 同義語は”/”の後に、言い替え用語は[ ]内に、省略は( )内に、 同音異義語は”,”の後に記載。 あ か さ た な は ま や ら わ アルファベット あ行 No 日英語

    masappo_bookmarks
    masappo_bookmarks 2019/06/27
     英語の統計用語
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