Logics of Blue
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人口、労働、賃金、社会保障などについての統計データをどう調べればよいか？｜野口悠紀雄
◆人口 ・人口の長期時系列データ 人口というのは最も基本的な統計データだが、検索エンジンで「人口」と検索しても、どこを見たらよいか分からないだろう。 e-Statには人口の統計があるらしいと分かるが、長期の人口統計がどこにあるか、分からない。探し出しても、いくつかの期間に分かれていて、使いにくい。 私が探した限りでは、『日本統計年鑑』にあるこのデータ集が最も使いやすい。ただし、昔は長期に連続した表だったが、いまでは1920年で２つの表に分かれてしまっていて、やや使いにくくなった。 ・人口統計資料集 国立社会保障・人口問題研究所による統計資料集。 江戸時代の人口や世界の人口についての資料も、「Ⅰ．人口および人口増加」率の中にある。 ・将来人口推計 https://www.ipss.go.jp/pp-zenkoku/j/zenkoku2023/db_zenkoku2023/db_r5_suik
疫学の「因果関係ダイアグラム（Causal diagram）」
Judea Pearl 前回までのブログで「統計学におけるルービンの因果モデル」と「心理学におけるキャンベルの因果推論」のお話をしたので、今回は疫学（Epidemiology）における因果推論の話をしたいと思います。ここでご説明する「因果関係ダイアグラム（Causal diagram）」とは、元々はコンピューター・サイエンティストであるジューデア・パール（Judea Pearl）が1995年に発表したコンセプトですが、その後、疫学の世界で広く受け入れられ、用いられるようになったため、ここでは「疫学における因果推論」とさせて頂きます。因果関係ダイアグラムはDAG（Directed Acyclic Graph＝非巡回有向グラフ）とも呼ばれるので、ここではDAGという略称を使います。ハーバード公衆衛生大学院のジェームス・ロビンス（James Robins）とその弟子であるミゲル・ハーナン（Mig
統計的因果推論のためのPythonライブラリDoWhyについて解説：なにができて、なにに注意すべきか - Unboundedly
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません（使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります）。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
説得力を持たせろ！無料の統計データが入手できる11サイト - Findy
2016.06.06｜最終更新：2017.11.16 説得力を持たせろ！無料の統計データが入手できる11サイト 統計データや市場調査のデータがあると、企画書や記事などの説得力が一気に高まります。 個人でデータを集めるのは大変ですが、ネット上には無料で利用できるデータがごろごろしています。 本記事では無料で利用できる統計データを公開しているサイトを11個紹介します。 1. レポセン こちらも同様にさまざまなカテゴリのデータを無料公開しています。 「調査のチカラ」にないデータを扱っていることもあります。 2. 生活定点1992 – 2014 / 博報堂生活総研 1992年から博報堂が実地している調査データが無料公開されています。 生活者の約1,500項目に及ぶデータを定点観測し続けたデータで、時代の変化に合わせた価値観や嗜好の変化を追うことができます。 10年以上に渡って同じ地域、同じ状況の調
Microsoft PowerPoint - 02_公開・配布資料（神戸大末田）
英国における利用統計の収集と活用の実態 2017年6月22日 (木) 於：TKPガーデンシティ千葉 神戸大学 末田真樹子 平成28年度 国立大学図書館協会海外派遣事業 JUSPを中心とした電子リソース統計の調査報告 目次 • はじめに • JUSP • Imperial College London • Birkbeck, University of London • まとめ 2 第64回国立大学図書館協会総会 はじめに 3 第64回国立大学図書館協会総会 概要 ■期間：2016年9月25日～2016年10月2日 ■訪問先： • Jisc –高等教育機関に技術的支援を行う非営利機関 –JUSPに対して出資・運営 • Imperial College London • Birkbeck, University of London 4 第64回国立大学図書館協会総会 渡航の目的 • Jisc
総務省｜報道資料｜「統計ダッシュボード」の提供開始
総務省は、これまでに国勢調査や経済センサスといった国勢の基本に関する統計調査を実施し、集計結果を広く提供してきたところです。 今般、統計データの利活用を更に推進するため、使いやすい統計データを提供する取組の一環として「統計ダッシュボード」を開発し、本日から提供を開始いたします。 〇 総務省では、統計データの利活用を推進するため、使いやすい統計データを提供する取組を進めております。その一環として、各府省等が作成する主要統計をグラフなどに加工して一覧表示し、利用者にとって視覚的に分かりやすく、簡易なデータ利活用を実現するため、「統計ダッシュボード」システムを開発しました。 〇 「統計ダッシュボード」は、約5000の統計データを、「人口・世帯」や「労働・賃金」など17の分野に整理して収録していますので、統計調査名等が分からなくても、必要な統計データを探すことができます。 また、月例経済報告などで
1ヶ月で統計学入門したので「良かった本」と「学んだこと」のまとめ - ぴよぴよ.py
前回の「ゲームプログラマからデータサイエンティストに転職しました」 の記事でもお話したとおり、5月からデータ解析する人になりました。 とはいえ、データ解析に関しては未経験。 少しでも不安を減らすために、4月の有給消化期間は統計学のお勉強しました。 今回はおすすめしてもらった中で読んで良かった本の紹介、そして読んだ本の簡単なまとめを書いて行きたいと思います。 ※前提: 4月時点の自分の知識に関して 自分は大学は情報科学を専攻していたが、難しい数式は苦手 統計学は1コマ分受講していたが、単語を覚えている程度でかなりあやうい まず一番最初に読みたい本 「完全独習 統計学入門」 「簡単に統計学の全体像がつかめる入門書はないか」とTwitterで相談したら、こちらの本を数名の方が薦めて下さった。 完全独習 統計学入門 作者: 小島寛之出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2006/09/28メ
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