Excelを使って簡単にオープンデータを分析する(発展編)
前回の記事ではExcelとPowerQueryを利用して簡単にインターネット上の公開データを分析する手法を紹介しました。これでも手軽にデータを取得/分析するには十分ではあるのですが、もう少し作り込むことで簡単なデータ分析ツールとして活用できるようになります。 特にデータ取得の部分に関しては、取得したいデータのAPI仕様などに由来して痒いところに手を届かせたくなることがあります。そこで今回はPowerQueryの内容を作り込んでみます...
記事を読む要注意！統計的検定にはびこる誤解
はじめに # こんにちは。教育グループの高です。 最近、研修の中で統計学について取り扱うことがありました。その際、統計的検定について世間一般ではかなり誤解されていることが分かりました（かくゆう私も、研修準備をしている中で、誤解していることがあることに気が付きました...）。 統計的検定は、統計以外を専門とする研究者であっても誤解していることが多いです。そのため、一部学会では以下のような動きがあります（記事のタイトルはいずれもP値となっていますが、中身は統計的検定について言及されています）...
記事を読む猫を飼うべきこれだけの理由
今日は統計学の”堅苦しい数字”から少し離れて、ほのぼのする話をしてみましょう。 お題は”猫と生産性”です。 在宅勤務になり、仕事場と家庭が同一空間に # 2020年は新型コロナが流行し、在宅勤務にシフトした人も多かっただろうと思います。 私の場合、前職の2020年に在宅勤務に移行し、2021年には会社に出勤した日が10日に満たないような状況でした...
記事を読む箱ひげ図と散布図を同時に描画して概要を把握する(層別・分析編)
前回は仕様書レビューの品質データを「箱ひげ図」と「散布図」に同時に描画して可視化するところまで実施しました。 今回は可視化したデータを”層別”して分析し、品質のチェックポイント(勘所)を見つけていきたいと思います。 層別 # 「層別」とは、数多くのデータを、データの特徴に基づいて、いくつかのグループに分けることです。 層別することでデータを分析し易くなります。 「分析」とは「物事を理解する」ことです。 ”層別”を使って物事を理解するところから始めましょう。 段階を追って層別していきます...
記事を読む箱ひげ図と散布図を同時に描画して概要を把握する(描画編)
以前のブログでは「箱ひげ図」を使ったデータの可視化手法をご紹介しました。 今回は「箱ひげ図」と「散布図」を使ってデータの可視化を行っていきたいと思います。 箱ひげ図とは(おさらい) # 箱ひげ図とは、下図に示すように最小値、第１四分位数、第２四分位数(中央値)、第３四分位数、最大値を持ち、第１四分位数から第３四分位数までの範囲を箱で描画し、最小値、最大値は箱の両端からそれぞれ線を引き出した図です。 箱は第２四分位数(中央値)で区切ってあります。 下図には平均値を箱の中の黒点で示しています...
記事を読む複雑な関係から真の関係を絞り込む（偏相関）
以前のブログで複数のデータ群間の関係の強さをみる「相関行列」を学びました。 今回は、他のデータの影響を除外して”２つのデータ群間の相関のみ”を導き出す「偏相関」について見ていきたいと思います。 偏相関とは # 相関係数は「２つのデータ群間の関係の強さ」を示す値です。 相関係数は対象としているデータ以外からの影響の有無は考慮されていません...
記事を読む直感が理性に大反抗！「モンティ・ホール問題」
人生は選択の連続です。 選択を迫られたとき何を根拠にして選んでいるでしょうか。 直感を信じるか、理性を信じるか。 人によって重視するものは違うと思います。 今回は多くの数学者を巻き込んで大論争になった「モンティ・ホール問題」を取り上げてみたいと思います。 モンティ・ホール問題とは # 「モンティ・ホール問題」は、ベイズの定理における事後確率（主観確率）の例題として良く引用されます。 内容としては確率論の問題なのですが、「モンティ・ホール問題」の名前はアメリカのゲームショーに由来します...
記事を読むRを4.2系にバージョンアップしたらRstanの導入でつまずいた話
今回はRにRstan(Rで利用可能なStan)を導入しようとしてつまずいた時の備忘録です。(OSはWindowsです) Rのバージョンを”うっかり”4.2系にバージョンアップしたために、Rstanの導入に苦労しました。 R4.2系のままRstanを導入する際の助けになればと思います。 （Rの操作はRStudioから行います） StanとRstan # 「Stan」は統計的推論のためのプラットフォームです。 ベイズ統計モデルの解析などに利用されます...
記事を読むベイズ推定を学ぶ ～２項推定～
さまざまな分野でベイズ統計が活用されています。 筆者はこれまで古典的統計(伝統的な頻度論的統計)をメインで使ってきましたが、最近になってベイズ統計の面白さに惹かれています。 人間の思考に素直に従っているところがベイズ統計の魅力ではないかと考えています。 古典的統計では、本来証明したい仮説を”対立仮説”に置き、対立仮説の「当て馬」として”帰無仮説”を設定します...
記事を読むベイズ統計をお手軽に、統計解析ツールJASPの紹介
近年ベイズ統計学が注目されています。 ネットでも書店でもベイズ統計学やベイズの定理、ベイズ推定に関する情報が増えたと感じています。 ベイズ統計学を「体験してみたい」「ちょっと使いたい」と思った時に統計解析に強いプログラミング言語Rを使ってコードをガリガリと書いていくのは入門者にはかなり敷居が高いと思います。 これからどっぷりとR言語に入り浸ってR言語を極めて行こうという志があれば話は別ですが、統計解析に興味があるからといってプログラミングをしたいわけでは無いケースも多いでしょう...
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