camaieuモノトーンに見える日常も、実は絶妙なバランスのもとに成り立っている。楽曲の演奏時間の分布http://qqcl25.blog103.fc2.com/blog-entry-197.htmlhttp://qqcl25.blog103.fc2.com/blog-entry-196.htmlだいぶ前の記事の続編です。今度は統計ソフトRを使って、再度検証してみることにします。Rのデータの読み込みの方法を理解していないので、手入力で処理することに。...なので、4700個のデータを入力するのは面倒なので、Excelのランダム関数を使用して100個をランダムに選択しました。ヒストグラムを書いてみると、ちょっと大雑把すぎる気がするので、もう少し細かく分けてみると、X軸が時間(秒)、棒が該当楽曲の量、曲線が正規分布のラインです。比較すると、やはり中央にデータが集中していることと、両端のデータが多いことがわかります。Plotを作成してみると両端がかなり極端にラインから外れていることがわかります。なんだか、アークサイン変換をかけてような曲線の形ですね。(まだよく意味がわかってないのですが。)Shapiro検定も検証してみたいのですが、手法が出てこないので、また今度にします。・・・というところまでは9月の1週目に書いた記事です。(覚えたてのRを使ってみたけど、あまり結果がよくわからなかったので保留にしていました。)今になってみると、この結果はもうちょっと理解できます。この結果というのは、確か、「J-POPの楽曲の演奏時間」をiTunesから集計してみたところ、平均値から上下1σの間に約84%の楽曲が含まれた、という結果だったと思います。(正規分布ならば68%程度のはず。)こうなる原因はデータの中に極端に短い楽曲(1分以下のもの)が無視できないくらいの割合で含まれているため、というところが大きいと思います。標準偏差の値は分散の合計値をサンプル数(-1)で割ったものなので、平均から極端に離れたデータ(外れ値)が多いと、それに伴って大きくなります。結果的に平均から上下1σ(標準偏差)の範囲に含まれるデータの数が正規分布よりもだいぶ多くなった、ということだと思います。この場合、もう少し細かくサンプルを分類する必要がある、という結論ですね。どこまでを楽曲として扱うのかが案外難しいところです。>プロフィールAuthor:Liamria2011年入社、社会人6年目。都内の会社に勤務している企画部門のスタッフです。)・中国語学習、USCPA試験学習記録その他雑記など。BEC→合格(80点)日記帳だったり、ノートだったり、そんな感じでブログを利用してみようと思います。買出し雪だるま寒波youtubeライスボール梅干しフォカマイユ色彩用語ブログタイトル。