データ国会議員の年齢分布をグラフにしたいとします。米国議会については簡単です。国会ギンに関するデータサイトがいくつかあって、簡単にグラフを描くことができます。これについては、未完ですが次に書きました。上で次のグラフを作成しました。すれば、全体として下院のグラフが上院より左によっている、つまり、若いということがわかります。「フェアなコインで5回続けて表が出たので、次は裏が出る確率が高い」が論理的な誤りであることは「論理的」に考えればわかります。フェアなコインは、表と裏のでる割合が50:50であるというだけではありません。次のような出かたをするコインを何回も投げれば、表と裏の出る割合はほぼ50:50に近づきますが、インチキなコインです。次回の結果を予測できるのですから。「フェア」なコインは、次の結果を予測できないコインです。読むといっても長いのですべては読めないと思いますが、ケインズの確率論の基本的な立場を彼自身の著作で確認したいと思います。確率の解釈の分類については次に書きました。『確率論』原文は次にリンクしました。0趣味としてPythonやRでデータを扱っていますが、統計は独学です。いうか、ちゃんと学んでいないので、基礎に立ち返って学びたいと思っていましたが、次にわかりやすくまとめられていました。統計をこれから学ぶ人にもよい入門になっています。私の理解した範囲でまとめますが、元を読んだ方がわかりやすかもしれません。誤解や用語の不適切な場合があると思いますが、気付き次第修正します。Logicによる分類をまとめました。いろいろな分類の仕方があるでしょうし、私が上記の主張を誤解しているところもあるかと思いますが、分類しておいた方が学びやすいので、現時点での理解をメモしておきます。間違いがわかれば修正します。0Pythonでギャンブラーの戦略をPythonでシミュレートします。次に解説されているモンテカルロ法によるシミュレーションのスクリプトを学びます。system)をしても、勝率をあげることはできない、、、というか、むしろ、そのような戦略がないことがランダム性であるとされます。実際にそうなのか、Pythonでランダムな数を出すルーレットを作って確かめます。1から100までのルーレットがあります。0「論理的に考えなさい」と言われることが多いと思いますが、「論理的思考」とは何かと聞かれると簡単には答えられません。Wittgenstein)もいます。統計の世界ではよく知られているギャンブラーの誤謬推理を取り上げて、論理的思考について考えます。シミュレーションの全スクリプトは次に公開しています。コインを投げて裏表を記録すると次のようになりました。0何年か前にはやりの「ベイズ統計」を理解したくて、確率の解釈についてまとめようとしましたが途中で投げ出しました。調べようと思い、まず、リンク集を作成します。0Normalisingとstandardizingとrescalingの区別を学びます。解説は次にありますが、理解のために適当にグラフを加えました。データは次にあります。1GBほどのデータです。データが大きいので30000行、3列のみ読み込みます。0正規分布のグラフをPythonで描きました。テキストの描き方は次を参考にしました。いろいろな描きたがあるようですが、グラフに色をつけるのはfill_between()を使用します。WordPress.。