51BlogAppleFashionMusicHealth&BeautyBookWebCoffeeProfileContactTravel51Blog興味のあることや本の感想などを綴っていく雑記Blogです。2020/02/16IoTとセンサーによる情報収集、それにAIの存在。これらはビッグデータと呼ばれる膨大な情報をいかに処理するかが鍵となっています。データサイエンスも近年注目を浴びているジャンルでしょう。これらすべての基礎となるのが統計学なのです。本書は東大生が教養課程で学ぶ統計学の授業のエッセンスをまとめたもの。数式を排除し、文系の方でも概念を理解できるように編集しています。統計学の入門書として最適の一冊です。私たちはデータを読む際、たとえばGNPや知能指数など数値を読む際、それらの背後に一般的な概念を想定し、データはその代理と捉えていることがほとんどではないでしょうか。「経済活動の規模」や「知的能力」などが真の関心の対象としてあって、それらを数値で表現したものとしてDNPや知能指数などのデータがあるということです。このようにデータには概念を数値によって表現する働きがあります。データは数値で与えられるため客観性があります。数値そのものは客観性があります。数値そのものは客観的ですが、データと概念との対応は必ずしも一意ではなく、分析者の見方や主観に依存します。データを読む際、注意しなければならないのが分析者によって主観がある程度入り込むこと。数値そのものには客観性があるだけに、誰が見ても同じであることが望まれますが、データを扱う上では注意すべき点かと思います。予測ビジネスでは未確定の数値を事前に予測することが必要となるケースがあります。その際、感覚的な予測ではなく、統計学的根拠を持った予測を行うことができれば、より望ましいと言えるでしょう。統計学の手法を用いれば、予測値が何を前提に得られたものであり、精度がどれほどかについて、事前に明らかにすることができます。年齢と血圧、日最高気温と清涼飲料水の売り上げなどは、前者の値が大きくなればばるほど、総じて後者の値も大きくなるという関係があると言えそうです。このような未確定の数値予測に用いられる統計手法の代表例には、回帰分析と時系列解析があります。変量データの要約法として最も基本的なものは度数分布表とヒストグラムです。度数分布表を用いると、数値だけでは見出しづらいデータの特徴を、容易につかむことができるようになります。度数分布表を柱状グラフで表して、データ分布の視認性を高めたものがヒストグラム。便利だが取り扱いには注意が必要。データの尺度水準データや変量は、測定に用いられる単位や尺度の性質によって4つの水準に分類できます。1名義尺度は分類や区分を表す変量の尺度で、性別などが典型です。分類や区分に順序や大小があると2順序尺度です。満足度を(不満:1、普通:2、満足:3)と表す場合がそうです。ここで「不満」と「普通」の差の1に意味はありませんが、この差に意味がある場合もあります。それが3間隔尺度で、温度や西暦などが該当します。4比尺度は間隔だけでなく比率にも意味のある変量の尺度で、速度や長さなどがそうです。間隔尺度か比尺度の水準を持ちます。メディアンはデータを大きさの順に並べ直した時、ちょうど中間の位置にある測定値と定義されます。平均と同様にデータの分布の中心を示す数値です。中央値や中位数とも呼ばれます。メディアンは極端な値の影響を受けにくいという特性を持っているので、データの性質に応じて使い分けたい。加重平均2つの会社の賃金を比較するため、両社から100人の社員を無作為に抽出して賃金の平均を計算したところ、A社は630万円、B社は600万円でした。それぞれの年齢分布と年齢別賃金は以下の通りであったとします。20代....A社15人(300万円)、B社30人(400万円)、30代....A社25人(500万円)、B社30人(600万円)、40代....A社25人(700万円)、B社20人(700万円)、50代....A社20人(900万円)、B社10人(900万円)、60代....A社15人(700万円)、B社10人(700万円)。各年齢層についてみれば、B社の方が賃金が高い(もしくは等しい)ことがわかります。B社は若年層が厚いため、平均で見ればA社より賃金が低くなるのです。対処として両社の年齢分布を揃えて平均を計算する方法があります。A社の年齢分布ごとの人数を基準としてB社の平均を計算すると、各社の平均はA社が630万円、B社が670万円となり、B社の賃金のほうがA社よりも大となります。この平均を加重平均、特に「A社の年齢分布をウエイトに用いた加重平均」と言います。散らばりが小さいデータの場合、少しの数値の違いで大きく平均から乖離することになる。大学4年間の〇〇学が10時間でざっと学べるシリーズの統計学版。図版や表などもふんだんに使われており、極力数式などを使わないで解説されており、文系の僕でも比較的楽に読み進めることができた。これからは様々な分野で統計が役立つと思っているので入門編としては秀逸な作りとなっております。「あなた」という商品を高く売る方法。...Tweetしっかり知りたいビッグデータとAIの本当のところとは?小林笑子さんは運送会社に入って5年目の営業職です。心のストレスは、誰もが抱えているもの。...Tweet「感情で釣られる人々」というタイトルに釣られた。理性よりも「感情」に訴えかける主張が注目を集める現代。...Tweetだましだまし生きるのも悪くない。雑談力に関する本は数多く読んできたが特に真新しい内容ではなかった。俊祐デザインとは何も芸術分野だけのものではない。レッドオーシャンをハズす、勝つための経営術アウトオブフォーカス、わずかに焦点をずらしてぼかしを作る写真撮影のテクニクだ。理性と直観の哲学バトル!言葉は時に嘘をつく。言葉に囚われすぎるとつまらないことにこだわる事に。他ファクトフルネスとは――データや事実にもとづき、世界を読み解く習慣。1秒で不安が吹き飛ぶ言葉Twitterで知ったオネエ言葉の精神科医の放つ悩みが吹き飛ぶ毒舌金言集。STATISTICAL数字は嘘をつかないが、それを扱うものは嘘をつく。仕事が速い人はどのようなことを意識して日常の仕事やタスクに向かっているのだろう。巷にあふれるサブスクリプション。...Tweet10LIFE3.0──人工知能時代に人間であるということAI時代、これからくる世界の姿と生命について語り合おう。興味のあることや本の感想などを綴っていく雑記Blogです。