チョコボール統計スマートフォン用の表示で見るチョコボール統計チョコボールの秘密を統計解析で明らかにしていく。おもちゃのカンヅメ欲しい。チョコボールこんばんは、チョコボール統計研究所です。今夜は新味の爽快ソーダを2箱計測します。以前発売されていたパチパチ味のようにパチパチするアレが入ってるみたいです。中身は綺麗な球体が16~17個入っているようです。ほとんどの方にはどうでも良いと思うんですが、きれいな球だと、広げる時に転がるので計測するの大変なんですよね。ちなみに、表示上の内容量は27gです。最近の新味は21gとか少なめだったんですが、今回のは結構量が多いです。1.723今日はエンゼルさんは出ませんでした。爽快ソーダ味の集計です。16.500この図は正味の重量のヒストグラムです。赤い縦線が仕様(27g)を表しています。青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。エンゼル出現確率の予測これまでに得られているデータを利用して金と銀のエンゼルの確率を推定します。推定方法の詳細は以下の記事を参照ください。チョコボール統計これまでに取得したデータは次の通りです。1この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。ハズレ、銀のエンゼル、金のエンゼルの確率の推定結果は以下のとおりです。銀のエンゼルは、3.3%〜6.8%の間と推定しており、期待値は5.0%です。金のエンゼルは、0.00%~0.58%の間と推定しており、期待値は0.24%です。広告Amazonの欲しいものリスト作ってみました。チョコボールのカンパ募集中です。チョコボールこんばんは、チョコボール統計研究所です。今夜はいちご味を3箱計測します。ピーナツ以外の味は久しぶりの計測です。1.703今日はエンゼルさんは出ませんでした。基礎集計いちご味の集計です。15.063この図は正味の重量のヒストグラムです。赤い縦線が仕様(25g)を表しています。青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。エンゼル出現確率の予測これまでに得られているデータを利用して金と銀のエンゼルの確率を推定します。推定方法の詳細は以下の記事を参照ください。チョコボール統計これまでに取得したデータは次の通りです。1この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。ハズレ、銀のエンゼル、金のエンゼルの確率の推定結果は以下のとおりです。銀のエンゼルは、3.3%〜6.9%の間と推定しており、期待値は5.1%です。金のエンゼルは、0.00%~0.59%の間と推定しており、期待値は0.25%です。広告Amazonの欲しいものリスト作ってみました。チョコボールのカンパ募集中です。チョコボールこんばんは、チョコボール統計研究所です。今夜はピーナツ味を3箱計測します。久しぶりの更新となりましたが、これは技術書典8に向けた執筆活動のせいです。おかげさまで本文はほぼ完成しました。1.828今日はエンゼルさんは出ませんでした。基礎集計ピーナツ味の集計です。16.387この図は正味の重量のヒストグラムです。赤い縦線が仕様(28g)を表しています。青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。エンゼル出現確率の予測これまでに得られているデータを利用して金と銀のエンゼルの確率を推定します。推定方法の詳細は以下の記事を参照ください。チョコボール統計これまでに取得したデータは次の通りです。1この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。ハズレ、銀のエンゼル、金のエンゼルの確率の推定結果は以下のとおりです。銀のエンゼルは、3.4%〜6.9%の間と推定しており、期待値は5.1%です。金のエンゼルは、0.00%~0.59%の間と推定しており、期待値は0.25%です。広告Amazonの欲しいものリスト作ってみました。チョコボールのカンパ募集中です。技術書オンリーの同人誌の祭典です。techbookfest.org当チョコボール研究所では、2019/09/22に開催された技術書典7に初めて出展しました。前回に引き続き、技術書典8にも新刊を持って参加します。本記事では、出展予定の本がどんな本になる予定なのかを簡単に紹介します。(100%宣伝です)それから、本を書くのに精一杯で計測の更新が滞ってます。進捗がヤバヤバなのです。技術書典8技術書典8の公式ページはこちらです。展示ホールD(文化会館ビル2F)参加にかかる費用13時までに入場する場合は有料らしいです(前回は1,000円だっけ?)今回は初の二日間の開催らしいので、気になるブースがどっちに出展されるのか注意が必要です。公式ページのサークルリストをチェックしておきましょう。「か25」(以下の図参照)詳しくは、公開ページを参照ください。今回は2冊持っていきます。技術書典7で頒布した「エンゼル出現確率をベイズ推定する」を50部くらい持っていきます。増刷の予定はないので、紙の本が欲しい方はこれがラストチャンス!(かも)概要についてはこちらを参照ください。●何について書いた本?チョコボールのエンゼル出現有無をはじめ、宝くじやソシャゲガチャなど、「運」が絡む事って溢れているじゃないですか。「運」が絡まないものが少ないほどです。そんな中、普段から善行を積んだり、神仏に祈りを捧げたりすることで運が向上するみたいな事が言われていますよね?今回は、チョコボールのエンゼル出現を題材にして、「運」の量について考察してみるという内容です。統計的に有意な差が出るのか?ということを考察してます。●どんな人に向けて書いた本?「運」については正直言って考察が足りないかもです。それよりも、統計モデリングを使って、集団の統計的な差を評価したり、なんらかの不正が行われてないかなどの異常検知に興味がある方を意識して書きました。ベイズモデリングを扱っていますので、ベイズモデリングを使った事例に興味があれば、参考になるんじゃないかなーと思っています。●何がわかるの?ベイズモデリングの導入として、特に「階層ベイズ」の一つの事例を提供したいと思っています。間違っている部分もあるかもしれないので、気づいたことがあれば言ってもらえるとすごく嬉しいです。今回の本は、こちらの記事を整理し直したものです。この本以外にも面白そうな本がたくさん出展されているので、是非イベントページをチェックしていただけたらと思います。興味があれば、当サークルをチェックリストに加えてもらえるとありがたいです。techbookfest.orgまた、前回出展した本の電子版をBoothで販売していますので、気になった方はこちらもチェックお願いします。チョコボールこんばんは、チョコボール統計研究所です。今夜はピーナツ味を2箱計測します。2.004今日はエンゼルさんは出ませんでした。基礎集計ピーナツ味の集計です。16.392この図は正味の重量のヒストグラムです。赤い縦線が仕様(28g)を表しています。青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。エンゼル出現確率の予測これまでに得られているデータを利用して金と銀のエンゼルの確率を推定します。推定方法の詳細は以下の記事を参照ください。チョコボール統計これまでに取得したデータは次の通りです。1この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。ハズレ、銀のエンゼル、金のエンゼルの確率の推定結果は以下のとおりです。銀のエンゼルは、3.4%〜6.9%の間と推定しており、期待値は5.1%です。金のエンゼルは、0.00%~0.59%の間と推定しており、期待値は0.25%です。広告Amazonの欲しいものリスト作ってみました。チョコボールのカンパ募集中です。チョコボールこんばんは、チョコボール統計研究所です。年が明けて半月ほど経過してしまいました。ピーナツ味を2箱計測します。2.006エンゼルさん出てきませんでした。基礎集計ピーナツ味の集計です。16.398この図は正味の重量のヒストグラムです。赤い縦線が仕様(28g)を表しています。青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。エンゼル出現確率の予測これまでに得られているデータを利用して金と銀のエンゼルの確率を推定します。推定方法の詳細は以下の記事を参照ください。チョコボール統計これまでに取得したデータは次の通りです。1この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。ハズレ、銀のエンゼル、金のエンゼルの確率の推定結果は以下のとおりです。銀のエンゼルは、3.4%〜6.9%の間と推定しており、期待値は5.1%です。金のエンゼルは、0.00%~0.59%の間と推定しており、期待値は0.25%です。広告Amazonの欲しいものリスト作ってみました。チョコボールのカンパ募集中です。広告はじめに前回、計測記事のナンバリングが200回を超えたことを記念して、これまでに計測してきたチョコボールについてざっくりと集計してみました。chocolate-ball.hatenablog.comこの記事の最後に、一箱の重量の月毎の遷移を掲載しました。この図、とても興味深いですね。2020年以降が賞味期限の商品の重量が減っているように見えます。そこで今回は、この重量の低下傾向が統計的に確かなのかを調査してみたいと思います。【トップに戻る】データの確認まずはデータを可視化してみましょう。対象データは2019年12月29日時点までに計測したピーナツ味です*1。計測数は全体で481個です。1このうち、計測ミス*2を除外した477個が分析の対象です。賞味期限月毎の計測数は以下のとおりです。チョコボールは製造年月日の記載が無く、賞味期限月の記載しかないため、賞味期限月の単位で集計をしていきます。賞味期限月毎の計測データ数.横軸は賞味期限月,縦軸は計測データ数.次に、賞味期限月毎の重量を箱ひげ図でプロットしたものが以下の図です。正味重量の分布.横軸は賞味期限月,縦軸は正味の重量(g).この図から2020年2月を境に傾向が変化したように見えるので、2020年2月より前と以降の2つのグループにデータを分けてヒストグラムを描いてみます。正味重量のヒストグラム.水色の領域は全データのヒストグラム.青線は2020年1月より前の期間のデータ.緑線は2020年1月以降の期間のデータ.重量が低下していそうなことがはっきりとわかりますね。これらの図に描かれている赤線はパッケージに記載されている内容量(28g)のラインです。これまでの計測では、内容量を下回る商品は確認されていません。前章でのデータ可視化結果から、2020年2月以降が賞味期限の商品は重量の傾向が変わっているように見えます。各月のデータ数は10個程度なので、データの偏りである可能性も否定はできません*3。そこで、正味重量を確率モデルで表現し、パラメータの推論をして、この傾向が明らかなのかを確認してみます。従うと仮定することにします。精度パラメータで、分散の逆数となります。従うと仮定します*4。)を推論することにします。変化点の推論については後で別にブログを書こうと思います。このようにするとモデル(同時分布)は次のようになります。