見る「架空」のデータを使って理論を説く入門書が少なくない中、身近なデータを数多く挙げて分かりやすく説明をしているという印象でした。検証したい仮説にそぐわない(関連性の少ない)データもいくつか見せられるため、説明が少々回りくどくなってしまっているという感じも否めませんでした。興味深いポイントがいくつかあったので、ピックアップしてみました。p.26)なるほどなぁと思いました。筆頭にいろいろチェックしておく必要がありそうです。主要な統計から探す巻末の「統計・文献ガイド」からいくつか引用。Revision)など。p.88)ジニ係数は「格差」を表す指標ではあるが、「格差が問題になっているかどうか」までは分からないということですね。p.95)ポアソン分布は、「稀にしか起こらない互いにまったく無関係の事件(事象)が、一定期間に何回起こるかを記録すると現れる分布」。期待値と分散が等しくなるのが特徴。p.123)パレート分布については「極端な差が出やすい性質を持つ分布」などの説明があったのですが、いまいちよく分からなかったので調べてみました。確率密度関数は、で表されます。極端な値をとるサンプルの数が(正規分布より)多く、そのため右側に長く裾を引く(右に歪んだ)分布となり、大きな値の側では裾野が正規分布より広い(ファット・テール)のが特徴である、とのこと。bio-info.bizまた、平均や分散が存在しない(収束しない)場合があるのも特徴である、とのことです。以下のサイトが非常に参考になりました。www.newton-consulting.co.jpなお、「パレート指数」は「べき分布の『極端なことの起こりにくさ』を表す指標」で、大きければ大きいほど極端なことが起こりにくいとのこと。p.132)「ユール=スルツキー効果」とも言われる。規則性がなくランダムに動く相場も、移動平均のような操作をすると周期変動が起こりうる。p.150)試験結果でよく使われる「偏差値」ですが、(例えば、80年度共通一次試験のように)試験によっては、得点分布が正規分布から右か左に少しゆがんだ形になっているものがあり、正規分布の当てはまりが悪い場合があるらしく、そもそも偏差値という尺度が適切でないこともあるそうです。事象の生起確率が一定という条件の下で、その事象が発生するまでの時間は確率変数とみなすことができ、その確率変数が従う分布は指数分布になるということが知られているが、ここで、事象の生起確率が対象とする期間内において変化する場合、その事象が発生するまでの時間を確率変数とみなすと、その確率変数が従う分布は指数分布ではなくワイブル分布となる。このような現象の例は日常生活にも多い。(経年劣化による故障率の上昇)。このような場合において、対象の電化製品が故障するまでの時間、すなわち電荷製品の寿命のモデル化には指数分布よりもワイブル分布が適しているといえる。ワイブル分布についてその他、さまざまな分布の特徴をまとめたもの。p.199)相関係数は、データ同士の関係がどれだけ「まっすぐか」を表している。決定係数(相関係数の二乗)は、回帰直線(説明変数)による当てはめの精度をあらわす指標なので、と求めることもできます。p.228)従属人口指数は「働く人たち(生産年齢人口)が働かない人たち(従属年齢人口)を支えているかを示す指標」で、従属人口指数が下がる時期を「人口ボーナス期」、上がる時期を「人口オーナス期」と言う。サイトにて、他のいろいろな用語も解説されています。(20)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!akiyokoさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。