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はてなキーワード: 統計学とは

2018-04-24

母集団

https://anond.hatelabo.jp/20180424082940

母集団」について 増田で盛り上がることがあろうとは!

とうれしくなってしまったので、解説しておく。

事例に出てきた選挙の話で考えてみると、新聞社大手マスコミが行っている電話での世論調査は下記のように整理できる。

RDD調査の例

A.日本有権者全体=母集団目標母集団

B.RDDで補足できる電話番号全体=枠母集団

C.実際に調査対象となった電話番号全体=対象

D.答えてくれた電話番号=回答数。

ここでサンプリング理論関係してくるのは、Cを適切な数集めたらBが推定できるよね、って話。

人口が何千万人もいるのに2000人対象調査するだけでいいのはどうして?っていうのはBとCの関係

AとBの差(カバレッジ誤差)は統計学では埋められない。

じゃ、ネット世論調査はどうか?っていうと、

ネット会社パネルに依頼するよ、派

A.日本有権者全体=母集団目標母集団

B.ネット調査会社パネル=枠母集団

C.調査依頼を送った数=対象

D.答えてくれた数=回答数

バナーとかで回答者募集するよ、派

A.日本有権者全体=母集団目標母集団

B.バナー掲載されている当該サイトアクセスする可能性がある人=枠母集団

C.バナー掲載されている時間に当該サイトアクセスした人=対象

D.答えてくれた数=回答数

カバレッジ誤差

で、世論調査がどうのこうのっていっているのは、

上記の枠母集団目標母集団関係

AとBがどう考えても同質じゃないから、あたらないよね、ってこと。

目標母集団と枠母集団の違い、具体例を挙げて説明しているのって あまり ないけど、下記の文科省学校関係調査説明なんかはイメージやすいと思う。

http://www.mext.go.jp/b_menu/toukei/chousa01/kyouin/sonota/1400767.htm

じゃぁ電話番号だったらいいのかよ、っていう指摘は出ると思うが、ごもっとも。

下記、NHK小野寺さんの文章をご一読を。

https://www.nhk.or.jp/bunken/research/yoron/pdf/20170130_3.pdf

2018-04-21

anond:20180420202424

そうか?

たとえば統計学はいわゆる文系学部でも学ぶぞ

別に化学だの物理学だのを学べというわけじゃないんだから出来ると思うけどなあ

2018-04-20

ここにいるやつら一人も統計学なんてまともに理解してないしへーきへーき

anond:20180420200546

夜間じゃ足りないだろうし本格的にやるとなると情報工学統計学といった理系領域に突っ込むよ。

2018-04-19

戦国武将って軍人ってことだわな。

軍事力がないと、兵隊さんが強くないとってのが、歴史だし。

ナイチンゲール統計学で殴っていったって話だし。

女性問題で、上手く行くほどのノウハウがまだ人類には蓄積されていないんだろうな。。

  

キリスト教圏の社会では無くて、儒教的社会だし。。

今まで、洗濯機と言えば二槽式からドラム式にまで変化してるんだから家事が、もっとテクノロジーで変わればいいし。

毎晩の献立冷蔵庫の残り物からAIが適切なメニューサジェスチョンしてくれるような世の中にならないものだろうか。

2018-03-24

anond:20180324055250

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おもしろばっかなんだが

2018-02-14

anond:20180214103010

大卒が腐るほどいるからこそ、むしろ大卒資格が当たり前のように要求されるとこない?

経歴としても、人生経験としても

大学サークルの……とか大学先生の……とか大学でやった統計学の……などではじまる会話が一番苦手な高卒でした

2018-02-12

文系でも楽しめる理系教養本ってどんなのあるのかー。統計学の本はおもしろかったな-。わかりやすかったし。タイトル忘れたけど。

2018-02-07

anond:20180207023308

今ね、家の大掃除と、もうすぐ返却期限のくる統計学の本5冊を必死で読んでるのと、翻訳しなきゃいけない文章が溜まってるのと、他にもやることが山積みでクッソ忙しいんだよ。

できれば自分PubMedで調べてほしいところだけど、それはできない感じなのかな。

とりあえず元増田の「ADHD傾向」とやらは自己診断だろうから私はスルーします。

ADHDに症状がそっくりで横断面からでは区別のつかない疾患は他にも無数にありますから自己診断は全くあてになりません。

うつ病の標準治療については、やはり日本うつ病学会による治療ガイドラインwww.secretariat.ne.jp/jsmd/mood_disorder/img/160731.pdf)は最低限抑えておきたいところです。

これはあくまで最低限誰もが知っておくべきラインですので、それ以上詳しく知りたい場合は、世界的な精神医学教科書およびトップジャーナルの主要な論文は抑えておくべきだと思います

2018-01-26

長生きの統計学

さっきコンビニ長生きの統計学って本をパラパラ立ち読みしたら、休日は外にでて活動してる方が長生きだとか、筋肉がついてるほうが長生きだとか、俺は長生きできなさそうなことばっかり書いてあったわ。

60歳で仕事やめてのんびり暮らす老後設計なのに、仕事してる人のほうが長生きだとか。

2018-01-17

占い呪い

占い呪い、ってラジオパーソナリティが昔言ってたのを思い出した。

先日、年も開けたし占いでも行ってみようかなっていう気分になった。

雑誌に載ってた占い師電話をかける。テレビかにも出ててまあまあ人気らしい。人気なのにあっさり予約取れたけど。

占い統計学っていうし、あんまり信じてない。半信半疑

バーみたいな部屋に入る。

変な匂いがする。

小太りのおっさんが目の前に1人。

不思議人生を送りますよ。会社員として働いているのがおかしいくらいです。と言われた。

来る人全員にこんな事を言っているのかな、と思った。

結婚子供話題になった。

あなた子供の作り方知ってます?笑」と言われた。

言われた瞬間は気づかなかったけど、どうやらセクハラらしい。(先日、増田に書きこんで気づきました。教えてくれた方ありがとうございます。)

気持ち悪。。

帰り際、「あなた子供ができたときにつけた方が良い漢字が視えます」って言われた。

咄嗟に「知りたくないです」って言えばよかったのだけど、聞いてしまった。

もし自分子供が生まれても、絶対に「あの漢字」だけは付けたくない、と思ってしまった。

占い呪いだ。

行かなきゃよかった。

2017-12-29

62: 名無しのひみつ 2017/12/27(水) 08:40:27.87 ID:J+p84EDQ

「お前は見られている」が宗教

「見られていなくても」が道徳

「どう見ているか」が哲学

「見えているものは何か」が科学

「見えていたものは何だったか」が史学

「見えるようにする」のが数学

「見ることが出来たら」が文学

「見えている事にする」のが統計学

「見られると安定する」のが絶縁体と変態

2017-12-11

anond:20171211001046

たぶんベイズ統計学しか学んでないでしょう。

もう少し古典的学術的な領域を体系立てて学んだ方がいいよ、退屈だけどね。

そうすれば、最新のトピックをうまく絡めて説得力出せるはず(医療関係なら)

2017-12-08

昔、リクルート就職支援に行って腑に落ちなかったこと。

少し簡略に書く。

昔、就活出遅れてなかなか決まらなくて

リクルート就職支援に行った。

そこでは求人紹介、履歴書アドバイス面接練習などをしてくれる。

就職不安などの相談も乗ってくれるし、やっぱりプロだなとそこは思った。

ただ1つだけ腑に落ちないことがある。

それは履歴書の書き方だ。

自分IT系を志望していた。文系だがプログラミング統計学を学んでいたのでビッグデータAIに興味があったから。

もちろんそのことを書いた。将来これらを使って仕事をできるようになりたいと。

しかし、リクルートの人に×を入れられた。

「何書いてるの?こんなこと書いたら相手の気に障るよ?ここは削って」

えっ、気に障るの?

思った。こういう風になりたいって書いたらいけないのかな。

とりあえず、先に進まないのではいはい。と言ってそつなくこなしてその場は終えた。

その後、紹介されたところではなく自分で見つけた会社就職しました。

2017-11-26

増田打率どれぐらい?

これから増田セイバーメトリクス時代だと思うんですよ。

そこで皆さんも一度増田打率を計測してみてください。

増田OPS指標でっち上げるのは増田統計学に詳しいAI増田におまかせするとして、とりあえずの打率ブクマ3以上で安打とする)を申告しましょう。

おっと、私は増田歴0秒の生まれたて増田でありますので増田打率は∞となっておりますことを自己申告させていただきます

2017-11-25

AIとか統計学時代に俺はJavaxmlファイルの読み書きをするプログラム

悲しい

しかもうまく動かないでやんの

2017-11-23

UXとかデータ分析とかその辺の勉強の仕方

仕事柄、UXとかデータ分析とか、その辺が少し強いと思われているらしい。

職場の人からその辺の勉強の仕方を聞かれたので答えようとしたら、意外と長くなりそうだったのでメモがわりに書く。

これを書いている人のスペック

UX勉強方法とかの話

そもそもUXという言葉流行りだしたのは最近の話だと理解していて、バズワードに近いと思っている。概念自体は遥か昔からあるものだし、何を今更世の中がUXというワードを使いたがっているのかが良くわからない。(が、ここでは面倒くさいので、定義曖昧UXという言葉で色々お茶を濁す

また、UX勉強するという言葉も、正直なところ違和感がある。

というのも、具体的なケースと紐づいて考えない限りは意味がない気がするからだ。文章批評ばかりしていても小説家になれないのと一緒で、UXについて本や講義だけで勉強していても、UXに強くなることはないと思っている。つまり自分たちが作っている(関わっている)サービスの中でUXを考えつくすこと自体が、一番の勉強なんじゃないかと思っているので、UXを本や何かで勉強するというのは効果は薄いんじゃないかと思っている。

はいえ、体系化出来るメタスキル的なものがあるのは事実だし、その部分の話を書いてみる。

UXを良くするって何にきちんと答えられるようになる

UXを良くしたい」という話をよく相談されるのだが、そもそもとして、UXが良くなった後の世界をちゃんと考えられていないことが多い。

「そのサービスを使ってユーザ幸せになるの?」という問いにきちんと答えられない場合黄色信号という印象。

UXUXってバカみたいに唱えている人はたくさんいるけど、自分たちサービスUXが良くなることでこんな世界が実現できるよっていう話を、具体的に、鮮明に、誰が聞いても腹落ちする形で話せる人ってどれだけいるのかな。UXを良くしたいと言っているのに、良くした後の先世界イメージできていなくて、どうやって良くしていくのか甚だ疑問なんだよね。

なので、UXを考えるにあたっては、「自分たちがどうしても叶えたい世界」があって、それが叶うことによって「世の中の誰かがすごく幸せになる」という確信必要条件だと思ってる。なので、そこがない時点でUX改善どころかサービスを作ること自体をやめた方がいい。

もし、そんな感じの祈りにも似た思いが少しでもある場合は、自分たちが作りたい世界についてしっかりと考えて、そしてそれらを検証して確信に変え、具体的な言葉に落とし込むというプロセスを徹底的に行うことを、UX改善の前に行なった方が良い。そうやって生み出された言葉が、UXを考えるにあたっての拠り所になる部分になっていくから

ユーザを観察して想像し、検証する

自分たちが作りたい世界言語化できた後は、ユーザの観察と妄想に尽きる。

課題解決系のサービスなら、ユーザに当たる人が本当に困っているのか、何に困っているのかを見極めるために観察すべきだし、何らかのバリューを付加するサービスなら、「このサービスを使ってもらうことで幸せになるのかという妄想」をいかに具体的にできるかが鍵になる。

これらの観察および、具体的な妄想をしていくこと自体UXを考えることである

炊飯器が目に入ったので炊飯器UXを考えるとした時の例で話す。

多分、こんな妄想をする。

炊飯器とか既に他の製品存在するものは、ユーザの行動もだいたい想像できるし、何より自分が使うものから妄想やすい。

逆に、全く新しいものを作ろうとする時なんかは、妄想も中々大変だと思う。バイアウトして話題CASHとかは、その辺りの参考になるものが中々なく、妄想もやり辛かったと思うので、それを形にできたUXデザイナーの人はすごいなと思う。会ってみたい。

もちろん妄想だけだとダメで、そのあとに検証が入る。

これはかなり適当に書いたが、自分たちが行なった観察に基づく妄想に対して、それらが意味のあるものかどうかを見極めていく必要がある。これがいわゆる価値仮説の検証と呼ばれるもので、妄想が本当に必要とされるものなのかを見極めるフェーズである必要とされないものなんて作っても意味がないから、この段階できちんと仮説の検証をしておく。検証については対象によって全く異なるため、都度考える必要があるので割愛

例はかなり適当に書いたが、ユーザをしっかり観察して、その上でどうやったら幸せになるかを妄想して、それらを検証していくというフェーズを、手抜きせず行うことが大事だ。これが業務系のサービスだと、業務フローを作ったりするのだろうし、C向けサービスだとカスタマージャーニーなんかを作ったりすることになる。その辺りの手法は色々あるが、ユーザを見て、考えて、検証してという基本はどれも変わらない。

観察結果をもとに解決策を生み出す

ユーザをひたすら観察したあとに、初めて解決策を考えるフェーズに移る。

解決策ありきのプロダクトだと(昔の技術先行型の日本家電だけど)、あまりいい感じにはならない。

あくまでも、ユーザの観察が先にあって、それに対する「解」としてプロダクトを作っていく。

この、課題に対して適切な解を出していくこと自体が、UXの磨き込みに当たるという理解をしている。

そして、それらが部分最適にならないよう、全体最適意識しながら解決策を考え、プロダクトに落とし込んでいく。

「ご飯は1分で炊けるけど、風呂釜より大きい炊飯器」とか、誰も必要としないよね。だけど、部分最適だけを考えるとそんなことになりがちである。そのためにも、部分を考えたら、全体を見るということを繰り返し行なっていくことが大切だと感じている。その意味では、捨てるべき部分と、活かすべき部分のバランスをどう取るかが大切になる。ここも結局ユーザが教えてくれるので、事前にしっかり観察できていれば、勝手に答えが出る。

小括

長々と書いたが、自分たちが作るサービスを使ってくれる人たちが、「どうやったら素敵な感じになるかを考え尽くすこと」が最高の勉強方法だと思っている。なので頑張って考えると良いと思う。

はいえ、何を考えればいいかからないということもありそうなので、その時は

・誰のためのデザイン

・複雑さと共に暮らす

・融けるデザイン

あたりを読んでみるのは良いかもしれない。少なくとも、何かを考えるにあたっての視野は広がるような気がする。

また、解決策を生み出していくにあたっては、ロジカルシンキングが出来るに越したことはないので、

・考える技術・書く技術

ライト、ついてますか

あたりを読んで見るのも良いかもしれない。後者は分類的にはロジカルシンキングの本ではないのだが、ロジカルに考えた時の解決策って一つだけじゃないよねということを身を以て知るためには良い本だと思う。

また、散々書いたが、UX云々の前に、自分たちが作っているサービス(だったり、炊飯器だったり椅子だったり)で「何を届けたいか」という部分が一番大事だと思う。それ抜きにはUXがどうとか議論するのは無駄というか、意味がないので、しっかり考え抜いてほしい。

データ分析勉強方法とかの話

なんかめっちゃ長くなったが、続いてデータ分析の話を書く。

データ分析というと、Pythonごにょごにょやるのがそれだと思われがちだが、一部のデータサイエンティストを除いては、基本的スプレッドシートで十分なんじゃないかと思っている。むしろ電卓レベルでも足りるんじゃないかという気がしている。(ここで話しているのは一般的インターネットサービス運営していくときの話で、気象予報とか経済予測とかそんな感じの難しいデータ分析の話ではない)

というのも、多くの場合において、四則演算以上のことをしなくてもなんとかなるからだ。

どちらかといえば

といったことの方が大事だし、そもそも「何のために分析するか」が抜け落ちていることが多い。

whyの部分が明確でない分析そもそも意味がないので、まずはなぜ分析するのかを考えるところから始める方が良い。

データ分析ときいて「統計学」や「Python」を勉強すること自体は悪くないのだが、それよりもまず先に、「なぜ分析するのか」「どんなデータ自分たちサービスキモになるのか」といった分析の前提になる部分をまずはしっかり見極めることの方が、統計学勉強よりも優先されるべきだ。それらがハッキリすれば、手法はいくらでもあるし、だいたいはスプレッドシート関数でなんとかなるので、難しい計算特に必要ない。

実務でよく使うデータなんて、売上、利益利益率、ARPUCPACTRCVCVRとかくらいだし、これら全て四則演算のみで出せる。分析といっても、平均だったりそれらをユーザ属性で割り振ったりするだけだし、中学生でも問題なく出来ると思う。ただ、重ね重ねになるが、whyの部分がない場合はいくら分析しても何も生まないので、まずはそこを見極めることに重点をおいた方が良い。

まとめ

長くなったので無理やりまとめる。

勉強<<<<<実務であることは間違いないので、まずは自分が関わっているサービスについて真剣に考えたり、真剣に考える上で必要数字が何かを自分の頭で考えることが、最高の勉強だと思う。教材とか、具体的なHowを期待していた人、ごめんなさい。でも、Howの意味で見ても、実践に勝るものはないと思っている。

2017-10-13

ネット年収マウンティング法則を見つけた

大体どいつもこいつも政府統計平均値から100万刻みで嘘を盛ってて、実際の2倍くらいをいってるよね「え?俺〇〇万だけど普通だと思ってたわ~!かーっ!」ってタイプの奴

仕事の内容とか見てると、どう考えてもそんな内容でそれだけもらえる仕事なんてありえないってのを加味して

恐らくそういう年収マウンティングで考えた結果、自称千万とかそういう明らかにいたことすらなさそうなのは放置しておいて

自称800万→400万台前半

自称600万→300万台前半

ってところだよね

そしてこれ、政府統計公式統計ぴったりに収まるの見てたら

統計学という学問の偉大さを改めて感じるのであった

というかなんでこんなのしたがるのか理解できねーわ、こいつら絶対高給=道楽みたいな仕事で金がアホほどたまるとか思ってるだろ

激務だし税金でありえないほど取られるからそんなぜいたくな暮らしできねーよ

2017-09-15

anond:20170915214346

既にそうなってるのは「ルネサンステクノロジー」でググッて見るとよくわかるよ。

物理学者ジェイムスシモンズ氏が立ち上げたヘッジファンドで、金融関係者は一切雇わない。

数学物理学統計学なんかの世界トップクラスが集結してる。

大量保有報告書をディグって値動き解析してみなよ。

色々見えてくるんじゃないかな。

有名なのは2008年末のダイワボウ【3107】はルネサンス主体だった。

直近ではサイバーステップ【3810】だよ。

2017-08-31

制御の連中などの決定論主義者確率嫌いっぷりは前世紀的

制御屋に特に多い気がする決定論的な考え方。

ここで言いたいのは、確率的な揺らぎを認めない考え方だ。

彼らはベイズ占いだの確率はワカンナイだのと、とにかく確率システム攻撃を仕掛ける。

確率論統計学をちゃんと勉強していないないし理解していないせいか統計機械学習といったもの理論はないと考える人間が多いようだ。

彼らとて完全に把握してるのは所詮線形だし、そもそもその線形システムだってただの数理モデルではないか

モデルは間違っているが、有用から使う。この原則を忘れて思い上がり、学習統計の考え方を毛嫌いする感情に突き動かされて、上述したようなきわめて前時代的な統計否定をするのだろう。

自分感情くらい、制御してほしいものだ。

2017-08-18

https://anond.hatelabo.jp/20170818020452

逆だよ逆、差別主義者こそ「男女でこういう差異が」みたいな調査だけ眺めて学者でもないのに「差別ではなく統計学で明らかになった生物学差異区別してるだけだから」とか言っちゃうんだよ。

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