こんにちは、トキワです。 突然ですが、私自身、社会問題の当事者でした。 貧困家庭育ちやいじめなどの経験があります。そのため20代はずっと社会問題の研究をしてきており、「悪者図鑑」という本の出版にまで至りました。 悪者図鑑は「人間にどんな悪い影響があれば悪者になるのか」という研究成果なのですが、30代になってたまたま教育業界にくるようになり、現在は「良い影響」も調べています。 その結果、先日以下のnoteを書きました。 いわゆる「才能（遺伝）と努力（環境）どっちが大事？」という問題ですが、調べたことですごく色々分かってきて楽しかったです。 特に面白いと感じたものの一つに「性格（Personality）」があります。 性格診断というと16personalitiesのMBTIが有名ですが、学術的にはそこまで信頼されていません。信頼されているのがビッグファイブです。 ビッグファイブとは言葉の通り、
こんにちは。エムスリーデータ分析グループの中島です。 本記事ではマーケティングやデータサイエンスの文脈で重要度が高まっている統計的因果推論への足掛かりをデータ分析グループの業務と結び付けながらご紹介したいと思います。 1. はじめに「A→Bの因果関係がある」とは、Aへ介入する（Aを変化させる）ことよって、要因Bを変化させることができることを意味します。 具体例で考えると、投薬（A）の有無によって病気の治癒率（B）が変化する場合、投薬→治癒率の因果関係があるといえるわけです。 このような因果関係をデータを活用して解き明かそうとするのが統計的因果推論の目的ですが、大別するとさらに次の２つに分類されます。 (1) 因果の方向を既知のものとして因果の大きさを評価(因果推論) (2) 因果の方向の決定・探索(因果探索) これらの基本的な考え方と手法について紹介をしたいと思いますが、その前に重要な概念
AppSheet は、ノーコードでアプリを作れる開発プラットフォームです。 2020年1月にGoogle が買収し、Google Cloud のサービスの1つになりました。 本記事では、Google の ノーコードツールとして今大注目の AppSheet を使って社内アプリをデータから作る方法を図解付きで徹底解説します。 この記事はこんな利用者・管理者の方にお薦めです。 AppSheet について興味があり、どんなことができるのか知りたい AppSheet についての基礎・概要をしりたい これから AppSheet を始める方はこちらの記事が参考になります。 まずははじめよう！AppSheet アカウントの作成方法について これで解決！AppSheet の英語UIを日本語化する方法 AppSheet とは AppSheet とは、Google Cloudが提供するノーコード開発環境で、もと
厚生労働省の国民生活基礎調査によると、日本は米国、中国に次ぐ世界第3位の経済大国でありながら、7人に1人が貧困にあえぎ、母と子のひとり親世帯では半数以上が貧困に苦しむ。 日本は先進国の中で、「貧困率」の高い国のひとつとして知られている。なぜ豊かな日本で貧困率が高いのか。 貧困といっても衣食住にも困る「絶対的貧困」と、社会全体の中で見ると相対的に貧困層に属する「相対的貧困」がある。日本が高いのは当然ながら「相対的貧困」のほうで、社会全体もさほど深刻な問題ではない、という意識があるのかもしれない。実際に、貧困率というよりも「格差」と考えればわかりやすいのかもしれない。 なぜこのような貧困が、豊満国ニッポンに現れるのか。貧困問題がいろいろ報道されている割には、貧困の実態がわかっていない可能性もある。いま、日本社会が直面している貧困について考えてみたい。 貧困はもっと深刻？ 貧困率というデータは、
アクセスランキング トピックス グーグル「Chrome」に緊急アップデート すぐ更新を トピックス 楽天カードで20％キャッシュバック 知られざるお得情報を見つける方法 AI 画像生成AIに照明革命 日本と世界で同時に“神ツール”登場 トピックス 唯我独尊デザインパワー「マンガG-SHOCK」を発売日に衝動買い 自作PC いまどきのゲーミングPCでマザー側の映像出力に繋ぐのはあり/なし？古の禁忌に踏み込む AI 実録：AIで描く漫画の実際 ～AIで今風の手描きっぽい漫画を作ってみる トピックス JR東日本など鉄道8社、磁気乗車券を廃止へ。2026年以降にQR乗車券に トピックス 楽天モバイル 契約は絶好調だが、黒字化にはテコ入れが必要だ トピックス 世界最速 三菱電機、パズルキューブを0.305秒で解くロボットでギネス認定 Apple 既読を付けずにLINEチェックも可能「Apple Wa
結構ブログ記事ではゴリゴリ統計学や機械学習の話を記事にしている私ですが、実は生粋の文系でして、数学も大学入学時点で数学ⅠAⅡBまでしかやっていませんでした。 今回はそんな私が一体どんな本を読んで勉強してきたら、こんな記事を書くまでになったのかを振り返るとともに、その際使った統計学・数学本を紹介していきたいと思います。 スポンサーリンク 【大学入学時】 能力的には数学ⅠAⅡBはある程度分かっているというレベルでした。数ⅢCは知りません。 まず、そんな状態でやったのはこれです。個人的にはド定番だと思ってます。 ・コアテキスト コア・テキスト統計学 (ライブラリ経済学コア・テキスト&最先端 別巻 1) 作者:大屋 幸輔 新世社 Amazon 文系高校生レベルの数学的な知識のみで読みきることが出来て、かつ具体的にどう使うのかといった方面に着目した本です。大屋先生という日本でも有数の計量経済学者が書
総務省はこのほど、国勢調査や経済センサスなど国勢に関する統計データを｢統計ダッシュボード｣というウェブサイトにまとめ、公開をはじめた。総務省がもつ統計データを、表示する数値やグラフを動的に切り替えられるグラフィカルなシステムと組み合わせることで、広く活用してもらうことが目的だ。これが非常によくできているのだ。 ｢統計ダッシュボード｣では、約5000の統計データを｢人口・世帯｣｢労働・賃金｣など17の分野に整理して収録。グラフは全部で55種類あり、サイト上で関連データの追加や削除、時系列比較や地域間比較などが可能となっている。 総務省のリリースによれば、特にビジネス（民間）での利用について｢オープン化された公的データを地域やビジネスの視点から活用し新たなアイデアを創出｣することを狙いとしている。
第三次安倍内閣で「働き方改革実現会議」のテーマとして「賃金引き上げと労働生産性の向上」が取り上げられるほど、いま日本の「低い労働生産性」が話題になっています。 また、ここ数ヶ月に間に「生産性」に関する書籍が相次いで出版、文中で日本の労働生産性が低い理由が指摘されており、これがソーシャル上で多くの話題と共感を得ています。 ところで、日本の労働生産性は本当に低いのでしょうか。 その数的根拠は何でしょうか。ちょっと気になったので調べてみました。 そもそも「労働生産性」とは何か？認識の統一を図るため、まず労働生産性の定義をハッキリさせます。 「生産性」とは一般的には「産出量（アウトプット）÷ 投入量（インプット）」を指します。インプットに対してアウトプットが多いほど生産性が高いことになります。 ただし世間巷で喧騒されている「日本は先進国の中で労働生産性が一番低い！」という文脈における「労働生産性」
自殺率 昭和30年代は20代が高かったが、今世紀は…… いつの間にか、本連載も18回目になりました。「データで社会を読み解く論稿」ということで、自由奔放に書かせていただいていますが、「たまには、読者のビジネスマンの参考になるようなネタを……」というのが編集部さんのホンネでしょう。 私はビジネスのノウハウなど微塵も知りませんが、データを効果的に表現するユニークなグラフ技法の紹介はどうかな、と考えました。現代は「エビデンス」の時代。企画立案の会議などでは、データを交えたプレゼンテーションが求められることが多いでしょう。 その時に力を発揮するのがグラフですが、このような見せ方のグラフ技法はどうか、という提案をしてみようと思います。私のエゴが入った作品ばかりで、皆さんの参考になるか分かりませんが、気軽に読んでいただければ幸いです。 まずは、自殺率のグラフです。 初っ端から物騒な話題ですが、社会病理
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
確率や統計の勉強をしていると、必ず行き当たるのが、正規分布だ。この分布は、グラフに描くと、滑らかな曲線となる。正規分布は、その名前が示すとおり、規則正しい、様々な特徴を持っている。例えば、特徴の1つに、対称性がある。グラフを見ると、頻度が最も高い中央の部分を境に、左右対称に、裾が広がっている。 正規分布に従う、2つの確率変数をとってみよう。これらが、互いに独立であれば、確率変数の和も正規分布に従う。これは、再生性と言われ、正規分布の重要な特徴の1つとなる。また、正規分布は、平均と、分散の、わずか2つの要素だけで、完全に、分布の形が決まってしまうことも大きな特徴だ。このことは、分布の形を推定する場合に、シンプルでわかりやすいという利点につながる。 正規分布は、母集団の平均とも、強い関係がある。分散が存在する母集団から、いくつか標本データを取り出して、その平均(「標本平均」と呼ぶ。) を考えて
データサイエンティストもすなるR言語といふものを、私もしてみむとてするなり。 （紀貫之『土佐日記』のパクリ） というわけで、昨今ビッグデータやデータマイニングやアナリティクスなどが流行している中で、とてもよく使われている解析環境に「R」いうのがあります。 Rは無償で利用でき、世界中のデータサイエンティストの間で広く使われているそうです。よく話題に上がるのでどういうものか興味あったのですが、実際に触ってみないとわからないだろうということで試してみることにしました。 まずはRと一応RStudioを入れておきました。RStudioは、Rを効率的に開発するための統合開発環境です。Rだけでも開発できますが、RStudioを入れておくとより円滑に開発できるそうです。 ちなみに、Windows / Mac OS/LinuxといったメジャーなOS用の環境が用意されています。私はMacを使っているのでMac
石井准教授の作成した「統計解析ソフトRのスクリプト集」をオンラインで公開します。名古屋大学教育学部の「心理・教育の統計学」の授業で実際に使用されている教材です。学習・研究にご活用下さい。 2016.4.5 Ver. 4.0βを公開しました。棒グラフオプション、オメガ係数、効果量、標本サイズの推定などの記述が加わりました。 2015.3.18 Ver. 3.0βを公開しました。記述統計量の算出の部分を統一的にしたのと、データ例を書籍にあわせて変えています。 2014.11.4 Ver. 2.2βを公開しました。 統計解析ソフトＲのスクリプト集 (PDF) 下記のサイトでは、シラバスと講義資料が公開されています。あわせてご活用下さい。 「心理・教育の統計学」（名大の授業） 講義資料 (PDF) ーーー はじめに 石井秀宗 この冊子は，心理学や教育学の研究でよく用いられる統計手法に関して，統計解
いまWEB業界で最もホットなトレンドの一つである“統計学”。その基本を学ぶために読んでおくべき書籍を、注目のニュースキュレーションサービス《Gunosy》の開発チーム（福島さん・吉田さん・関さん）に伺った。 Gunosy開発チームが選ぶ、“統計学”の必読書とは？ いま、WEB業界で最もホットなトレンドの一つとなっている“統計学”。その基本的な知識を学ぶべく、前回、“超高精度なレコメンド”で話題のニュースキュレーションサービス《Gunosy》を手がける福島良典さん、関喜史さん、吉田宏司さんに、“WEB業界人のための統計学入門”と題して簡単に講義をしていただいた。 ※ 前回の記事はこちら 《Gunosy》開発チームから学ぶ、WEB業界人のための"統計学入門" その内容を踏まえつつも、より体系だててしっかりと“統計学”を押さえるためには、やはり“本”を読むのが一番だという。そこで今回は、Guno
今日は社会人がデータ分析をどのように独学で身に着けていけばいいかということを考えます。 ビッグデータがバズワードとなって以来、花形の学問のひとつとなったのが「統計学」です。統計学が重要なのは今も昔も変わらないわけですが、かつてはデータの分析になんて興味がなかった会社や部門がデータ分析を業務に役立てようとした結果、需要が増しています。 さて、私は社会人になってから統計学の素晴らしさを体感して勉強を始めました。筑波大学のビジネススクール（GSSM）で椿広計先生という大家の講義を受けて開眼しました。そういう意味では実に幸運だったと思います。 スクールに通って統計学を身に着けるというのも一つの手なのでしょうが、万人がスクーリングできるわけではありません。独学で身に着けて行かないといけない人が大半ではないでしょうか。大丈夫です。独学でも統計学を使いこなせるようになります。「数学」なんて・・・。という
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