統計・データ分析
平均や相関といった統計の基本から、Excel・Pythonを使った実務のデータ分析までをまとめています。数式の暗記ではなく「なぜそう考えるのか」から解説しているので、文系の方や統計を学び直したい社会人の方にも読み進めていただけます。統計検定の学習前に全体像をつかみたい方にも。
-
やさしく学ぶ統計学～ローレンツ曲線とは？～
和からの数学講師の伊藤です。今回は、ローレンツ曲線と呼ばれるデータの不均一さを可視化するグラフをご紹介します。これまでのグラフとは違った視点からデータを確認することができるので、この内容を覚えておくことで、今後の分析に応用することもできるかもしれません！ １. 不均一なデータとは？ 皆さんは、日本の人口の分布について調…
2023年2月19日
-
やさしく学ぶ統計学～偽陽性と偽陰性とは？～
和からの数学講師の伊藤です。今回は、判別分析などで使われることの多い偽陽性や偽陰性といった内容を見ていきたいと思います。PCR検査など多くの場面で適用できる考え方ですので、ぜひ理解していただければと思います！ １. 偽陽性、偽陰性とは 先日のマスログでは、「病気の検査で陽性反応だったものの、実際には罹患していなかった」…
2023年2月16日
-
難病の検査で陽性反応！・・・実際に罹患している確率は何パーセント？
和からの数学講師の伊藤です。以前のマスログでは、確率に関する話題に触れてきました。 https://wakara.co.jp/mathlog/20221203 今回は、そんな確率に関する少し不思議なお話です。しかし、考え方を知らないと確率に騙されてしまう恐れがあるほど、重要な内容になります。例題を通してお話しますので、…
2023年2月13日
-
やさしく学ぶ統計学～ピボットテーブルを使ったデータの集計と可視化～
和からの数学講師の伊藤です。今回は、データを集計したりグラフを描いたりする際に非常に有効なツールとなる、ピボットテーブルをご紹介します。こちらはExcelに搭載されている機能で、データ分析との相性も抜群です。ぜひ、今回の記事でピボットテーブルの威力を実感してみてください！ １. ピボットテーブルとは？ ピボットテーブル…
2023年1月31日
-
やさしく学ぶ統計学～Excelを用いたデータの可視化➁～
和からの数学講師の伊藤です。前回に引き続き、今回もExcelを使って、円グラフや帯グラフの作成について見ていきます。前回と同様の操作になる部分が多いので、前回の記事も参考にしながら学んでいただけますと幸いです！ １. 円グラフ、帯グラフのまとめ 円グラフと帯グラフは、データの内訳を表現するのに適したグラフでした。特に円…
2023年1月25日
-
やさしく学ぶ統計学～Excelを用いたデータの可視化➀～
和からの数学講師の伊藤です。今回は、Excelを使ったグラフの作成について見ていきます。特に棒グラフ、折れ線グラフを使って、データの可視化について確認していきましょう。 １. 棒グラフ、折れ線グラフのまとめ 棒グラフは、データの大きさを比較するのに適したグラフであり、折れ線グラフは変化の様子を見るのに適したグラフと言え…
2023年1月10日
-
ベルヌーイ分布とは？期待値・分散の求め方と二項分布との違いをやさしく解説
統計学を学び始めると、最初のほうで出会うのがベルヌーイ分布です。名前は少しいかめしいものの、中身は「成功か失敗か、2通りしかない出来事」を数式で表しただけの、もっともシンプルな確率分布です。 シンプルでありながら、二項分布・幾何分布・負の二項分布といった多くの確率分布の土台になっており、実務ではA/Bテストやコンバージ…
2023年1月7日
-
やさしく学ぶ統計学～いろいろなデータの可視化～
和からの数学講師の伊藤です。これまでのマスログではいろいろなデータの可視化を学んできましたが、これまで触れてこなかったもの以外にも、有用なグラフがいくつかあります。 今回はデータの可視化の応用として、2つ以上の変数を持つデータの可視化するバブルチャートと、データのバランスを見るレーダーチャートを扱っていきます。 １. …
2023年1月4日
-
やさしく学ぶ統計学～2変数データの関係（応用編）～
和からの数学講師の伊藤です。以前のマスログでは、2変数データの関係性を表す指標として、共分散や相関係数を紹介しました。手計算をするのはやや難しい指標ですが、今回はこういった指標をExcelで計算し、結果を読み取る流れをお見せしていきます。 １. 共分散・相関係数のまとめ ここでは、共分散・相関係数についておさらいします…
2022年12月31日
-
確率密度関数と累積分布関数とは？【統計学をやさしく解説】
確率分布とは 確率分布とは、確率変数の値と確率の対応のことです。確率分布を理解するためにはまず確率変数の考え方を理解する必要があります。 確率・統計の分野では、事象に対して確率変数という数を割り当てます。具体的には、「勝ち」を\(1\)・「負け」を\(0\)としたり、「サイコロを振って\(1\)の目が出る」という事象を…
2022年12月28日
-
やさしく学ぶ統計学～クロス集計表の考え方～
和からの数学講師の伊藤です。今回は、2つのカテゴリーのデータを集計する際に有効なクロス集計表に関するお話です。クロス集計のやり方にはいくつか種類がありますが、考え方が分かっていれば混乱することは少なくなるかと思います。また、実際のデータ分析に応用することも可能ですので、ぜひ習得しておきましょう！ １.クロス集計表とは …
2022年12月21日
-
やさしく学ぶ統計学～ヒストグラムとは～
和からの数学講師の伊藤です。先日のマスログでは、度数分布表の考え方を紹介しました。 https://wakara.co.jp/mathlog/20221027 今回は、この度数分布表を用いてヒストグラムと呼ばれるグラフをご紹介します。ヒストグラムが活用される場面は多岐にわたりますので、ぜひ今回の内容から使い方を覚えてお…
2022年12月18日
-
偏差値の計算方法【統計学をやさしく解説】
偏差値とは 偏差値はテストの成績などでよく使われる値で、自分の成績がどのくらい良かったのかを数値化します。一般的には偏差値が\(50\)付近であれば平均的な成績で、それより高ければ良い成績、低ければ悪い成績と判断されます。偏差値を正しく解釈するには偏差値の計算方法や解釈の注意点を知る必要があります。以下のセクションでそ…
2022年12月6日
-
条件付き確率とベイズの定理【統計学をやさしく解説】
条件付確率とは 条件付き確率はある事象が発生した条件で他の事象が発生する確率のことです。通常確率というと単純にある事象が起こる確率のことを想像しますが、条件付き確率ではある事象が発生したことが分かっているため異なる解釈と計算方法が必要です。この記事では条件付き確率の考え方と求め方、そしてベイズの定理を紹介します。 条件…
2022年12月3日
-
独立性とは【統計学をやさしく解説】
独立性 ある事象\(A\)と別の事象\(B\)が独立性を満たすとは２つの事象が互いに関係していないことをいいます。 簡単な例を考えると、一般的にサイコロの出目は独立性を満たすと考えられています。1回目に\(3\)の目が出たとしても2回目にサイコロを振ったときに\(3\)の目が出やすくなったり出にくくなったりすることはあ…
2022年11月26日
-
分散の求め方と意味｜標準偏差・変動係数との関係を例題で解説【統計学】
和からの数学講師の伊藤です。前回までに、データに基づいた指標として平均値、中央値、四分位数といったお話をしてきました。 今回扱うのは、データのばらつき具合を表す指標である標準偏差と呼ばれるものです。前回までの指標よりもイメージを持ちにくい指標かと思いますので、丁寧に解説していきます！ １. データのばらつきと標準偏差 …
2022年11月24日
-
2変数データの関係【統計学をやさしく解説】
↓↓↓動画で見たい方はこちら↓↓↓ https://youtu.be/7d3DFzY2G3o 相関分析と回帰分析 2変数データの関係の分析の準備として初めに2変数データの定義について確認します。まず、クラス全員の得点のデータや体重のデータ、身長のデータはそれぞれ1変数データです。1変数データの分析では、平均値・中央値・…
2022年11月22日
-
四分位数の求め方｜Q1・Q2・Q3と箱ひげ図をやさしく解説【統計学】
和からの数学講師の伊藤です。前回はデータを要約する代表値について、平均値と中央値をご紹介しました。 https://wakara.co.jp/mathlog/20221103 今回は、中央値と同じく順序に基づいた代表値ということで、四分位数とその可視化をお話していきます。 １. 四分位数とは 中央値は、データを小さいも…
2022年11月21日
-
時系列データとは｜傾向変動・季節変動・不規則変動を例で解説【統計学】
この記事のポイント ・時系列データとは時間順に並んだデータで、ビジネスや経済の分析に欠かせません ・データに含まれる4つの変動：傾向変動・循環変動・季節変動・不規則変動 ・移動平均を使うとノイズを取り除き、本質的なトレンドが見える ・実例：売上の月次推移から「季節要因」と「成長トレンド」を分離する方法 ↓↓↓動画で見た…
2022年11月19日
-
最頻値とは【統計学をやさしく解説】
↓↓↓動画で見たい方はこちら↓↓↓ https://youtu.be/T6kUVZDToo8 最頻値とは 最頻値とは、データの中で最も頻繁に現れる数です。例えば、度数分布表であれば最頻値は度数が最も大きい階級になります。また、サイコロを振って\(6\)の目が\(3\)回、\(5\)の目が\(2\)回、\(1\)の目が\…
2022年11月17日
