統計学
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やさしく学ぶ統計学～Excelを用いたデータの可視化➀～
精肉店の上半期の売り上げデータを例に、Excelで棒グラフ・折れ線グラフ・積み上げ棒グラフを作る手順を解説します。「挿入」タブからのグラフの選び方に加え、項目名やタイトル、縦軸の設定で気をつけたい点も紹介します。
2023年1月10日
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やさしく学ぶ統計学～いろいろなデータの可視化～
3つ以上の変数をまとめて見せるバブルチャートと、項目ごとのバランスを比べるレーダーチャートを、飲食店の売り上げデータを例に紹介します。レーダーチャートで単位の違う項目を混ぜると誤解を招く点にも触れます。
2023年1月4日
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やさしく学ぶ統計学～2変数データの関係（応用編）～
日本の都市・南半球の都市・架空の惑星の月別平均気温を例に、ExcelのCORREL関数で相関係数を計算し、正の相関・負の相関・無相関を読み取る流れを紹介します。相関関係と因果関係の違いにも触れます。
2022年12月31日
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やさしく学ぶ統計学～クロス集計表の考え方～
富士山の傘雲と翌日の天気を例に、2つのカテゴリーのデータを同時に分類して度数を数えるクロス集計表の作り方を解説します。行・列・全体のどれを基準に割合を出すかで変わる3種類の表も紹介します。
2022年12月21日
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やさしく学ぶ統計学～ヒストグラムとは～
度数分布表からヒストグラムを描く方法と、その読み方をやさしく解説します。棒グラフとの目的の違いや、テストの得点を男女別に色分けして内訳を表す応用の方法もあわせて紹介します。
2022年12月18日
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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】
データのばらつきを表す標準偏差と分散の意味を、ゲーム機の月別売り上げ台数を例にやさしく解説します。規模の違うデータのばらつきを比べるときに使う変動係数の考え方と、計算するときの注意点も紹介します。
2022年11月24日
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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】
四分位数（第1・第2・第3四分位数）の意味と求め方を、14市町村のコンビニの店舗数を例にやさしく解説します。最小値・最大値とあわせてデータの散らばりを表す箱ひげ図の描き方と見方も紹介します。
2022年11月21日
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平均値の求め方と意味｜中央値との違い・使い分けを例で解説【統計学】
平均値と中央値の求め方と違いを、ある都市の1週間の最高気温のデータを例に解説します。極端な値があると平均値はうまく機能しないことがあるため、両方を見比べてデータの歪みに気づくことが大切です。
2022年11月3日
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やさしく学ぶ統計学～いろいろなグラフ～
和からの数学講師の伊藤です。前回までの記事で、基本的なグラフを紹介してきました。 https://wakara.co.jp/mathlog/20221019 今回は棒グラフの応用として、関連するグラフをいくつか補足していきます。 １. 積み上げ棒グラフ 棒グラフを使う際には、棒の中に色を塗り積み上げた積み上げ棒グラフで…
2022年10月26日
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やさしく学ぶ統計学～円グラフと帯グラフ～
和からの数学講師の伊藤です。前回の記事では、データの可視化に関連して、棒グラフと折れ線グラフに関してお話しました。 https://wakara.co.jp/mathlog/20221007 今回は、データの内訳を表現する際に有用な、円グラフと帯グラフについて見ていきましょう。 １. 円グラフ データのそれぞれの項目が…
2022年10月19日
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やさしく学ぶ統計学～棒グラフと折れ線グラフ～
和からの数学講師の伊藤です。今回は、統計学を学ぶ上で必須となるグラフの紹介です。前回の記事でデータに関してお話をしましたが、グラフを書いてデータを可視化することで、データを効果的にまとめることができます。。 https://wakara.co.jp/mathlog/20220925 今回から、データを可視化する際によく…
2022年10月7日
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統計データとは｜質的・量的データの種類と使い方を例で解説【統計学】
和からの数学講師の伊藤です。今回から、統計学の内容を基礎から紹介していく「やさしく学ぶ統計学」シリーズを連載していこうと思います。現代社会で重要視される統計学の知識を、継続して積み上げていきましょう！ １. データとは？ 何かを観察したとき、観測結果は数値や記号として出てきます。これを将来の予測に活かしたいと思うのは自…
2022年9月25日
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次元の呪い➂-高次元データと主成分分析-
和からの数学講師の伊藤です。今回は次元の呪いシリーズ第三弾ということで、主成分分析について掘り下げていきます。主成分分析は、複数の項目があるデータの情報を要約するための統計学・機械学習の手法でした(詳しくは前回の記事を参照)。 また以前の記事で、膨大な項目数を持つデータである高次元データというものをご紹介しました。 h…
2022年9月18日
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主成分分析とは？-次元の削減とデータの縮約-
和からの数学講師の伊藤です。今回は、統計学や機械学習の手法の中でも、データの情報の縮約に使われることが多い主成分分析と呼ばれる手法について見ていきたいと思います。ビッグデータという言葉がいたるところで見られるようになっている現代では、役に立つ場面も多いかもしれません！ １．主成分分析とは？ データを収集する際には、一度…
2022年9月14日
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次元の呪い②-高次元データの判別-
機械学習の最近傍法を例に、高次元データで起こる「次元の呪い」を解説します。次元が上がると一番近いデータと一番遠いデータの距離の差がほとんどなくなり、近さで判別する方法がうまく働かなくなる理由を図で説明します。
2022年8月24日
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次元の呪い①-高次元データの特徴-
高次元データでは、項目ごとの標本平均は母平均に近くても、全項目をまとめた標本平均のベクトルは母平均から離れていきます。従来の統計学が通用しにくい「次元の呪い」と、その攻略の考え方を紹介します。
2022年8月21日
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高次元データとは？-高次元統計解析-
高次元データとは、項目（次元）の数がとても多いデータのこと。健康診断や遺伝子発現データを例に、項目数がサンプル数を大きく上回ると従来の統計学が通用しにくい理由と、高次元統計解析の魅力を紹介します。
2022年8月5日
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視聴率調査はどれくらい正確？
視聴率は一部の世帯を調べる標本調査です。関東地区2700世帯の調査で視聴率が10%なら誤差はどのくらいか、95%信頼区間を計算し、僅差の視聴率をどこまで信用できるかを考えます。
2022年7月7日
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社会人向け数学教室における統計学学習での具体的なニーズ（2019年「数学教育学会」春季年会発表）を公開
2019年の数学教育学会春季年会での発表を公開。大人向け数学教室に通う社会人8名の具体的なニーズから、統計学を数式から学びたい人と活用だけしたい人の違いを整理し、セミナーの見直しで見えたことをまとめています。
2022年4月7日
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仕事で統計を使うには？-初めに何から学ぶと良いか-
仕事で統計を活かしたいとき、何から学べばよいかは目的と数学の得意・不得意で変わります。学ぶ目的を分解し、マトリックスで整理して、Excelから始めるか統計検定3級・2級から始めるかの考え方を紹介します。
2021年10月14日
