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2016年度秋学期 統計学 第3回 クロス集計とデータの可視化 (2016. 10. 10)
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2016年度秋学期 統計学 第12回 分布の平均を推測する-区間推定 (2016. 12. 12)
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2015年度秋学期 統計学 第11回 分布の「型」を考える - 確率分布モデルと正規分布 (2015. 12. 9)
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多変量解析標本調査勉強会 第1回 目次 自己紹介 統計の諸注意 多変量解析の代表的なもの 標本調査の概要 ExcelとR 勉強会のすすめ方 事務作業 自己紹介 自己紹介 連絡先 ⇨@yakatanoshi 興味 ⇨モデリング、情報量基準 進路 ⇨院進学のつもり(文理問わず選定中) ⇨秋ごろからは資格勉強ラッシュ (統計検定、アクチュアリー、情報技術者、簿記等) 統計の諸注意 統計の諸注意 統計はあくまで“ツール” ⇨何ができるのか意識 万能ではない ⇨意味のあるデータを突っ込む ⇨Garbage In Garbage Out 状況を単純化する ⇨ロジックの明確化 統計の諸注意 例 問題→アプローチ ・野球選手の強さを知りたい ⇨打撃成績に限定 ⇨主成分分析で総合指標 ⇨因子分析で共通因子 ⇨クラスター分析で選手分類 ⇨一人の選手の戦績予測 ⇨一つの指標のみに時系列 ⇨複数の指標で多変量時系列 統計の諸注意 例 アプローチ→問題 ・データマイニング ⇨手法を挙げてみる ⇨例:決定木 ⇨使用例確認 ⇨類似した簡単な問題を設定 ⇨歴史について調べる ⇨各手法を出して展望を考える 統計の諸注意 例 統計の根拠 ・調査方法について理解したい ⇨定性調査 ⇨調査例と分析方法 ⇨定量調査 ⇨概念と適用例 ⇨実際に行うには? ⇨例:アンケート法 ⇨実際に行われているリサーチ 多変量解析の代表的なもの 多変量解析 主成分分析、因子分析、対応分析、多次元尺度法、数量化理論、クラスター分析、自己組織化マップ、単回帰分析、重回帰分析、判別分析、生存分析、時系列分析、樹木モデル、ニューラルネットワーク、カーネル法とサポートベクターマシン、集団学習、アソシエーション分析… 多変量解析 主成分分析、因子分析、対応分析、多次元尺度法、数量化理論、クラスター分析、自己組織化マップ、単回帰分析、重回帰分析、判別分析、生存分析、時系列分析、樹木モデル、ニューラルネットワーク、カーネル法とサポートベクターマシン、集団学習、アソシエーション分析… 多変量解析-回帰分析(単・重) いくつかのデータ ↓ 説明変数と被説明変数 ↓ データを予測する 多変量解析-主成分分析 いくつかのデータ ↓ 情報を落とさないように集約 ↓ 総合指標をつくる 多変量解析-因子分析 いくつかのデータ ↓ データを規定する因子を探す ↓ 共通因子の発見 多変量解析-判別分析 (外的基準のあ
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2022年度秋学期 応用数学(解析) 第15回 測度論ダイジェスト(2) ルベーグ積分 (2023. 1. 19)
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2022年度秋学期 応用数学(解析) 第14回 測度論ダイジェスト(1) ルベーグ測度と完全加法性 (2023. 1. 12)
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2022年度秋学期 統計学 第14回 分布についての仮説を検証するー仮説検定(1) (2023. 1. 10)
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2022年度秋学期 応用数学(解析) 第13回 複素関数論ダイジェスト(2) 孤立特異点と留数 (2022. 12. 22)
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2022年度秋学期 統計学 第13回 不確かな測定の不確かさを測る - 不偏分散とt分布 (2022. 12. 20)
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2022年度秋学期 応用数学(解析) 第12回 複素関数論ダイジェスト(1) 複素関数・正則関数 (2022. 12. 15)
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2022年度秋学期 統計学 第12回 分布の平均を推測する - 区間推定 (2022. 12. 13)
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2022年度秋学期 画像情報処理 第11回 逆投影法による再構成 (2022. 12. 9)
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2022年度秋学期 応用数学(解析) 第11回 振動と微分方程式 (2022. 12. 8)
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2022年度秋学期 統計学 第11回 分布の「型」を考える - 確率分布モデルと正規分布 (2022. 12. 6)
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2022年度秋学期 画像情報処理 第10回 Radon変換と投影切断面定理 (2022. 12. 2)
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2022年度秋学期 応用数学(解析) 第10回 生存時間分布と半減期 (2022. 12. 1)
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2022年度秋学期 統計学 第10回 分布の推測とはー標本調査,度数分布と確率分布 (2022. 11. 29)
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2022年度秋学期 統計学 第8回 問題に対する答案の書き方 (2022. 11. 15)
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2022年度秋学期 統計学 第9回 確からしさを記述するー確率 (2022. 11. 22)
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2024年度受験者に向けた大学院説明会資料です。2024/5 ●東京工業大学 建築学系大学院入試関連情報 https://sites.google.com/view/titecharchexam ● 東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 https://educ.titech.ac.jp/arch/ ● 東京工業大学 環境・社会理工学院|東工大について https://www.titech.ac.jp/about/organization/schools/organization06
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
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2016年度秋学期 統計学 第3回 クロス集計とデータの可視化 (2016. 10. 10)
1.
A.Asano,KansaiUniv. 2016年度秋学期 統計学 浅野 晃 関西大学総合情報学部 クロス集計とデータの可視化 第3回
2.
A.Asano,KansaiUniv.
3.
A.Asano,KansaiUniv. データの種類~尺度水準~
4.
2016 A.Asano,KansaiUniv. データは数字だとは言っても 例えば,選択肢の 「1番・2番・3番」は, 「a・b・c」でも「イ・ロ・ハ」でも 同じだから,数「量」ではない 数字は,必ずしも「数量」を表し ているとは限りません
5.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 尺度水準 比例尺度 間隔尺度 順序尺度 名義尺度 統計学では,数字を「数量」としての 意味をどのくらい持っているかで 4つのレベルに分けている 量的データ 足し算引き算ができる 質的データ 足し算引き算ができない 尺度水準
6.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 名義尺度 1番・2番・3番 さあどれ? 選択肢を区別するための,単なる記号。 男性:1 女性:2
7.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 名義尺度 1番・2番・3番 さあどれ? 選択肢を区別するための,単なる記号。 男性:1 女性:2 2番が1番より大きいという 意味はない
8.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 順序尺度 この講義に満足しましたか? 1) 非常に不満・2)
不満・ 3) 満足・4) 非常に満足 数字の順番にのみ意味がある
9.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 順序尺度 この講義に満足しましたか? 1) 非常に不満・2)
不満・ 3) 満足・4) 非常に満足 数字の順番にのみ意味がある 2番は1番より満足度が大きい
10.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 順序尺度 この講義に満足しましたか? 1) 非常に不満・2)
不満・ 3) 満足・4) 非常に満足 数字の順番にのみ意味がある 2番は1番より満足度が大きい 「2番と1番の満足度の差」 「3番と2番の満足度の差」
11.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 順序尺度 この講義に満足しましたか? 1) 非常に不満・2)
不満・ 3) 満足・4) 非常に満足 数字の順番にのみ意味がある 2番は1番より満足度が大きい 「2番と1番の満足度の差」 「3番と2番の満足度の差」 は,同じで はない
12.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 間隔尺度 摂氏温度(20℃,-10℃) 数値の間の間隔にも意味がある
13.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 間隔尺度 摂氏温度(20℃,-10℃) 数値の間の間隔にも意味がある 「0℃と10℃の温度の差」 「-10℃と0℃の温度の差」
14.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 間隔尺度 摂氏温度(20℃,-10℃) 数値の間の間隔にも意味がある 「0℃と10℃の温度の差」 「-10℃と0℃の温度の差」 は同じ
15.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 間隔尺度 摂氏温度(20℃,-10℃) 数値の間の間隔にも意味がある 「0℃と10℃の温度の差」 「-10℃と0℃の温度の差」 は同じ 20℃は10℃の2倍暖かい?
16.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 間隔尺度 摂氏温度(20℃,-10℃) 数値の間の間隔にも意味がある 「0℃と10℃の温度の差」 「-10℃と0℃の温度の差」 は同じ 20℃は10℃の2倍暖かい? そんなこと はない
17.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 間隔尺度 摂氏温度(20℃,-10℃) 数値の間の間隔にも意味がある 「0℃と10℃の温度の差」 「-10℃と0℃の温度の差」 は同じ 20℃は10℃の2倍暖かい? そんなこと はない 20℃は-10℃の何倍暖かい?
18.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 間隔尺度 摂氏温度(20℃,-10℃) 数値の間の間隔にも意味がある 「0℃と10℃の温度の差」 「-10℃と0℃の温度の差」 は同じ 20℃は10℃の2倍暖かい? そんなこと はない 20℃は-10℃の何倍暖かい? ???
19.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 比例尺度 長さ・重さ・年齢など 間隔だけでなく比率にも意味がある
20.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 比例尺度 長さ・重さ・年齢など 間隔だけでなく比率にも意味がある 40歳の人は,20歳の人の2倍の 年数を生きている。
21.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 比例尺度 長さ・重さ・年齢など 間隔だけでなく比率にも意味がある 40歳の人は,20歳の人の2倍の 年数を生きている。 マイナスの値は存在しない (温度なら,絶対温度がこれにあたる)
22.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 簡単に平均というけれど 平均できるのは,足し算ができる量的デー タ(間隔尺度・比例尺度)だけ
23.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 簡単に平均というけれど 平均できるのは,足し算ができる量的デー タ(間隔尺度・比例尺度)だけ この講義に満足しましたか? 1) 非常に不満・2)
不満・ 3) 満足・4) 非常に満足
24.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 簡単に平均というけれど 平均できるのは,足し算ができる量的デー タ(間隔尺度・比例尺度)だけ こういうのの平均は,本当は意味がない (間隔尺度だと,近似的に考えている) この講義に満足しましたか? 1) 非常に不満・2)
不満・ 3) 満足・4) 非常に満足
25.
A.Asano,KansaiUniv.
26.
A.Asano,KansaiUniv. クロス集計
27.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 質的データの解析について 次回以降は,平均を計算できるデータ =量的データ を扱います 今日は,質的データを扱う クロス集計について
28.
2016 A.Asano,KansaiUniv. クロス集計 例:商品Aが好きか嫌いか →好き:60%,嫌い:40% これだけでは大したことはわからない 回答者が男性か女性かも記録しておく
29.
2016 A.Asano,KansaiUniv. クロス集計 ひとつのデータ群を2つの項目から 見て,項目間の関係を表す これが「クロス集計」 好き 嫌い
合計 男性 25 25 50 女性 35 15 50 合計 60 40 100
30.
2016 A.Asano,KansaiUniv. クロス集計 ひとつのデータ群を2つの項目から 見て,項目間の関係を表す これが「クロス集計」 好き 嫌い
合計 男性 25 25 50 女性 35 15 50 合計 60 40 100
31.
2016 A.Asano,KansaiUniv. クロス集計 ひとつのデータ群を2つの項目から 見て,項目間の関係を表す これが「クロス集計」 好き 嫌い
合計 男性 25 25 50 女性 35 15 50 合計 60 40 100 差がある のは女性
32.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 検査の感度 感度が高ければよいというわけではない A/(A+C)を感度という 本当に病気である 本当は病気ではない 検査で陽性
A B 検査で陰性 C D 合計 A + C B + D 新しい検査法をテスト 病気であってもなくても「陽性」と答えるなら, C=0で感度100%
33.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 検査の感度 感度が高ければよいというわけではない A/(A+C)を感度という 本当に病気である 本当は病気ではない 検査で陽性
A B 検査で陰性 C D 合計 A + C B + D 新しい検査法をテスト 病気であってもなくても「陽性」と答えるなら, C=0で感度100%
34.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 検査の特異度 特異度: 病気でない人のうち,正しく「陰性」と なる人の割合 D/(B+D)を特異度 本当に病気である 本当は病気ではない 検査で陽性
A B 検査で陰性 C D 合計 A + C B + D 病気であってもなくても「陰性」と答えるなら, B=0で特異度100%
35.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 検査の特異度 特異度: 病気でない人のうち,正しく「陰性」と なる人の割合 D/(B+D)を特異度 本当に病気である 本当は病気ではない 検査で陽性
A B 検査で陰性 C D 合計 A + C B + D 病気であってもなくても「陰性」と答えるなら, B=0で特異度100%
36.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 感度と特異度 感度が90%のとき,特異度は… という言い方で,検査の能力を表す 本当に病気である 本当は病気ではない 検査で陽性
A B 検査で陰性 C D 合計 A + C B + D 感度・特異度の両方を同時に 100%近くにするのはむずかしい
37.
A.Asano,KansaiUniv.
38.
A.Asano,KansaiUniv. データの可視化
39.
2016 A.Asano,KansaiUniv. データの可視化 人は, 数字の羅列をざーーーっと見て 即座に意味が理解できるほど, 賢くはない グラフなどの形に「描いて」 理解しやすくする
40.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 棒グラフ 横軸は名義尺度 でもよい 0 10 20 30 40 50 60 70 北 海 道 東 北 南 関 東 北 関 東 ・ 甲 信 北 陸 近 畿 東 海 中 国 四 国 九 州
41.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 差が際立って見えるのはどれ 0 10 20 30 40 50 60 70 0 10 50 60 70 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 北 海 道 東 北 南 関 東 北 関 東 ・ 甲 信 北 陸 近 畿 東 海 中 国 四 国 九 州 北 海 道 東 北 南 関 東 北 関 東 ・ 甲 信 北 陸 近 畿 東 海 中 国 四 国 九 州 北 海 道 東 北 南 関 東 北 関 東 ・ 甲 信 北 陸 近 畿 東 海 中 国 四 国 九 州
42.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 差が際立って見えるのはどれ 棒の長さが値に比例していない 0 10 20 30 40 50 60 70 0 10 50 60 70 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 北 海 道 東 北 南 関 東 北 関 東 ・ 甲 信 北 陸 近 畿 東 海 中 国 四 国 九 州 北 海 道 東 北 南 関 東 北 関 東 ・ 甲 信 北 陸 近 畿 東 海 中 国 四 国 九 州 北 海 道 東 北 南 関 東 北 関 東 ・ 甲 信 北 陸 近 畿 東 海 中 国 四 国 九 州
43.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 差が際立って見えるのはどれ 棒の長さが値に比例していない 0 10 20 30 40 50 60 70 0 10 50 60 70 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 北 海 道 東 北 南 関 東 北 関 東 ・ 甲 信 北 陸 近 畿 東 海 中 国 四 国 九 州 北 海 道 東 北 南 関 東 北 関 東 ・ 甲 信 北 陸 近 畿 東 海 中 国 四 国 九 州 北 海 道 東 北 南 関 東 北 関 東 ・ 甲 信 北 陸 近 畿 東 海 中 国 四 国 九 州 言い訳すらしていない(ズル)
44.
2016 A.Asano,KansaiUniv. こんな描き方はあり? 1968 19981968
1998 3万 2万 1万 1968 1998 3万 2万 1万
45.
2016 A.Asano,KansaiUniv. こんな描き方はあり? 高さで量を表すはずなのに, 棒の幅や厚み感も変えて, 面積・体積で表しているかの ように印象づけている 1968 19981968
1998 3万 2万 1万 1968 1998 3万 2万 1万
46.
2016 A.Asano,KansaiUniv. こんな描き方はあり? 高さで量を表すはずなのに, 棒の幅や厚み感も変えて, 面積・体積で表しているかの ように印象づけている 1968 19981968
1998 3万 2万 1万 1968 1998 3万 2万 1万 長さが2倍なら 面積は4倍 体積は8倍
47.
2016 A.Asano,KansaiUniv. こんな描き方はあり? 高さで量を表すはずなのに, 棒の幅や厚み感も変えて, 面積・体積で表しているかの ように印象づけている 縦軸がないから,体積で量を表 しているように見える(ズル) 1968 19981968
1998 3万 2万 1万 1968 1998 3万 2万 1万 長さが2倍なら 面積は4倍 体積は8倍
48.
2016 A.Asano,KansaiUniv. ヒストグラム こんなやつ 間隔尺度をもつデータに 身長 高 身長 低 頻度 区間 (階級) その区間に入る データの個数 棒グラフではありません
49.
2016 A.Asano,KansaiUniv. ヒストグラム こんなやつ 間隔尺度をもつデータに 身長 高 身長 低 頻度 区間 (階級) その区間に入る データの個数 棒グラフではありません 次回重点的にやります
50.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 折れ線グラフ (週刊ダイヤモンド1998年10月17日号より)
51.
2016 A.Asano,KansaiUniv. 折れ線グラフ (週刊ダイヤモンド1998年10月17日号より) 右端のほうが縦軸が長 くなっている(ズル)
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