- 講義ホームページの開設 :
http://stat.web.nitech.ac.jp/kougi/DataS/
- 欠席したら
- 後日見てみたくなったら
- 今後の予定を知りたくなったら
- 連絡用電子メールアドレス : hayashi.atsuhiro@nitech.ac.jp または stat.nitech@gmail.com
- 研究室 : 11号館 5階 516室
- 電話 : 内線 5119, 052-735-5119
- 計算機統計学: 統計学、プログラム、データ解析、統計教育
- 教育工学: 学習認知、学習診断
- 高等教育論: 大学教育、入試制度、入試方法
- 講義でPCを持参してもらえますか?
- PCにはお好みの統計ソフトをインストールください
- PCを設置してある教室での開講を模索中
- 「データサイエンス」に抱くイメージ
- 講義構成立案の参考にさせて下さい
- ご質問、ご希望等
- 各自でデータを収集してきてくださいね。
- 見つけてもらわないとレポートが書けません
- 日本では長い間、統計学を主に置いた学部・学科が設置されてこなかった <===> アメリカ、韓国等
- これまでは、いろいろな学部・学科に細々と専門の教員が点在
- 数式で課題を定式化 ＝ 数学
- 統計を取る必要性 ＝ 経済学、政治学
- 応用科学 ＝ 工学、農学、医学、薬学、文学、教育学等
- 「エビデンス ベイスド ○○(Evidence Based)」: 証拠・根拠に基づく論証が求められる時代に
- ビッグデータ時代の到来
- データサイエンティストの活躍場面が増加
- これまでは、いろいろな学部・学科に細々と専門の教員が点在
- 滋賀大学 データサイエンス学部 : 2017年4月
- 横浜市立大学 データサイエンス学部 : 2018年4月
- 武蔵野大学 データサイエンス学部 : 2019年4月予定
- データサイエンスとは？ : 滋賀大学
- データサイエンスとは、社会に溢れているデータから《価値》を引き出す学問です。ICT(情報通信技術)の進化した現代では、あらゆるビジネスや医療、教育、行政等においても、高度なデータ処理能力、データ分析力が必要となっています。データから有益なく《価値》を引き出すためには、これらの能力に加え、様々な分析経験を積むことが求められています。
- 学部長あいさつ
- データサイエンスとは？ : 横浜市立大学
- LIFE ネットショップで、欲しいものを予測
- SPORTS 試合に勝つ戦術をつくりだす
- BUSINESS 混雑予測でレジ待ちをなくす
- HEALTH 一人ひとりに最適な治療法を割り出す
- データサイエンスとは？ : 武蔵野大学
- 武蔵野大学の考えるデータサイエンスとは、データを統計的に処理するだけではなく、AI（人工知能）技術を用いて大量のデータを共有、検索、統合することにより、物事の本質を見抜き、新たな知識を発見し、独創的アイデアで新たな価値を創造する学問です。
- 新しい領域故なのか、統一的な概念がまだ固まっていない。
- データの中から価値を見つける。データに内在する構造を明確にする。
- 関連するキーワード: 統計、(ビッグ)データ、ネットワーク、AI(Artificial Intelligence)、深層学習(Deep Learning)、データ解析、情報検索、IoT(Internet of Things)、生活と密着、...
- データの生成場面が格段に増えた: ケータイ、スマホ、レジ、センサー、...
- コンピュータの演算スピードが格段に向上した
- データストレージの容量が格段に増えた
- 3Vの性質を持つとも: Variety(種類)、Volume(容量)、Velocity(頻度)
- でも...
- データの多くのセルは疎
- ノイズやゴミが含まれている状態で利用してクリアーな結果が得られるのか
- 過度な期待は危ういのでは
- 確率論: 尤もらしさ
- 1変量データの記述と要約
- 平均、分散、標準偏差
- 統計的推定、統計的仮説検定
- ...
- 多変量データの記述と要約
- 回帰分析
- 主成分分析
- 因子分析
- クラスタリング
- ...
- ある新聞記事「
世帯貯蓄、過去最高１８２０万円 高齢者が平均額上げる
」 朝日新聞 2017年5月16日.
- 1世帯当たりの貯蓄額の平均値がが1820万円
- 「真ん中」を代表する 3つの指標 :
- 平均値(Mean)、最頻値(Mode)、中央値(中位数, Median)
- それぞれ、何を表している指標なのか?
- 平成29年における「一世帯当りの貯蓄額」を例に三者の関係を把握しよう。 総務省 統計局 が公表している「 家計調査 」の中の「 調査の結果 」─「 結果の概要 / 貯蓄・負債編 」─「 家計調査報告（貯蓄・負債編）−平成29年（2017年）平均結果速報−（二人以上の世帯） 」─「 Ｉ 貯蓄の状況/１ 概況 」には、全世帯の貯蓄高を例に、2つの指標が図示されているので、 これらの関係が理解しやすいであろう。 平均値だけを用いた判断が危ういことが説明されている。 ここでは一つの図だけを引用しておくが、詳しくは本文を参照されたい。
- なお、これら資料を読む際には、「 家計調査のしくみと見方 」の中の 「 第３ 家計調査の貯蓄・負債編の見方 」が参考になるであろう。
貯蓄現在高 階級別世帯分布 (二人以上の世帯)
分布形状と統計量
- 「平均値」の意味するもの : 期待値。一つの指標に過ぎない。
- 分布形状 : 対称分布の場合だけ「印象」と合致する。
- 非対称の場合は裾の長い方にずれ、特に外れ値があると間違った「印象」を与えかねない。
- 分布の偏り : 常にあると思っておいた方がよい。
- 非対称の場合には、最頻値や中央値(中位数)も吟味する必要がある。
- 少数例では、分布形状が明確にならない。
- (「平均値」の恣意的・意図的利用が目立つ。)
- 小４、中２全４教科で過去最高点…国際学力調査 2016年11月29日 読売新聞
- 読書量減少が原因？日本の「読解力」８位に低下 _ _ 2016年12月7日 読売新聞
- 全国学力テスト 小６、中３一斉 全国３万校、理科は３年ぶり: 毎日新聞2018年4月17日
- 全国学力テスト 小中、応用力なお課題 正答率「基礎」と大差: 毎日新聞2018年8月1日
- 国際数学・理科教育動向調査（TIMSS）の調査結果: 国際教育到達度評価学会（ＩＥＡ）
- 国際学力調査（PISA、TIMSS）
- 教育課程研究センター「全国学力・学習状況調査」 : 国立教育政策研究所
- 就学援助率と成績の関係 : 配布資料 (PDF ファイル)
- 『統計学から見えてくる世界』があるのではないか
- 興味をもってもらえればありがたい ＝ 面白い、かな?
- 何に使う?
- どうやって決める?
- 何に使える?
- そもそも、どういう考えから導き出された?
- 回帰分析とは?
- 西内 啓著、「 統計学が最強の学問である 」、2013/1/24、￥ 1,728
- ビクター・マイヤー=ショーンベルガー他著、斎藤 栄一郎翻訳、「 ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える 」、2013/5/21、￥ 1,944
- 竹村 彰通著、「
データサイエンス入門
」、 (岩波新書) 新書、2018/4/21、￥ 821
- 「 ソフトウェアデザイン 2018年9月号 」、【第1特集】R、Python活用していますか?、ITエンジニアのための統計学入門、￥ 1,318
- ダレル・ハフ著, 高木 秀玄翻訳、「 統計でウソをつく法―数式を使わない統計学入門 」、(ブルーバックス)、1968/7/24、￥ 994
- デイヴィッド・サルツブルグ著, 竹内惠行＆熊谷悦生翻訳、「 統計学を拓いた異才たち 」、2010/4/1、￥ 998
- 第3回 多変量解析(1) : 回帰分析