TOP

確率密度関数の定義 連続型確率変数 X の確率分布が曲線 y=f(x)で与えられる時、y=f(x) を X の分布曲線といい、関数 f(x) を確率密度関数といいます。 確率密度関数を理解する前に 確率密度関数を理解する前には「連続型確率変数」「確率密度」「確率分布」とは何か理解する必要があります。 一番目に「連続型確率変数」について説明しますが、その前段として確率変数について説明します。 確率変数とは 確率変数とは「試行の結果によって値がランダムに定まり、各値に対応した確率が定まる変数」です。 確率変数 ...

今回は、アンケート調査の分析方法として、よく用いられる「ポートフォリオ分析」について解説していきます。 ポートフォリオ分析とは ポートフォリオ分析は、顧客満足度に影響を与える項目についての顧客評価をもとに、「維持項目」、「重点維持項目」、「改善項目」、「重点改善項目」に分類し、どの項目を改善していけばいいかなどを分析する方法です。 例として、ある商品についての以下のアンケート結果をポートフォリオ分析します。 ①評価が5段階のため、分析しやすいように、満足（満足、やや満足）、普通（どちらともいえない）、不満 ...

Z検定とは 母集団の平均と標準偏差がわかっていて、母集団が正規分析に従っている場合で、2つのグループの平均に差があるかどうかを帰無仮説と対立仮説をたてて、調べます。 Z検定を行う方法 Excelの関数であるZ.TEST関数を使用してZ検定を行います。 これからZ.TEST関数を使用して検定する３つの方法を説明します。 例として、A工場で製造されたお菓子の内容量の平均が100gとなっているかどうかを検証します。 帰無仮説：A工場で製造されたお菓子の内容量100gではない 対立仮説：A工場で製造されたお菓子の ...

アンケート調査は、意見や傾向を把握するための重要な手法です。 その調査結果を効果的に活用するためには、集計方法を適切に選ぶことが不可欠です。 本記事では、アンケート調査結果の集計方法の種類とそれぞれの概要について解説します。 集計方法の種類とその概要 単純集計 単純集計とは 単純集計は、アンケート調査によって収集した回答データを設問ごとに集計する、最も一般的な集計方法です。 質問ごとに回答のカテゴリや選択肢を設定し、それぞれの回答数や割合を算出します。 単純集計を使う場面 単純集計は、質問の選択肢やカテゴ ...

こんにちは！統計ブロガーのにっしーです！ 今回は「t検定」についてご紹介していきます。 仮説検定にはいろいろな種類がありますが、そのなかでもt検定は統計解析で最も頻繁に使われると言っても過言ではない手法です。 検定を学ぶ基本にもなりますので、是非最後まで読んでみてください！ この記事を読むと分かること t検定とは 具体的なt検定の手順 t検定の種類と活用事例 是非最後まで楽しんで読んでいただけますと幸いです！ t検定とは t検定は、平均の差の検定ともいわれる分析手法です。 わかりやすくいうと、2つのグルー ...

皆さんは多重共線性という言葉を聞いたことがありますか？ 多重共線性とは、重回帰分析の際によく発生する現象です。解析結果を正しくないものにしてしまう可能性があります。 多重共線性の存在を知らないと、重回帰分析の解析結果がおかしいことに気づけず、誤った判断を下してしまうことがあります。 ですので、多重共線性は、重回帰分析を使う方は必ず知っておくべき知識といえます。 本記事では、回帰分析のおさらいから入り、多重共線性とは何か？なぜ発生するのか？を解説していきます。 さらに、多重共線性への対処方法も併せて説明しま ...

異なる2つの数値の関連性を説明する「共分散」と「相関係数」は、統計学において非常に便利なツールとして機能しています。 しかし、共分散の概要と相関係数とのつながりを理解している方は少ないのではないでしょうか。 「共分散ってどう使うの？」 「公式が分かりづらい」 「相関係数との違いを知りたい」 そんな方もいらっしゃると思います。 そこで本記事では、共分散の概要と公式の使い方、相関係数とのつながりを解説していきます。 共分散とは 共分散（英：Covariance）とは、異なる２つのデータ値の関連性を示すものです ...

FREQUENCY（度数分布） 度数分布を求める関数です。 例として、ある点数の度数分布を求めます。 点数 78 90 65 82 78 72 88 55 92 95 67 81 77 80 ①分類したい点数の区間を入力します。 ※区間の説明は、補足欄に記載しています。 ②度数を出力するため、セルの範囲選択を使用して、出力したいセルから入力した区間＋1行分の範囲を選択します。 ※＋1行分は最後に指定した区間を超えた部分を出力するために使用します。 ③範囲選択後、「=fr」と入力すると、候補に「FREQUE ...

こんにちは！統計ブロガーのにっしーです！ 今回はF検定について説明していきたいと思います！ この記事を読むと分かること F検定の概要 F検定を使うときの注意点 他の検定との違い ビジネスをしていると、2つの店舗の売上の違いや新商品と前の商品の販売数の違いなど、2つのデータの集合の違いを比較する場面があるでしょう。このような2つのデータが与えられたとき、2つのデータがどれだけ違うかをあなたならどう判断するでしょうか。多くの人が一番先に思いつくのが、平均値を比較することでしょう。では、もし平均値がほとんど変わ ...

データ変数の関係性を評価する数字である決定係数は、回帰モデル（線グラフ）にとってなくてはならない重要な指標です。 異なる側面を持ちながら相関係数と重なるアイデアを持っています。 そのため、決定係数と相関係数がどう違うのかを理解している方は少ないのではないでしょうか。 「決定係数ってなに？」 「決定係数を用いた例をしりたい」 「相関係数とはどう違うの？」 そんな方はいらっしゃると思います。 そこで当記事では、決定係数の概要と公式を用いた例、相関係数との関連について紹介します。 決定係数とは 決定係数（英：C ...

こんにちは！統計ブロガーのにっしーです。 今回は演繹法と帰納法について紹介していきます。 この記事を読むとわかること 演繹法について 帰納法について 演繹法と帰納法の違い 仕事をする上で、論理的に考えることはとても重要です。 しかし、そもそも論理的思考とはどのような思考法なのでしょう。 あらためて考えてみると、うまく説明できない人も多いのではないでしょうか。 論理的思考とは、演繹法や帰納法を用いて前提条件から結論を導き出す方法です。 では、演繹法や帰納法とは一体どのような手法なのでしょうか。今回はこの２つ ...

SUMIFS関数とは SUMIFS関数とは、複数の条件に合致するデータを合計する関数です。 SUMIFS関数を使うことで、簡単に表データの集計を行うことができるようになります。 今回の記事では、SUMIFS関数の使い方を画像付きで丁寧に解説しています。 是非最後まで読んでみてください！ SUMIFS関数の使い方 これからSUMIFS関数を使用する３つの方法を説明します。 例として、40代の男性の貯蓄額を合計します。 セルに直接、関数を手入力する方法 ①セルにカーソルがある状態で、「=sum」と入力すると、 ...

グラフの傾向を推測する技術である最小二乗法は、季節のトレンドや科学的な実験において、データとモデルを最適化するために頻繁に用いられています。 回帰分析とも密接に関連している最小二乗法ですが、概要や使い方を理解している方はすくないのではないでしょうか。 「最小二乗法ってどう使うの？」 「公式を理解したい！」 「回帰分析とのつながりを知りたい」 そんな方もいらっしゃると思います。 そこで本記事では、最小二乗法の概要や使い方、回帰分析とのつながりについて解説します。 最小二乗法とは 最小二乗法(英:Least ...

アンケート調査は様々な分野で重要なデータを収集する手段として広く利用されています。 しかし、アンケート調査結果の信頼性を確保するためには、適切なサンプルサイズの決定が必要です。 選挙速報で100人に調査した場合と、10000人に調査をした場合では、10000人の調査の方が信頼性が高いのは明白ですよね。 また、調査の種類によって、信頼性を確保するサンプルサイズ確定方法には違いがあるので、注意が必要です。 本記事では、アンケート調査におけるサンプルサイズの決定方法について解説します。 サンプルサイズとは サン ...

こんにちは！統計ブロガーのにっしーです！ 今回は、形態素解析について紹介します。 形態素解析とは、文章を細かい要素に分解することで、その文章を分析する手法です。 形態素解析は検索エンジンやSNSの分析などさまざまな場面で使用されています。 この記事を読むと以下のことがわかります。 形態素解析について 形態素解析のやり方 形態素解析のツール ぜひ、最後まで楽しんで読んでいただければ幸いです。 テキストマイニングとは そもそもテキストマイニングとはなんでしょうか。 テキストマイニングとは、大量のテキストデータ ...

データサイエンススクールがオススメな理由 昨今、データサイエンスを学びたいという人が急増しています。 しかし、データサイエンスは専門性の高い分野ということもあり、なかなか独学で学ぶのは難しいという面もあります。 そこで、オススメなのがデータサイエンスのスクールに通うということです。 当たり前のことですが、独学で学ぶよりも、その道のプロから学ぶ方が、正しく、素早くスキルを身につけることができます。 データサイエンス系のスクールは専門性の高いスクールのため、多少料金は高く感じるかもしれません。 しかし、独学の ...

こんにちは！統計ブロガーのにっしーです！ この記事では不偏分散の解説をします。 不偏分散は母平均がわからないときに、標本から得られた推定量から母分散を推定するときに使われます。 この記事を読むと、以下のことがわかるようになります！ この記事を読むと分かること 不偏分散とは 標本分散と不偏分散の違い 不偏分散では、n-1で割る理由 是非、最後まで楽しんで読んでいただければ幸いです！ 分散とは 不偏分散の話に入る前に、そもそも分散とはなんでしょうか。 分散はデータがどれだけ散らばっているかを測定する統計量です ...

リスキリングの流れもあり、最近注目度が高まりつつあるデータサイエンス。 データサイエンスは独学で学ぶには少しハードルが高いので、スクールに通うことを検討している方も多いのではないかと思います。 そこで今回は、最近人気のデータサイエンス系スクール「データラーニングスクール」について詳しくご紹介します！ この記事を読むと分かること データラーニングスクールの概要（料金、コース、他のスクールとの違いなど） データラーニングスクールの評判や口コミ 無料個別カウンセリング申し込みまでの手順 この記事は約5分程度で読 ...

普段のお仕事や研究などでデータ分析をしている中で、「分散分析」という言葉を耳にしたことがある方も多いかもしれません。 しかし、いざ活用しようとしても、難しそうな数式が多く、とっつきづらいイメージを持つ方も多いかもしれません。 そこで、本記事では分散分析の特徴や使える場面、分析方法について分かりやすく解説します。 分散分析の理解を深め、実際に活用するきっかけとなれば幸いです。 分散分析とは 分散分析を使う場面 分散分析は、「見たいものに対し、効果のある要因を探したい」という場面で有効です。以下に具体例を４個 ...

ピボットテーブルとは ピボットテーブルとは、関数や数式を使用せずに、膨大なデータの集計、分析を行うことができるExcelの機能です。 マウスだけで操作が行え、もとにした表を更新した場合、ピボットテーブルで行った集計結果に反映することができます。   ピボットテーブルの活用方法 ピボットテーブルを使用する前の準備 ピボットテーブルを使用する前にもととなる表を整備する必要があります。 以下の内容に注意して、ピボットテーブルのもととなる表を作成しましょう。 先頭行を項目名の行とする。 項目名は空白にし ...