【極上パワポの宝庫】経産省の委託調査報告書には、なぜ日本で一番きれいなパワポが集まるのか｜パワポ研
みなさんこんにちは。 資料デザインのリサーチや分析に取り組むパワーポイントのスペシャリスト、パワポ研です。 いつも企業が出しているパワーポイントの分析結果などを紹介しているのですが、本日は良いパワーポイントが見れる場所とその理由を紹介します。 どこで見れるのかずばり、経産省のHPです。以下のURLより「委託調査報告書」を確認ください。ご存じの方も多いかもしれませんね。 トップはこんなページになっています。 トップ的なページこの中で、例えば「令和4年度分の掲載一覧（PDF形式：48KB）」を押してみましょう。 令和4年度分の掲載一覧こんな感じのリストがずらっと並べます。エクセルでも同じようなものがダウンロードできます。正直見づらいですが、このリンクの一つ一つが調査報告書になっています。 何ですごいのか数と質です。 数のすごさ 数については、パワーポイント形式以外（ワード）の報告書もかなり混じ
「データ分析の民主化」の在り方を、「社員全員Excel経営」が「社員全員データサイエンス経営」へと進化していった事例に見る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
『標準ベイズ統計学』はベイズ統計学をきちんと基礎から日本語で学びたいという人にとって必携の一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
150 分で学ぶ高校数学の基礎
[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在，スライドの p.10 に不十分な記述があります．ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが，ルート 9 は -3 ではありません)．なお，現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので，修正は 1 週間後となります． [目次] 第1章 数学の基礎知識（p.5～） 第2章 場合の数（p.31～） 第3章 確率と期待値（p.56～） 第4章 統計的な解析（p.69～） 第5章 いろいろな関数（p.103～） 第6章 三角比と三角関数（p.141～） 第7章 証明のやり方（p.160～） 第8章 ベクトル（p.187～） 第9章 微分法と積分法（p.205～） 第10章 その他のトピック（p.240～） スライドのまとめ（p.254～）
[確率思考の戦略論] 1.確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明
import numpy as np import scipy from scipy.stats import binom %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns print("numpy version :", np.__version__) print("matplotlib version :", matplotlib.__version__) print("sns version :",sns.__version__) numpy version : 1.18.1 matplotlib version : 2.2.2 sns version : 0.8.1
![[確率思考の戦略論] 1.確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1c2288eb344765bc26ac66fb71d3ea3b95ee9641/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwayama.io%2Fimages%2Favatar.webp){kind=avatar}
30代半ば～50代半ばの世帯所得 20年余前と比べ100万円超減少 | NHK
世界銀行の男女格差調査の中身を見てみた
選挙で開票率0％（5％）でも当確が出る理由として、味噌汁の味見で例えた統計学の説明文がめっちゃ解りやすいと話題に
選挙速報で、8時の投票〆切と共に、各TV局・新聞などのメディアが出す開票速報。 まだ開票もされていないのに議席数が大筋で判明したり、既に当確が出たりするのは何故だと疑問に思う人が結構いるようで。 そういった人達向けとして、統計学の重要さを説いた説明文が非常に解りやすいと話題になっておりました。
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版)
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)) いまこの瞬間にあなたがコロナに感染したとしても、潜伏→発症→検査→確定のタイムラグがありますから、1人の感染者数として発表されるのはずっと先のことです。つまり、ある程度先の未来は、「いま感染したばかりの人々」によってすでに決まっていると言えます。 ここでは、人々の緊張感と行動に影響する「3週前の感染者数の最大値」と、感染に影響する「2週前の人流」という、いずれもこれまで比較的高い相関を示してきたデータを元に、すでに決まっているはずの近い未来である2週ぶんについて、感染者数の推移を予測しました。さらに、予測した結果得られる「今後の感染者数の最大値」を二段ばしごのように活用し、計5週ぶんの未来まで予測しています。(ただし、3週目から先は、いまから変えられる未来でもあります) あれこれ条件を変えたシミュレー
9割の人が知らない再現性の危機 - 本しゃぶり
おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary
2021/9/10 追記: 改めて更新された話を統合して整理して書き直しました. 以降はこちらを参考にしてください: ill-identified.hatenablog.com 2021/1/15 追記: RStudio 1.4 がリリースされたのでなるべくアップデートしましょう 2020/12/06 追記: Japan.R で今回の話の要約+新情報を『Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck』として発表した. ハイライトは「近々出るRStudio 1.4 があれば fontregisterer はほぼいらなくなる」 2020/10/31 追記: geom
「“統計的に有意差なし”もうやめませんか」 Natureに科学者800人超が署名して投稿
「統計的に有意差がないため、2つのデータには差がない」──こんな結論の導き方は統計の誤用だとする声明が、科学者800人超の署名入りで英科学論文誌「Nature」に3月20日付で掲載された。調査した論文の約半数が「統計的有意性」を誤用しており、科学にとって深刻な損害をもたらしていると警鐘を鳴らす。 「統計的に有意差がない＝違いがない」は間違い 例えば、ある薬の効能を調べたいとする。統計学では一般的に「仮説検定」を行って薬を与えたグループとそうでないグループを比較し、薬効の指標となる何らかのパラメータに統計的有意差があるかどうかを見る。仮説検定は、2つの事象の差異が偶然生じたものかどうかを統計的に結論付けるものだ。 もし、統計的有意差がある（薬を与えた群のパラメータの方が有意に大きい）なら「薬には効能がある」という結論を導けるが、有意差がなかった場合はどうだろうか。 「統計的有意差がある＝薬効
コンドーム生産量 １か月で４億個超 厚労省の統計に誤り | NHKニュース
統計の不備と、各種統計の「相関」の話 - 山形浩生の「経済のトリセツ」
Executive Summary 統計の信頼性について疑問を呈した柳下毅一郎のツイートを、山形は一蹴した。が、その後勤労統計の集計方法の不備が露見した。ここから、この統計は捏造であり、それが相関しているならすべての統計が捏造だ、という極論を述べたブログが出た。しかし統計は、一かゼロか、完璧かすべて捏造か、というものではない。またその相互の関係も、機械的な関係があるということではない。信頼性の非常に広い幅の中で上下するだけなので、実際にどんな不備があってどのくらい影響を及ぼすのかを具体的に考えないと、妥当性のない陰謀論に流れてしまうだけだ。 はじめに しばらく前に、柳下毅一郎がこんなツイートをした。 アベノミクスで経済がよくなってるとおっしゃるリフレ派の方々は、なぜ財務省の出す経済指標は捏造されてないと信じられるのだろうか。— Kiichiro Yanashita (@kiichiro)
東京新聞:厚労省の賃金統計「急伸」 実態表さずと認める 政府有識者会議:経済(TOKYO Web) 2018年9月29日
厚生労働省が今年から賃金の算出方法を変えた影響により、統計上の賃金が前年と比べて大幅に伸びている問題で、政府の有識者会議「統計委員会」は二十八日に会合を開き、発表している賃金伸び率が実態を表していないことを認めた。賃金の伸びはデフレ脱却を掲げるアベノミクスにとって最も重要な統計なだけに、実態以上の数値が出ている原因を詳しく説明しない厚労省の姿勢に対し、専門家から批判が出ている。 問題となっているのは、厚労省が、サンプル企業からのヒアリングをもとに毎月発表する「毎月勤労統計調査」。今年一月、世の中の実態に合わせるとして大企業の比率を増やし中小企業を減らす形のデータ補正をしたにもかかわらず、その影響を考慮せずに伸び率を算出した。企業規模が大きくなった分、賃金が伸びるという「からくり」だ。 多くの人が目にする毎月の発表文の表紙には「正式」の高い伸び率のデータを載せている。だが、この日、統計委は算
「統計所得」問題を整理する〜データリテラシーの無い西日本新聞を誰が叱るのか〜｜松本健太郎
人口、労働、賃金、社会保障などについての統計データをどう調べればよいか？｜野口悠紀雄
はてなーにも分かる確率と割合～軽自動車は危険？～
政策評価で「科学風のウソをつく」方法 - 独立行政法人経済産業研究所
政策評価と「科学風のウソ」 筆者は経済産業研究所に在籍して15年になるが、立場上からさまざまなシンクタンク・コンサルティング会社などの研究組織や大学で行われた「政策評価」を第三者評価・鑑定して欲しいと関係行政庁の担当から依頼されることがある。 個人的実感として、近年の定量的政策評価への意識の高まりとは裏腹に、依然として(悪意の有無は別として)科学的な証左を用いながら誠に不適切な「政策評価」の類が横行している状況にあると言わざるを得ず、この類の文献や報告書の中には刮目して読まなければならないものが多いことを日々大変残念に思っているところである。 当該問題は日本に限った問題ではなく、Manski(2011)*により類似の問題が米国でも深刻である旨が実名入りの事例を挙げて報告されている。具体的な報告は承知しないが欧州諸国や移行経済国、中国・インドなどの途上国でも推して知るべきであろう。 本稿では
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