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「りんと」の「とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト)」ほか、ユーザーレビューをお届けします!
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ビジネス・実用
Posted by ブクログ
弁当の売上分析、売上予測をテーマに書かれた統計本。
銀座のデータサイエンティストというブログでも紹介されています。
物語ベースでの説明になっているため、初心者でも分かりやすく書かれていた。
仮説検定についても分かりやすく書いていたので、
少し理解が深まったように感じた。
【参考になったこと】
・データ分析でみるべきは、平均からのバラツキ。
・帰無仮説とは「係数を0と考えること」で、
係数が0でないことを対立仮説と呼ぶ。
帰無仮説の基で統計量(t値)が計算される確率を求め、
その確率が0.05より小さい場合は、帰無仮説を棄却し、
対立仮説を採択する。
つまり、今回の係数はまずまず信頼出来るという意味。
・回帰分析のときは、予測値と実測値のあてはめの良し悪しを
見る必要があり、このときに使うのが「決定係数」
1に近ければあてはめが良い。
・重回帰分析では、説明変数が多くなるとあてはめそのものは
無条件に改善されてしまうリスクがある。
これをチェックするために、自由度調整済み決定係数を使う。
・自由度とはデータ数からパラメータ数を引いた値。
これだけのデータが揃えば残りが特定されてしまうという意味。
・説明変数間は相関が無いデータを選ぶべき。
例えば、天気と気温は選んではいけない。
多重共線性という問題が起きてしまう。
・カイ二乗検定では、クロス集計表の行列に相関がないかを
チェックする。ロジスティック回帰で行う検定。
・箱ひげ図の上下線が四分位範囲の1.5倍と定義したのは、
正規分布の特徴からである。これで99%近くを網羅するので、
それより外れたデータは外れ値としての検証が必要。
・母集団全体でバラツキを調査する場合は、
データ量で割ってもデータ量-1で割っても変わらないが、
一般的に標本集団でのバラツキを調査することが多く、
標本集団のバラツキは母集団よりも小さくなる傾向にある。
それを補正するために、データ量-1で割る。
これを不偏分散という。
・カイ自乗検定において、クロス集計表に5より小さいデータが含まれるとき、
検定の結果が不正確となることがある。
この場合は、フィッシャーの正確確率等を検討すること。