「もはや昭和ではない」男女共同参画白書（令和4年版）が面白いからみんな読んでみて！ 今は子無し世帯がマジョリティ - 斗比主閲子の姑日記
先月、男女共同参画白書が公表されて色んなところで取り上げられていたので、週末にざっと目を通しておきました。 男女共同参画白書 | 内閣府男女共同参画局 時間がない人は概要版だけでも読んでみるといいですよ。とても興味深いデータが揃っているし、関わった人（内閣府男女共同参画局）の問題意識も伝わってきます。 まず、概要版の表紙にしたって、 左から、料理に携わる男性と子ども二人、選挙に出る女性、おしめを変える男性、実験に携わる女性と子ども二人の構図です。ここからも何を目指しているものかよく伝わってきますよね。気になって過去の男女共同参画白書の概要版の表紙を遡ってみましたが、このようなイラストを挿入していたのは今年だけでした。 今回の特集は人生100年時代における結婚と家族という野心的な内容です。 ここのページで強調されている、 家族の姿が変化しているにもかかわらず、男女間の賃金格差や働き方等の慣行
統計学を哲学する « 名古屋大学出版会
内 容 統計学は実験や臨床試験、社会調査だけでなく、ビッグデータ分析やAI開発でも不可欠である。ではなぜ統計は科学的な根拠になるのか？ 帰納推論や因果推論の背後に存在する枠組みを浮き彫りにし、科学的認識論としてデータサイエンスを捉え直す。科学と哲学を架橋する待望の書。 【ALL REVIEWS】序章（抜粋） 目 次 序 章 統計学を哲学する？ 1 本書のねらい 2 本書の構成 第1章 現代統計学のパラダイム 1 記述統計 1-1 統計量 1-2 「思考の経済」としての記述統計 1-3 経験主義、実証主義と帰納の問題 2 推測統計 2-1 確率モデル 2-2 確率変数と確率分布 2-3 統計モデル 2-4 推測統計の世界観と「確率種」 第2章 ベイズ統計 1 ベイズ統計の意味論 2 ベイズ推定 2-1 仮説の確証と反証 2-2 パラメータ推定 2-3 予測 3 ベイズ統計の哲学的側面 3-1
（監修：今村文昭）
前回は、社会集団を観察する疫学では王道とも言える「コホート研究」の事例を見た。 このままどんどん栄養疫学の真髄に触れるようなお話をうかがっていきたいところだが、ここでは少し立ち止まって、別の話をする。 今村さんがエルカ酸の研究を手がける以前の研究について、ちょっと気になる表現があった。1970年代のインドで行われた古い研究を、今村さんは「エビデンスが弱い」と位置づけた。 エビデンスには「強弱」つまり、強い証拠と弱い証拠があるのだろうか。参考になりそうな考え方として、「エビデンスレベル」という概念があり、疫学の入門書を読んだことがある人なら知っているかもしれない。 先に紹介した「コホート研究」は、研究デザインとしてはかなり強いエビデンス足りうる（エビデンスレベルが高い）ものだ。また、さらにそれよりも強いとされる「メタアナリシス」も今村さんは複数手がけている。本稿では、次回以降、「メタアナリシ
統計所得、過大に上昇 政府の手法変更が影響｜【西日本新聞】
政府の所得関連統計の作成手法が今年に入って見直され、統計上の所得が高めに出ていることが西日本新聞の取材で分かった。調査対象となる事業所群を新たな手法で入れ替えるなどした結果、従業員に支払われる現金給与総額の前年比増加率が大きすぎる状態が続いている。補正調整もされていない。景気の重要な判断材料となる統計の誤差は、デフレ脱却を目指す安倍政権の景気判断の甘さにつながる恐れがある。専門家からは批判が出ており、統計の妥当性が問われそうだ。 高めになっているのは、最も代表的な賃金関連統計として知られる「毎月勤労統計調査」。厚生労働省が全国約３万３千の事業所から賃金や労働時間などのデータを得てまとめている。１月に新たな作成手法を採用し、調査対象の半数弱を入れ替えるなどした。 その結果、今年に入っての「現金給与総額」の前年比増加率は１月１・２％▽２月１・０％▽３月２・０％▽４月０・６％▽５月２・１％▽６月
統計的因果推論のためのPythonライブラリDoWhyについて解説：なにができて、なにに注意すべきか - Unboundedly
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません（使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります）。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
「統計数理」から見たＡＩブームをすべて話そう ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
統計数理研究所は大学共同利用機関として統計やデータ科学の人材を養成し、研究基盤を支えてきた。近年のビッグデータ（大量データ）と人工知能（ＡＩ）ブームで日本の人材不足が鮮明になっている。樋口知之所長に打開策を聞いた。 －ＡＩブームをどう見ますか。 「ＡＩ技術が日々進化する状況だ。年や月ではなく、日単位でアイデアが共有され、技術が更新されている。従来の研究や学術界を揺るがしかねない流れだが止まらないだろう。この背景には三つの要因がある。まずディープラーニング（深層学習）が圧倒的なパフォーマンスを実現したことだ。深層学習の中身はブラックボックスになるが、それを上回る利点があった。画像やテキスト、音声データの学習はめどが立ち、動画への対応が進む。人間がコミュニケーションする情報のほとんどを機械で扱えるようになった。情報系研究者は誰でも使えるほど使い勝手が良い」 「次に計算プラットフォームが広く提供
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ
平均値 vs 中央値
作者のページ ときどき所得などのデータを平均値（算術平均）のみで示している記事があります。しかし極端な外れ値があったり、著しく非対称だったりするデータは中央値で扱わないと実態がよく分からなくなってしまう場合があります。「平均所得600万円！」に騙されないように「平均値」と「中央値」の違いを実感しましょう。 追記１：以下の分布はLog-normalを仮定しているため必ず 中央値<平均値 です。そうじゃない分布も当然存在します。 追記２：このページの趣旨は「平均値だけ見ても実態がよく分からんこともあるので元の分布や他の統計量も気にしようね」ってことなので一々「最頻値も見なきゃ駄目だ」とかメールしてこなくていいです。 使い方：スライダをグリグリ動かして、それぞれの代表値を持つ分布の例を見てみよう。
メンデル批判論争について
リンク Wikipedia Gregor Mendel Gregor Johann Mendel (Czech: Řehoř Jan Mendel; 20 July 1822 – 6 January 1884) (English: ) was a scientist, Augustinian friar and abbot of St. Thomas' Abbey in Brno, Margraviate of Moravia. Mendel was born in a German-speaking family in the Silesian part 浅学俊郎 @sengakut メンデルに掛けられた捏造実験疑惑に対するたいへん興味深い考察。法則を見つける経過についても面白い。勉強になりました。 メンデルにおける「仮説と実験」 www008.upp.so-net.ne.jp/take
日本の産業分類別年収/労働時間ヒートマップ - A Successful Failure
2016年06月07日 日本の産業分類別年収/労働時間ヒートマップ Tweet 厚生労働省は毎年産業分類別に賃金や労働時間の調査を行っている。10名以上の従業員を抱える5万余の民間事業所に対する調査をまとめたものであり、最新の調査結果は今年2月に公表された平成27年賃金構造基本統計調査だ。 そこで同調査にもとづき、産業分類別の年収、月間労働時間をヒートマップにしてみた。男性・女性の降順にソートしたバージョンも用意しているのでそちらも見て欲しい。サムネイルをみるだけで、男女に厳然とした差があることが一目瞭然だ。 産業分類別年収テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業分類別月間労働時間テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業別明細票 さらに産業分類ごとに調査結果を確認できる検索フォームも用意した。上部のプルダウンメニューを選択することで、所望の産業の給与/労働時間テーブルを参照すること
「ヤフコメ」と「はてブコメント」の違い。テキストマイニングより見えてきたもの - プリキュアの数字ブログ
（プリキュアにあんまり関係ない記事です。興味ない方はスルーして下さい。） 先日（4/13）、当ブログを紹介していただいた朝日新聞withnews様の記事が、（数時間ですが）ヤフーのトップに掲載されました。 娘がプリキュアに追いついた日… 父のブログに涙する人が続出 当たり前の日常の中にある愛情、著者に聞く （withnews） - Yahoo!ニュース さすがにヤフーのトップ、記事中に直接リンクが貼ってあったわけではありませんが、多大な反響があり、その1日だけで「イワオ～キン骨マンの超人強度」くらいにはＰＶを頂きました。 はてなブックマーク、ツイッター含め、沢山のコメントを頂きまして、本当にありがとうございました。 すべてのコメントを読まさせていただきました。 その全てが、ありがたく、身に染みるものでした。 で、今回「ヤフーのトップニュースに載る」ことにより、 「自分のブログ記事の内容が”
文系がゼロから統計を勉強するときに最初の１年で読むべき本 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
最初の１年で読むべき本を考える 私の統計学の理解はまだまだ初歩レベルに留まっていますが、昨日飲んでる時に「初心者向けの統計の本ってどういうのが分かりやすいですか」というようなことを訊かれて、「俺に訊かれてもあまり参考には……」とか思う一方、まだ初歩レベルの位置にいる人間だからこそ言える「この本が分かりやすかったよ論」ってのもあるよなと思ったので、現時点での読書感想みたいなものをメモしておきます。一昨年、統計の勉強を始めた頃の自分にむかって書いてる感じです。 理系の人とか、ある程度統計の理解ができている人からみれば、「本質的な理解のためにはもっと難しい本がいいよ」ってなるかも知れませんが、「いやそんな難しいの勧められても独学のモチベーションが続かねーよ」っていう立場でまとめておきますｗ ここでは、 統計の勉強はしたことがなく、標準偏差とか言われても意味分からない プログラミングも全くわからな
予防接種した子どもよりしていない子どもの方が健康？ - うさうさメモ
「ワクチンが子どもの健康を害している」「予防接種をしていない子どもの方が健康」という記事を数年前から見かけます。その根拠の一つとして、「KiGGSという調査」と「VaccineInjury. Infoの調査」の数値を比較しているものがあります。前者からワクチン接種者、後者からワクチン非接種者の健康に関するデータを引用し、比較するのです。以下がその例です（魚拓）。 予防注射を受けた子供と、ワクチン接種をしていない子供罹患率の比較（魚拓） ワクチンが子どもの健康を害している（魚拓） これらはたぶん同じ記事を元ネタにしたものと思われます。で、その元ネタはこちらのようです。 Big Study: Vaccinated Kids 2-5 More Diseases Than Unvaccinated, health freedom aliance（魚拓） （タイトル訳）大規模調査：予防接種を受けた子
R言語入門 (全13回) - プログラミングならドットインストール
統計解析用のプログラミング言語であるR言語について、基本的な使い方を見ていきます。
秋田知事「人口減少の原因はコメ作り」 タブーに触れた発言の真意は…＋（1/3ページ） - MSN産経ニュース
「コメ作りをやってれば絶対人口は減る」。秋田県の佐竹敬久知事が、秋田の人口減少の原因は稲作依存にあるとの発言を繰り返している。「タブーだった」と語った知事。大規模工場の誘致が進まなかったのはコメ農家が反対したからだとの認識も示した。全国有数のコメ産出県の知事による大胆発言の真意はどこにあるのか。■省力化で働き手流出 佐竹知事は５月１２日の定例記者会見で次のように語った。 〈米作が悪いといういんじゃないけども、例えばコメというのは労働生産性がものすごく上がってます。しかし、土地生産性は最も低いんです。土地生産性が低くて労働生産性がものすごく上がるということはどういうことか。人はほとんどいらない。そういうことで、例えば、全体的には農業県ほど人口は減ります。そして農業県の中でコメのウエートが大きいところほど人口減少は著しい。これは統計から出てきます〉 〈秋田の農業を維持していくとすると、コメはも
例の人口調査結果がどのくらいヤバいかデトロイトと比較してみた
追記 2014/3/30 23:50 いろいろブコメ、トラバありがとう。やはり過疎地域の扱いについては議論が分かれるね。 合計特殊出生率について。ここ数年の上昇が「団塊ジュニアの駆け込み出産」だと見る意見があったが、言葉の定義の問題なのではっきりさせたい。合計特殊出生率は15歳から49歳までの各年齢の出生率を足し合わせるという求め方をするので、世代間の人数の偏りの影響を受けない。合計特殊出生率への寄与度は世代の人数によらず同じということだね。 人口集積について。フォローしてくれてる人もいるけど東京一極集中という意味ではないよ。各地域で中核となる人口数万〜数十万の都市はたくさん必要だと思う。ちょっとアバウトなイメージでいうとJ3どころかJ4、J5（まだないけど）のチームが「俺達のクラブ」としてそれなりに盛り上がっちゃうぐらいの熱量（？）を備えた街だ。これって人口5万でも田畑や山林の中にバラバ
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日本経済新聞、勢いと雰囲気で押し切るトンデモグラフを朝刊紙面に堂々と掲載 : 市況かぶ全力２階建
大阪府警:犯罪８万件報告せず ２８０人処分 - 毎日新聞
スマホマーケットの概要と、�マーケティングの失敗例と改善 （アナリティクス アソシエーション 特別セミナー）