統計とは？

Python を使った統計学入門

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

統計とは？- 統計学の分野 - データの収集・分析の実践と研究

  • 要約統計量 - データに関する事実または要約
Python を使った統計学入門

統計でできることは？

統計とは？- 統計学の分野 - データの収集・分析の実践と研究

  • 要約統計量 - データに関する事実または要約

統計でできることは？- ある人が商品を購入する可能性はどのくらいか？支払い方法を増やすと購買率は上がるか？- ホテルの客室稼働数はどのくらいか？稼働率を最適化するにはどうすべきか？- ジーンズを人口の95%に合うようにするには、何サイズ製造する必要があるか？各サイズを同数生産すべきか？- A/Bテスト: 製品の購入を効果的に促すことができるのはどちらの広告か？

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統計でできないことは？

  • 『ゲーム・オブ・スローンズ』はなぜこれだけ人気なのか？

または...

  • 暴力的なシーンが多いシリーズほど、多くの人に視聴されるのか？

しかし...

  • そうであったとしても、これではより暴力的なシーンがより多くの視聴につながるか不明
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統計の種類

記述統計

  • データを_記述_して要約する

車2台、バス1台、自転車1台

  • 友人の50%が車通勤
  • 25%がバス通勤
  • 25%が自転車通勤

推測統計

  • データのサンプルを使って、より大きな母集団について_推論_する

2台の車、1台のバス、1台の自転車が、さらに多くの車、バス、自転車に囲まれている

車で通勤しているのは何%か？

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データの種類

数値データ（定量データ）

  • 連続データ（計測データ）
    • 飛行機の速度
    • 行列で待った時間
  • 離散型データ（計数データ）
    • ペット数
    • 出荷されたパッケージ数

カテゴリカルデータ（定性データ）

  • 名目データ（順不同）
    • 既婚／未婚
    • 居住国
  • 順序データ（順番通り）

強く反対/やや反対/どちらともいえない/やや賛成/強く賛成

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カテゴリデータは数値で表現できる

名目データ（順不同）

  • 既婚／未婚 (1/0)
  • 居住国 (1, 2, ...)
  • 順序データ（順番通り）
  • まったくそう思わない (1)
  • ややそう思わない (2)
  • どちらとも言えない (3)
  • どちらかといえばそう思う (4)
  • とてもそう思う (5)
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データ型が重要な理由

要約統計量
import numpy as np
np.mean(car_speeds['speed_mph'])

40.09062
プロット

車の速度と車重の散布図

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データ型が重要な理由

要約統計量
demographics['marriage_status'].value_counts()

single      188
married     143
divorced    124
dtype: int64
プロット

婚姻状況の件数の棒グラフ

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練習しましょう！

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