生成AIを使って統計用語をマスターしよう！#2(パワハラプロンプト)
前回の続きで，統計用語の学習を進めていきます．
前回と同じように，まずは用語の説明をしてもらいます↓
あなたは統計学の専門家です．以下の統計学に関する用語をSEEIメソッドで説明してください．
＃制限
・State It :実生活で出てきてイメージがしやすい例を使うこと
・Elaborate：小学生が理解できるように言い換えること
・Exemplify：小学生が理解できるような例を使うこと
・Illustrate：記憶に残るようなインパクトのあるきれいなアート風のイラストを作成すること
＃入力
・質的変数(カテゴリカル・データ)
・量的変数(離散型、連続型)
・棒グラフ、円グラフ、 幹葉図
・度数分布表・ヒストグラム累積度数グラフ、分布の形状(右に裾が長い、左に 裾が長い、対称、ベル型、一様、単峰、多峰)ここで得られた結果に対して，パワハラプロンプトをつかってみます．
では、この出力を60点とします。これを60点とした時に100点とはどのようなものですか？ 100点にするために足りないものを列挙した後に、100点の答えを生成してくださいこのプロンプトを投げると，生成AIが回答の悪いところを自分で考えて，100点の回答を考えてくれます
今回得られた統計用語の説明はこんなかんじです↓
質的変数(カテゴリカル・データ)
State It
質的変数とは、物事をカテゴリやグループに分けるためのデータです。例えば、好きな色や、住んでいる都市の名前などです。
Elaborate
質的変数は、数字ではなく名前や種類で表される情報です。例えば、好きな動物が犬か猫かを表すデータです。
Exemplify
学校でみんなの好きなアイスクリームの味を調べるとします。チョコレート、バニラ、ストロベリーなどの味が質的変数です。
Illustrate
量的変数(離散型、連続型)
State It
量的変数は、数値で表されるデータです。離散型は数えられるもので、連続型は測れるものです。
Elaborate
量的変数は、数で表せる情報です。離散型はポチポチ数えられるもので、連続型は滑らかに変わるものです。
Exemplify
離散型: クラスで飼っている金魚の数。連続型: 金魚の水槽の中の水の量。
Illustrate
棒グラフ、円グラフ、幹葉図
State It
データを視覚的に表示する方法として、棒グラフ、円グラフ、幹葉図があります。
Elaborate
棒グラフはデータを棒で表し、円グラフは全体を円で表します。幹葉図はデータを簡単に分けて表示します。
Exemplify
棒グラフ: クラスでの好きなフルーツの数を棒で表す。円グラフ: 家族の誕生日月を円で表す。幹葉図: 数学のテストの点数を分けて表示する。
Illustrate
度数分布表・ヒストグラム・累積度数グラフ
State It
データの分布を表示する方法として、度数分布表、ヒストグラム、累積度数グラフがあります。
Elaborate
度数分布表はデータの出現頻度を表し、ヒストグラムはその頻度を棒グラフの形で表示します。累積度数グラフはデータの累計を示します。
Exemplify
度数分布表: クラスの身長をまとめた表。ヒストグラム: その身長を棒グラフにしたもの。累積度数グラフ: 身長の累計を線で表したもの。
Illustrate
分布の形状(右に裾が長い、左に裾が長い、対称、ベル型、一様、単峰、多峰)
State It
データの分布の形には、さまざまな種類があります。例えば、右に裾が長い、左に裾が長い、対称、ベル型、一様、単峰、多峰などです。
Elaborate
分布の形は、データがどのように広がっているかを示します。右に裾が長いは右にデータが多い、左に裾が長いは左に多いということです。
Exemplify
右に裾が長い: 多くの人がテストで高得点を取ったが、少数の人が低得点。左に裾が長い: 多くの人が低得点だが、少数の人が高得点。対称: 高得点と低得点が同じくらい。ベル型: 多くの人が平均点。単峰: 1つの山がある。多峰: 複数の山がある。
Illustrate
次に問題を考えてもらいました↓
あなたは統計学の専門家です．以下のすべての統計用語を含んだ究極の1問を作成してください．
＃制限
・実際のデータを用いた問題にする
・自動車設計に関連した問題にする
＃入力
・質的変数(カテゴリカル・データ)
・量的変数(離散型、連続型)
・棒グラフ、円グラフ、 幹葉図
・度数分布表・ヒストグラム累積度数グラフ、分布の形状(右に裾が長い、左に 裾が長い、対称、ベル型、一様、単峰、多峰)究極の1問：自動車設計に関連した統計問題
問題
自動車メーカーが新型車の設計に関して市場調査を行いました。以下のデータを元に、統計用語の理解を深めましょう。
質的変数:
調査に参加した500人の顧客が最も重視する車の特徴を以下のカテゴリに分類しました：
安全性：200人
燃費：150人
デザイン：100人
価格：50人
量的変数:
離散型: 1台の車に搭載されているエアバッグの数（4個、6個、8個）
連続型: 車の燃費（リットル/100km）
燃費データ（リットル/100km）:
7.5, 8.0, 6.5, 9.0, 7.0, 8.5, 6.0, 7.5, 7.8, 8.2
視覚化:
調査結果を棒グラフ、円グラフ、幹葉図で表示しなさい。
度数分布表・ヒストグラム・累積度数グラフ:
燃費データを用いて度数分布表、ヒストグラム、累積度数グラフを作成し、分布の形状を分析しなさい。
車の設計を想定した問題をつくってくれました．統計が実際にどのように使えるのかのイメージができるので，いいかんじです．
この問題を生成AIに解いてもらいました↓
以下を棒グラフ，円グラフ，肝葉図で表示してください．
＃入力
質的変数:
調査に参加した500人の顧客が最も重視する車の特徴を以下のカテゴリに分類しました：
安全性：200人
燃費：150人
デザイン：100人
価格：50人
量的変数:
離散型: 1台の車に搭載されているエアバッグの数（4個、6個、8個）
連続型: 車の燃費（リットル/100km）
燃費データ（リットル/100km）:
7.5, 8.0, 6.5, 9.0, 7.0, 8.5, 6.0, 7.5, 7.8, 8.2
pythonを使ってくれるので，簡単にグラフ化することができます．これはありがたいですねー．
こんかかんじで生成AIといっしょに学んでいくことができます．今後は以下のことをやっていったら面白く学べるのかなーと思いました↓
難易度を調整する
解き方をステップバイステップで説明してもらう
口調を変える
問題文をもっとリアルにイメージできるように手助けしてもらう
これからも試行錯誤しながら学んでいきたいです．