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バイクツーリング、武道、歴史、ヘヴィメタル！

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統計学を装備する！14 〜ポアソン分布-課題〜

ポアソン分布を学んだ。CHATGPTに課題を作らせて解いてみようぞ！ あっ、、、、、、、、いや特に。 1. ポアソン分布の基本理解 シナリオ： ある会社のサポートセンターでは、1時間あたりの電話対応回数が平均 λ = 4回と記録されています。この情報をもとに、次の質問に答えてください。 課題: 1-1.1時間に電話がちょうど3回かかってくる確率を求めなさい。       （λ = 4、k = 3 を使って計算） 1-2: 1時間に5回以上の電話がかかってくる確率を求めな

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    • 統計学を装備する！13 〜ポアソン分布〜

      確率分布10傑の一つ、ポアソン分布を学ぶ。 概要を理解し、課題を作ってもらってそれを解いていく流れでいこう。 まずは概要。。。。あっ、、、西郷さぁ！ どんなやつ？ ポアソン分布っちゅうのは、ある一定の期間や空間において、めったに起こらん現象が何回起こるかっちゅうのをモデル化したもんじゃ。例えば、1時間に電話が何件かかってくるかとか、ある一定の道ば通る車の数とか、1ヶ月に船の部品が故障する回数とか、そういうのに使うっちゃが。 特徴はこんなこつ λ（ラムダ）っちゅう値がキ

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      • 統計学を装備する！12 〜正規分布-課題3〜

        正規分布のついて課題を進める。(その2) ちなみにこの課題はCHATGPTに「これが全部解けるなら正規分布を使いこなせると判断できるという課題を考えてくれ」と依頼して生成したもの。 あっ、、、、いや、、、なんやねん。 5. 社員の平均給与に関する評価 背景: ある企業では、社員の給与が正規分布に従っているとされ、平均給与が500万円、標準偏差が50万円である。 課題: 5-1.年収が550万円以上の社員は全体の何％か？ 5-2.年収が450万円から600万円の間に収ま

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        • 統計学を装備する！11 〜正規分布-課題2〜

          正規分布のついて課題を進める。 ちなみにこの課題はCHATGPTに「これが全部解けるなら正規分布を使いこなせると判断できるという課題を考えてくれ」と依頼して生成したもの。 あっ、、、、いやまだええねん。 2. 顧客サービスにおける対応時間 シナリオ: あるコールセンターでは、顧客対応時間が正規分布に従うとされている。平均対応時間は8分、標準偏差は2分。 課題: 2-1.対応時間が5分以下になる確率は何％か？ 2-2.対応時間が10分から12分の間になる確率は何％か？ 2

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        統計学を装備する！14 〜ポアソン分布-課題〜

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          統計学を装備する！10 〜正規分布-課題1〜

          確率分布10傑の一つ、正規分布について学び自分なりに理解してまとめた。 (これで正規分布のすべてが分かったとは思わないが) 理解したと使えるとは違う。課題を通じて深めるぞ。 あっ、、、、いややっぱいいわ。 1. 製造業における品質管理 シナリオ: ある工場では、直径が10mmの部品を大量生産している。品質管理チームは、部品の直径が正規分布に従うと仮定している。平均直径は10mm、標準偏差は0.1mmである。 課題: 1-1.直径が10.2mm以上の部品が不良品とされる。

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          統計学を装備する！10 〜正規分布-課題1〜

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          統計学を装備する！9 〜正規分布〜

          確率分布10傑の一つ、正規分布を学ぶ。 あっ、、、お！坂本さん！ 正規分布まとめ 1.正規分布っちゅうがは、データが算術平均を中心に左右対称に分布する確率分布の一つで、身長や体重、製造工程の誤差なんか、色んな自然現象やデータセットに使える分布じゃ。 2.正規分布の特徴は、データが算術平均を中心に左右対称に広がるがやけど、その広がり具合を標準偏差っちゅうもんが決めるがよ。標準偏差が小さいとデータは平均の近くに集まって、標準偏差が大きいとデータが広う分布するがや。 3.正

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          統計学を装備する！9 〜正規分布〜

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          統計学を装備する！8 〜確率分布概要〜

          昨晩は酔っ払って（なんや、結局こういう学問全然わからんやん。これ統計学の入り口なんやろ？こんな入り口でこんなにもわからんてもうアカンやん。。けっ！どうせ俺なんざ、、）とか脳内で愚痴っていたら、なんか降りてきたのよ。総帥が。それで書いちゃった！(心臓)(テヘペロス顔) さて気を取り直してやるぞよ。 間違っていてもいい、その間違いは成長する機会を得たに等しい。 ビビるな凹むな喜べ。 あっ、、、、いやいい。 統計学にて確率分布を使っていくとは？ なにか解決したい問題がある。解

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          統計学を装備する！8 〜確率分布概要〜

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          統計学を装備する！7 〜鼓舞演説〜

          私は一度の失敗を経験した。統計学にて、確率分布の学習において。 しかし、これは完全なる挫折を意味するのか？ 否！始まりなのだ！ 理系大学生や数学が得意な者に比べ、我が知識は 数千分の一以下である。 にもかかわらず今日まで挑み続けてこられた、そして今尚統計学を身につけたいと思えるのは何故か？ 諸君！私の統計学学習の目的が正義だからだ。 これは私自身が一番確信している。 私は統計学の入口でハマり、あまりの理解力のなさに自己嫌悪に陥りかけた。 なんとか理解しようとして頑張ったがど

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          統計学を装備する！7 〜鼓舞演説〜

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          統計学を装備する！6 〜確率分布迷走〜

          推測統計学に確率分布の知識は必須ときく。ではここで確率分布を学んでおくか、、、いや、推測統計学を先に学んで確率分布の必要性を感じてやったほうがいいんでは？そうだなそうしよ、、、いやまて！はるか昔、学生の頃数学で「確率」とかわけわからんくって（元々数学自体死亡していたが）０点という野比のび太しか取れないと思っていた点を取得した記憶が蘇る。。。ぐぬっ、、、おのれぃ！やらいでかっ！！ あっ、、、軍靴の音がきこえる。。。 1.確率分布とは？ 確率分布とは、敵の襲撃がどの地点やどの

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          統計学を装備する！6 〜確率分布迷走〜

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          統計学を装備する！5 〜データ(共分散と相関関数)〜

          二つの変数の関係について知ることができる指標がある。 それは共分散と相関関数 変数とは項目のこと。耕作面積と収穫量みたいな。 1.共分散 共分散は、2つの変数がどのように一緒に変動しているか、すなわち片方の変数が増えるともう片方も増えるかどうかを測る指標。 プラスの共分散：2つの変数が同じ方向に動く（両方増える、または両方減る）。 マイナスの共分散：2つの変数が逆の方向に動く（片方が増えると、もう片方が減る）。 共分散は、変数の単位によって値が異なるため、そのままでは比較

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          統計学を装備する！5 〜データ(共分散と相関関数)〜

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          統計学を装備する！4 〜データ(代表値・平均・標準偏差)〜

          度数分布表とヒストグラムからデータの特徴がわかるという。 どんな特徴？あれ？なんか古風にいきたい、、、 1.データの特徴には傾向と代表値という側面あり 傾向とは、データ全体の動きや分布の模様を指し、どこにデータが集まっているか、また如何にしてばらついているか、さらには偏りや広がりの様子を俯瞰するものなり。 傾向の具体例： ・データが左右対称か、片方に偏っているか。 ・データがどこに集中しているか（中心があるのか、ばらつきがあるのか）。 ・時系列データで、増加や減少のトレン

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          統計学を装備する！4 〜データ(代表値・平均・標準偏差)〜

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          統計学を装備する！3 〜度数分布表とヒストグラム〜

          度数分布表とヒストグラムは、統計学における基本的なツールであり、収集したデータを有効に活用するために重要な第一歩という。 なんでや？ 度数分布表 収集したデータを階級ごとに分類し、それぞれの階級にどれくらいのデータが集まっているか(度数という)を示す表。データの全体像を把握しやすくなる。 階級とはデータをいくつかの区間に分けたもの。 階級の数はスタージェスの公式(log2n+1)で導くことができる。（絶対この公式で導くわけではないが） ヒストグラム 度数分布表を視覚的

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          統計学を装備する！3 〜度数分布表とヒストグラム〜

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          統計学を装備する！2 〜データ〜

          統計学を利用するとは解決したい問題を明確にして関係するデータを収集して整理・加工して分析して解決方法を導き出すことなり。ではデータってなんぞ？ データの種類 データには量的データと質的データがある。 量的データは比率データと間隔データに分類される。 質的データは順位データとカテゴリデータに分類される。 <量的データ> ・比率データ 　質量・長さ・年齢・時間(経過時間)・金額とか・温度(K)。ゼロが「存　　　　　 　在しない」を意味するデータ。 ・間隔データ 　温度(℃)

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          統計学を装備する！2 〜データ〜

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          統計学を装備する！ 1 〜統計学概要〜

          統計学って？◆なにもの？ 統計学というのは、何かの問題に対しそれを解決するために世の中にあるデータを収集してそれを分析して解釈し、結論を導くための手段を提供する学問。 ちなみに収集したデータはたいてい分析に使えない状態なのでそれができるように整理・加工する。 あと、結論を導くといっても、得られた答えを採用するかは人間が決めること。ゆえに何のために統計学を利用するのか明確でないとやったことが無意味になる可能性大。 ◆統計学でなにを導きたいのか ・データの要約：大量のデータ

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          統計学を装備する！ 1 〜統計学概要〜

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          統計学を装備する！ 0 〜はじまり〜

          わたくしHayatora、AIによる問題解決に興味をもち、関連する研修を受けさせていただいている。研修を受けるに、AIと統計学と密接に関係している様子。というかAIによる問題解決とは統計学による問題解決にすら思える。 よって統計学に興味がでてきたので学習することにした。 勉強なんてあんまりしたことないけど、学習方法を書いておこう。 もっとイイ方法を発見したらそれを取り込む。 <Input> ・AIの研修 ・著書「統計学が最強の学問である」 ・著書「入門 統計学第2版」 ・

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          統計学を装備する！ 0 〜はじまり〜

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          我はHayatora

          私はHayatora。 バイクツーリングと武道と歴史とヘヴィメタルが好き。 とりあえず統計学の勉強を始めたので学んだことのアウトプットとしてここに書き込んでいこうとおもう。慣れたらいろいろな妄想なども書き込んでいくかもな。

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