データを大事に
数学・統計を元にデータリテラシーについて考えるためのヒントです
その時々の主に独り言です
新型コロナのこと、ワクチンのことなど雑多。
「未記入を未接種に」問題には続きがあります。年齢階級別人口データとして1年前のデータを使って人口当たりの陽性者数を示すと何が問題なのかを、改めて整理してみようと思います。（内容はこれまで書いたものとほぼ同じ。あまり整理できていないと感じたので、補足説明を加えながら整理してみました。） 結論： ・未記入を未接種とすることで、未接種の感染者数が多く計上していた ・1年前の人口データ利用により、高齢者のワクチン効果が高く見えている ⇒データを操作しようとしても、結局どこかで破綻す
久しぶりにワクチンのことを調べています。この中でレプリコンワクチンについてのQ&Aの解答を見て感じたことです。 これを見て、 と全く同じだ！と。 今はわからない、と言っているだけ。将来、否定されるかも知れないが、証明される可能性もある。こう解釈するしかないはずだ。 しかしこの言い方をすることで、シェディングが存在しないと思い込む人が出てくる。こうしてシェディングを主張することが非科学的だ、という空気を醸成する。 一方、言っている側は、科学的な検証を行わなければ、ずっ
いろいろ今見えている問題の本質を、「データ」「情報」の観点から考えています。その中で、如何に情報の改竄、隠蔽、そしてそもそも記録しない事柄が、報道されているだけでも多いかを実感中。できるかぎりそれを集めています。 今回は簡単に、今日、今知った許しがたい情報の、隠蔽なのか不作為なのかわからない事例を１つ紹介します。 東電の廃炉作業の作業日報が信じられない。 ことは「燃料デブリの試験的取り出し」を中断している件。その原因が、経産大臣への報告が先だ、となかなか出てこなかった。
「文章・データは改竄しない」という当たり前から始なければならない。自民党と官僚は、記録やデータは今の自分達に都合よく書き換えるのが当たり前と思っているらしい。森友の時にも実感したが、また新しい話を知った。 https://x.com/ashitawawatashi/status/1641087962602684416 （今年3月の情報）
東京都英語スピーキングテスト、高３の11月に実施、年明け高校受験に使うとか。未受験の場合は、他の成績から推測する、と。 なにそれ？ 別の試験でスピーキングテストの成績を推定できるなら、そもそもそのテストは無意味。ベクトルが独立でない。線形代数の基本。全くデータを理解していない！
東京都知事選が気になっている。特にその世論調査は気になる。今回は、 に感じた統計的視点からの違和感を紹介し、信頼できない世論調査とは何かを考えてみたい。 内閣支持率など、同時期に行われても新聞社毎に結果が違うから信頼できない、という人がいる。しかしそれは違う。意味がわかれば違うのは当然であることがわかる。同時にどのような調査なら信頼できる可能性があるかを示してくれている。 そして何より、「調査結果はこうでした」という結果だけ示されて信じてはいけない。 まずは発信者側が
塩野義のコロナ治療薬ゾコーバも、主要評価項目とした症状改善効果を示せなかったとの報道がありました(2024/5/13)。 ゾコーバ、主要評価項目とした症状改善効果を示せず 富士フィルムのアビガンに続いてこちらもダメだったわけですね。（アビガンは2020年3月に安倍首相（当時）の鳴り物入りで治験を始めたものの、2022年10月に開発中止発表） 医療の詳しい話は理解できませんが、少なくとも統計の仮説検定の意味を知っていれば、「統計学的手法を用いた主要評価項目の検定では、
「死亡事故、目立つ高齢者のミス」というニュースが出ていました。こういった記事のタイトルは誤解を生みやすい。確かに池袋の母子が犠牲になった交通事故は悲惨でした。都会で他の交通手段があるのに、足がふらつく人が運転する必要はなかったでしょう。 しかしタイトルの答えはNOです。増えているとは言えません。にもかかわらず、高齢者事故ばかりを煽るようにメディアは報道しています。本当の事故率が高いのは20代以下の若い世代なのに。。。 南海トラフ地震を強調するあまり、その他の地域の防災が軽
NHK記事「教員不足解消へ 給与への上乗せ2.5倍以上に 自民が提言案」（2022/5）。2.5倍は残業相当分が4％が10％になるから。しかし給与ベースでは5.8%の増加。基本給が上がっているなら良いが、印象操作に見えて仕方がない。https://www.nhk.or.jp/politics/articles/lastweek/98988.html
不思議な記事（シミュレーション）だと思った。単純すぎる。 夫婦同姓が続くと…2531年には「全員が佐藤さん」 東北大試算という記事だ。何を計算したのだろうかと想像してみたら、簡単に計算式がわかった。それは、何年後、という数字を$${n}$$として、 $${1.0083^n\times 0.01529=1}$$ という式を解くだけだ。現在の増加率がずっと続くと仮定しているだけだ。（1.0083は、佐藤性の増加年率、0.01529は現在の佐藤性の割合、そして1
確率を数字で議論する時は、前提が明確であることが不可欠だ。 千秋楽尊富士の相手は嫌だろうなぁと思っていた。その相手になった豪ノ山の成績は14日までで10勝（うち2回は不戦勝）4敗、すでに2桁の勝ち越し。負けても失うものは少なかった。勝つことの重みが同じではなかったのではと感じた。
加計学園初の獣医学部卒業生が第75回獣医師試験に臨み、合格率が平均を下回る67.5%だったことがニュースになっていました。少し詳しいニュースでも、受験者数114名、合格者77名。全員新卒なので、新卒者の平均合格率84.4%と比べて低かったという報道になっていました。 しかし、詳細に見ていくと、かなり悲惨な結果だったのでは、ということがわかりました。数字を見る時に注意すべきことを含め、わかったことを紹介します。 （１）入学者数から考えると合格はその52％ 獣医学部の定員は
先日、ニューヨーク大停電の際の友人の行動を紹介した。その1年後の2004年、同じ友人が日本に来ていた時の話、311にあたって考えたことも紹介したい。 まず友人の例から。 10月。秋。台風の季節。確か台風だったと思う。理由は忘れたが首都圏のJRなど、夕方の電車が数時間の間、軒並み運休し、その後もダイヤが大幅に乱れた。 その時、その友人は東京にいた。久しぶりの日本で友達とあっていた。宿泊していたのは東京から20㎞ほど、電車で30分程度の距離。戻ろうと思ったら電車が軒並み運休。
ChatGPTの問題点。最近やっとまともな議論が出て来たと感じる。例えば朝日新聞の記事生成AIにも性偏見？男性は医師や教師 女性は料理人…ユネスコ調査だ。ここのコメント「AIに対する誤解もしくは過度な期待があることが状況をややこしくしている」はそのとおりだ。これは「データ」を中心に据えてAIを読み解くと、見えてくることでもある。今回はデータを読み解く立場から、問題点を整理してみようと思う。 重回帰分析： 始めに。重回帰分析という名前をご存じだろうか。工学系・理系の人なら必ず
情報を集めず、あっても隠す。都合が悪ければ改竄・破棄。これでは過去から学べない。 政倫審が話題だが、元は誰からお金を集め、どう使ったかという問題だったはずだ。特に使い道は当選するための金。政権の正当性がない。強いものが強いまま。 こうなるから、情報は公開されなければならないのだ。
菅直人氏と直接話をしたことがある。最初は原発問題で表敬訪問に行った、とある外国の活動家に付いて行ったのだ。2014年だったと思う。すで民主党政権は終わり、自民党政権に戻っていた。「東電福島原発事故 総理大臣として考えたこと」という著書も出版済みだった。 その後も何度かお会する機会があったので、一度、思い切って尋ねてみた。2011年3月11日当時、チェルノブイリ原発事故のことをどの程度知っていたのか？と。 答えは、「報告書を読んでましたよ」だった。上っ面だけでなく、かなり詳細
