2020年8月14日 / 最終更新日 : 2020年8月14日 Takuma Nishimaki 数量データ 【Python】正規分布に従っているかを調べる手法3種 t検定の適用の可否を調べたい時など、データが正規分布に従っているかどうかを調べたい時があります。 ヒストグラムを書いてみれば、見た目でなんとなく正規分布っぽいかどうかは分かりますが、それは正確ではありません。 データが正 […]
2020年7月11日 / 最終更新日 : 2020年7月11日 Takuma Nishimaki 数量データ Pythonによる綺麗な散布図の作成方法 Pythonを使って、綺麗な散布図を作る方法です。 seabornライブラリの、scatterplot、jointplot、pairplotを使用します。 使用データの読み込み この記事では以下のデータを使用して、様々な […]
2020年6月1日 / 最終更新日 : 2020年6月1日 Takuma Nishimaki 数量データ Pythonによる綺麗なヒストグラムの作成方法 Pythonを使って、綺麗なヒストグラムを作りましょう。 seabornライブラリのdistplotを使用していきます。 また、環境はJupyter notebookを使用していることを想定しています。 使用データの読み […]
2020年5月21日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki 数量データ Pythonによる仮説検定の実行方法 Pythonで仮説検定を行う方法です。 t検定、ウィルコクソンの符号順位検定、ウィルコクソンの順位和検定（マン・ホイットニーのU検定）、カイ二乗検定についてご紹介しています。 どういう時にどの手法を使えば良いのかについて […]
2020年1月17日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki 数量データ 「t検定」を正しく理解しよう 例えば、ある会社の全社員に「あなたにとってこの会社は100点中何点ですか？」というアンケートを取ったとします。 その結果、全社員の平均値が昨年60点だったのが、今年は80点に上がりました。 この結果を見ると、多くの方は社 […]
2020年1月16日 / 最終更新日 : 2020年4月8日 Takuma Nishimaki 数量データ 「分散」「標準偏差」を正しく理解しよう データ分析や統計学を学ぶと、「分散」や「標準偏差」という言葉は極めて序盤に出てきます。 なんとなく、「データのばらつき具合の指標」であることは分かっているですが、解釈が分かりづらいためか、実際にこれらの指標が用いられてい […]
2020年1月15日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki 数量データ 「相関係数」を正しく理解しよう 「相関」とは、ある2つのデータが互いにどれほど影響を及ぼしているかを表す指標です。 例えば、ある売店において、「入り口から陳列棚までの距離」と「その商品の売上数」に相関関係があることが分かったとします。 そうすると、売り […]
2020年1月12日 / 最終更新日 : 2020年8月9日 Takuma Nishimaki 数量データ YouTubeで学ぶデータ分析入門 様々な統計解析・データ分析の手法を学び、Excelでいつでも実行できるようになりましょう。 チャンネル登録 動画紹介 #1:t検定 2つのグループの結果に「差」があるのか、統計学的に調べる「t検定」です。 実行は簡単です […]
2020年1月9日 / 最終更新日 : 2020年8月8日 Takuma Nishimaki 数量データ YouTubeで学ぶPythonグラフ作成入門 seabornを用いたグラフ作成方法を動画で学びましょう。 seabornを使いこなせれば、Excelでは描けないようなお洒落で分かりやすいグラフも書くことができます。 チャンネル登録 動画紹介 #1:折れ線グラフ まず […]
2019年12月7日 / 最終更新日 : 2020年4月8日 Takuma Nishimaki 数量データ Pythonで相関係数を求めて可視化する方法 相関分析をPythonで実行し、可視化まで行ってみます。 Excelでも相関分析は可能ですが、Pythonで実行すれば一度に全データの分布の傾向が一気に見れたり、視覚的に美しい図を作成したりと、ハイレベルな分析が簡単にで […]
