はじめに | ビジネス統計(推定編) [講座] | 逆ポーランド電卓の実践ウェブ rpn hacks!

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ビジネス統計(推定編)のはじめに

ビジネス統計(推定編)の”はじめに”です。本講座の狙いについて書いてあります。

ダイジェストLinkIconも一読された上で、ビジネス統計講座を受講するかどうかの判断にお使いください。また、ページ右下に試し読みLinkIconも用意してあります。納得された上での受講、お待ちしております。

はじめに

 統計を学ぶことで、データの特徴や傾向を知ることができますが、それは何を意味するのでしょうか。確かに、観測する事象のありのままの特徴や傾向を数値化することで他者と共通の基盤で議論することができるようになります。

しかし、事象の中で起こるいろいろな事件や事柄がどのような割合で発生するのか推定したいという動機は特に強いはずです。保険であれ、商談であれ、賭け事であれ、不確実な要素が入り込むものに対して、期待できる割合や数値を推測し決定できることは魅力的です。まさにそれを求めるために事象の特徴や傾向を分析すると言っても言い過ぎではないでしょう。

大量のデータ収集は無理

 実際、データの代表値や散布度を計算したり、度数分布を作成することで、客観的な比較や推測をすることができます。もし、観測したい事象全てを大量にデータ化し、計算し尽くすことができるなら、大数の法則や中心極限定理、ガウス分布などにより、かなり正確に観測事象の特徴や傾向を見抜くことができるでしょう。

しかし、時間的にもコスト的にも、全ての事象をデータ化することができない場合はどうすればいいのでしょうか。大量データを収集できなければ、我々はお手上げで諦めるしかないのでしょうか。

推測して傾向を知る方法 - 確率論の発展 -

 様々な事象が発生する割合をどうすれば知ることができるのか。それには確率論が1つの答えを出してくれます。賭け事から始まった確率論は不確実な要素が入り込む事象に対して、どの程度の割合であることが起こるのか起こらないのかを研究する学問です。

サイコロ振りの例がよく挙げられますが、1の目が出る確率は6分の1というものです(6回に1回出る確率がある)。確率が分かれば期待値も計算できます。例えば、1回振って1の目が出ないと10円払い、逆に1の目が出ると50円貰えるゲームでは、長い目で見て損得なし(期待値は0円)です。このように確率の分布を表す数式からデータの特徴や傾向、性質を推測しようというものです。

推測して傾向を知る方法 - 統計学の発展 -

 また、統計学の発展も無視できません。大量のデータを収集しなくても少量のデータ(標本)収集だけで全体を推測しようという推測統計学の発展です。大量データが必要な大標本と異なり、小標本を前提とする推測統計学によって、時間的・コスト的制約が取り払われて、神しか分かり得ないだろう事象の特徴や傾向をある程度伺い知ることができます。

1億人全てを調べ上げなくても500人調べることで、1億人の特徴や傾向を知ろうというわけです。実際のところ、我々は神ではありませんから、求める指標は大体これくらいの確かさで、大体この範囲にあるだろうと言える程度なのですが、それでも全く推測できないことに比べれば雲泥の差です。

以上、2つのアプローチを要約すると、起こる割合を確率の分布として捉える方法と標本から母集団の特徴を推測して割合を知る方法と言えるでしょう。確率分布はガウス分布が有名ですが、その他にも沢山の分布があります。この分布を数式に表すことで現実のデータを近似することができますし、数式により採取していないデータを推測することができます。小標本による方法では、推定する安全率と範囲を設けることで、母集団の平均値や分散値を算出でき(区間推定という)、現実的なコストでの統計学利用を可能にします。

推測統計学で実用的な領域へ

 ただし、このレベルになると計算過程も複雑になり、結果を知るまでの道のりが長くなります。実際、本講座を学ぶにはそれなりに努力と時間が必要です。しかし、なるべく努力は最小に、時間も最短にしたいものです。そこで、rpnという電卓ソフトを使って説明していきます。これにより、統計的手法をどうやって使うかということだけに注力して、計算作業なしに結果を得ることができます。

本講座を学び終わる頃には、単にデータの特徴や傾向を知るという静的な理解から、値を推定するという動的な理解に変わり、とてもエキサイティングな領域に足を踏み入れていることでしょう。

警告ビジネス統計講座を受講するには、別途rpn標準版を購入する必要があります。詳しくは本ウェブサイトのプロダクトを参照ください。

警告本講座の記事やプログラムの正確性については最大限の注意を払っていますが、これらを利用することにより生じたいかなる損害についても、一切の責任を負えませんので、あらかじめご了承ください。

警告本講座は公式の証明、理論的背景の説明には注力せず、統計的な手法を利用することに重点をおいて解説しています。そのため、学術的な表現が厳密ではない部分があります。また、出典明記のないデータは現実に似せて人工的に作成したものなので、現状に即していない可能性があります。

統計処理パッケージ

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ビジネス統計(発展編)

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