【代表値と散布度】基礎統計学。初心にもどって理解しよう! RやPythonの四分位数や分散の値が違う理由も説明するね #統計学 #平均値 #わかりみサイエンス #ツルマキマキ
データーの特徴を把握しよう!
観測値など、データーを分析する前に用いるデーターがどのような特徴を有するのかを知る必要があります。今回は、統計学の基礎中の基礎、代表値と散布度に関して学びましょう 。
00:00 イントロ
00:27 本日のコンテンツです
00:30 1. 代表値
00:55 平均値
01:10 中央値
01:32 2. 最頻値
03:04 散布度
03:52 四分位数
04:44 RとPythonで一般的に用いられる四分位数
06:11 分散
07:47 標準偏差
08:12 Rのvar()関数
08:47 標本の標本分散と不偏分散の違いを理解しましょう
【関連動画】
■わかりみ統計学
https://www.youtube.com/playlist?list=PLFHVQGyAGeqk1rWvKIXILMJwFiqQSt-c6
◎ 紲星あかりのわかりみ統計学
・【なぜ n-1 で割る? 標本分散 と 不偏分散 の違い 】
https://www.youtube.com/watch?v=ftwQN-rZMfA
・「平均値に騙されないぞ」
https://www.youtube.com/watch?v=EB3q9sIrYk4&t=1s
・「平均値と期待値」
https://www.youtube.com/watch?v=LboadLc5z1s&t=162s
◎ 弦巻マキのわかりみサイエンス
・「3σ法より外れ値に強い外れ値検知 Hampel Identifer」
https://www.youtube.com/watch?v=ik8BCey5vO4&t=39s
■わかりみサイエンス 過去で人気の動画 Best5 (過去90日)
・1位 オイラーの公式の証明と世界一美しい数式
https://www.youtube.com/watch?v=wYBtEMBrAkk
・2位【 待ち行列(1) 】2つのレジを1つにしたら、待ち時間は2倍?
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・3位 MCMC 法 1 モンテカルロ法で積分を求める(ベイズ統計学)
https://www.youtube.com/watch?v=UTNM8VCm7Yc
・4位 【ロジット変換 】 ロジスティック回帰分析などでよく用いられる確率の変換方法の一つで、変数に範囲がある場合によく使われます。楽しく、学びましょう!
https://www.youtube.com/watch?v=M1P3M5sjQjI
・5位 統計学の大事な基礎の一つである「標準誤差」。中心極限定理を使わないで導出します。
https://www.youtube.com/watch?v=mftljmDd1W0
■全体が見わたせるチャンネル
★人気動画★・わかりみサイエンスチャンネル
https://www.youtube.com/channel/UCMnklUDCVxD_PflxfjIwLcg
★人気動画★・わかりみサイエンスチャンネル紹介
https://www.youtube.com/watch?v=ldeypZN1v2Q
■最近の人気動画
【超球と次元の呪い(その1:超球)】
https://www.youtube.com/watch?v=dZZQWK195hs
「超球と次元の呪い(その2:"次元の呪い")」
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【待ち行列 (1)】2つのレジを1つにしたら、待ち時間は2倍?
https://www.youtube.com/watch?v=PDcxiPdV2o8
【待ち行列 (2)】 ρ/(1-ρ) の導出 !!「2つのレジを1つにしたら、待ち時間は2倍?」
https://www.youtube.com/watch?v=pF51tThrTCA
モンティホール問題にはもう1つ違った答えがある??
https://www.youtube.com/watch?v=oraueUQit10
■結月ゆかりの わかりみベイズ統計学(MCMC) 関係
・MCMC法1 モンテカルロ法で積分を求める 統計ツールRでやさしく説明
https://www.youtube.com/watch?v=5LRo0BgZUh8
・MCMC 2 重積分を求める意味は?
https://www.youtube.com/watch?v=p0do-GFACPg
・MCMC 法 3 ベイズ統計学 マルコフ連鎖
https://www.youtube.com/watch?v=oKBniR8Uv6U
・MCMC 法 4 詳細つり合い条件 ベイズ統計学
https://www.youtube.com/watch?v=q074q5q-bJ8
・MCMC 法 5 メトロポリス法(1)理論編
https://www.youtube.com/watch?v=fDCZbci_TLg
・MCMC 法 6 メトロポリス法(2) Rで実装
https://www.youtube.com/watch?v=qjGSCUdTDvk
・MCMC 法 7 MCMC ハミルトニアンモンテカルロ法の概要
https://www.youtube.com/watch?v=KBmhamGNDnc
・ 針を投げるだけで ? が求まる18世紀にモンテカルロ法?
https://www.youtube.com/watch?v=YyQ0ZTaF2uc
■結月ゆかりの わかりみベイズ統計学
・ベイズ統計学 バレンタインデーで確率アップ?
https://www.youtube.com/watch?v=FgbXInr-orU
・トベルスキーとカーネマンの タクシー問題
https://www.youtube.com/watch?v=9IFCR20CTjw
・長女が生まれた! 次女が生まれる確率は?
https://www.youtube.com/watch?v=NtaGv9dRRyE
・ベイズの定理の導出
https://www.youtube.com/watch?v=HixwyDgMOdA
・”あゆ”が酔っ払って忘れ物をした店はどこかしら?
https://www.youtube.com/watch?v=Npl_lX-fbqI
検査で陽性だった!ベイズ統計と感染症。病気である確率は?直感を裏切る結月ゆかりの「わかりみベイズ統計!」
https://studio.youtube.com/video/LEXfRqb8P8g/edit
■参考文献
・清水優菜 山本 光 著 JASPによるデータ分析 コロナ社 pp.42-45 (2020)
■通常使用している使用したフリー素材
◎PAKUTASO
にゃるる https://www.pakutaso.com/nyaruru.html
河村友歌 https://www.pakutaso.com/person/woman/kawamurayuka/
◎ photo AC https://www.photo-ac.com/
◎ 動画 AC https://video-ac.com/
◎ illust AC https://www.ac-illust.com/
■AIによるイラスト作成
Leonard AI
■紲星あかりのダンス MMD
・MMDファイル
モデル製作:つみだんご様
つみ式紲星あかり(水着)
https://3d.nicovideo.jp/works/td37618
■弦巻マキのダンス
・キャラミンOMP(おんぷ)
https://www.charamin.com/
・キャラミンStudio
https://www.ah-soft.com/charamin/
・AHS社弦巻マキmmd
https://www.charamin.com/
■使用したフリーBGM
作曲者⇒ 甘茶(英語表記=Amacha)
URL⇒ https://amachamusic.chagasi.com/
サイト名⇒ 甘茶の音楽工房(英語表記=Music Atelier Amacha)
曲名⇒長靴でお出かけ(ラスト)、船の旅(メイン)
https://amachamusic.chagasi.com/
https://amachamusic.chagasi.com/music_natsukashiifuzei.html
https://amachamusic.chagasi.com/music_natsuyasuminotanken.html
https://amachamusic.chagasi.com/music_funenotabi.html
https://amachamusic.chagasi.com/music_natsuyasuminotanken.html
https://amachamusic.chagasi.com/music_omegacentauri1.html
https://amachamusic.chagasi.com/music_yuuzoranihabatakukokoro.html
■動画制作には以下のツールを使いました。
声:
ayu hamasakiさんの声 ⇒ 音読さん
CeVioAI Ver8.1.12.0
弦巻マキ(日、英)(田中 真奈美)
小春六花
https://cevio.jp/
VOICEROID+EX 民安ともえ(弦巻マキ)
VOICEROID2 紲星あかり
VOICEROID2 結月ゆかり
https://www.ah-soft.com/voiceroid/maki/
弦巻マキ、紲星あかり、結月ゆかり、小春六花
Reccotte Studio
https://www.ah-soft.com/rs/
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