統計学

【統計から読む日経の行方】反落の裏にある「調整」か「崩壊」か、2つの未来とは？ 2025年7月7日──日経平均が久々に反落しました。 ニュースでは「米国の関税政策に対する警戒感」や「日本の景気動向指数が『悪化』へ転じた」といった要因が並べられていますが、果たしてこれらの材料はどれほど影響を持つのか？ この記事では、過去の統計データや市場の傾向をもとに、今後の相場がどう動くかを客観的に、かつ独自の視点で読み解きます。 ◆ 今日の相場をどう捉えるか？──「悪化」判断が持つ重み まず押さえておくべきは、景気動向指数が「悪化」と判断されたこと。この評価は2009年のリーマン・ショック後や、2020年の…

これは本やアニメの紹介記事です！ ＜今日の雑談＞ マイケル・ルイス著の『マネーボール』を読んだのはずいぶん前だからほとんど忘れちゃってるけど、たしかまだ「データサイエンス」という言葉がさほど人口に膾炙していない頃だったような気がする。 だからルイスの本を読んで、すごく細かいデータを集めて分析し、埋もれている有能な選手を発掘していくプロセスにとてもワクワクしたのでした。 日本語訳が出版されたのは2003年、西内啓の『統計学が最強の学問である』が出版されたのが2013年だから、アメリカで統計学が一般のビジネスマンに注目され始めたのは10年以上早かったことになる。 今日は映画版の『マネーボール』を観…

Pythonには、randomとsecretsという乱数を生成するライブラリがあります(どちらも標準ライブラリです)。 randomはMT(メルセンヌ・ツイスタ)を、secretsはOSが提供している乱数生成器(WindowsならBCryptGenRandom())を使用しています。 randomはシュミレーション用で、secretsは暗号化など暗号論的に安全な乱数が必要な場合(暗号化など)に使います。secretsはrandomより均一にばらまかれているのか「カイ二乗検定」を使って検証してみました。 カイ二乗検定の説明はwikipedia:カイ二乗検定にあります。 詳細 ピアソンのカイ二乗検…

インターネットは情報の即時性には優れていますが、じっくり勉強するには書籍が向いていると思います。 インターネットはその信憑性も含め玉石混交ですが、投資本は出版までに多くの人の手がかかっていますので、投資スタイルの違いはあれど発信内容ついては一定の水準を保っていると認識しています。 しかしながら、書店ではなく図書館で投資本を選ぶと(たいてい出版年が古いので)掲載されている内容や推奨銘柄が現在の相場状況とマッチしないことがありますので、特に初心者の方は注意しなければいけません。 大型書店では毎月のように新刊本が並んでいますが、通常の棚の本を手に取る時は、私はまず出版年を確認してから読むことにしてい…

「ｎ分の1の確率のくじを、ｎ回引けば、当たる確率は63％」 🎯 この話のポイントはこれだけ！ 「くじ1回の当たり確率が“1/n（例：100分の1）”なら、それを“n回引く”と、少なくとも1回は当たる確率は約63%になる」という話です。 🌟 どうしてそうなるの？ ぜんぶ外れるパターンを考えます。100分の1の当たりなら、外れる確率は99分の100。その外れる運が100回連続で続くとすると… それを考慮して逆の立場、つまり「1回でも当たる可能性」を考えます。全部外れのパターンが仮に全体の37%だったとしたら、「1回以上当たる」のは残りの63%。 ここで出てくるのが“約63%”！試行回数が十分に多い…

今回は、臨床試験や研究で非常に重要な概念である「第一種の過誤（αエラー）」と「第二種の過誤（βエラー）」について、薬学生の皆さんに分かりやすく解説していきます。 統計的仮説検定の基本 まず、αエラーとβエラーを理解するためには、統計的仮説検定の基本的な考え方を知る必要があります。 私たちは、ある薬が病気に効果があるのか、新しい治療法が既存のものより優れているのか、といった疑問を統計的に検証しようとします。このとき、以下の2つの仮説を設定します。 帰無仮説 (H0​): 効果がない、差がない、関連がない、といった「現状維持」の仮説です。例えば、「新しい薬はプラセボと効果が変わらない」などです。 …

ランキング参加中数学ランキング参加中数学・科学・工学 ランキング参加中算数・数学のたのしみ ランキング参加中【公式】2025年開設ブログ $\LaTeX$が ＄付きで表示されるときは，こちらのリンクで 二群の比率の差（例：ある薬を使った群と使わなかった群の成功率の違いなど）について，Julia でベイズ的に分析する方法についてまとめた。 問題設定（例） ある治療の効果を調べたところ，以下のような結果であった。 群A（治療群）で 30人中 18人が成功（成功率60%） 群B（対照群）で 30人中 12人が成功（成功率40%） 目的 成功率の差 \(p_A - p_B\) に関するベイズ的推論を行…