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私は妻のことをラクダ100匹分愛しています...の巻

本日、MBAコース2回目に参加してきました。今日は暖かかったですねぇ。教室内は議論でアツアツだったため、汗ビッショリかいてしまいました。概要は下記の通りです。

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1限:統計解析応用研究③

1)「データの整理と要約」に関する講義があった。印象的な話は下記の通り。

・データの分布を見るのに、最も活用されるのはヒストグラム(柱状図形)である。

・ヒストグラムを作成した時、大きな山が二つ(バイモーダル)あったら、異質なデータが2つ混ざっていると考えよ。大きな山一つ(ユニモーダル)が普通のデータ。

・データの分布全体が、どの位置にあるかを示す特性値としては、平均(mean)、中央値(median)、最頻値(mode)、最大値、最小値などがある。

・データの分布が集中しているのか、散らばっているのかを示す特性値としては、範囲(range)、分散(variance)、標準偏差(standard deviation)などがある。

・平均だけではデータ分布全体の位置はわからないので、中央値や最頻値も見る必要がある。平均はデータ分布全体の中心ではなく、重心を示している。

・データの散らばりを知るには、分散や標準偏差が重要。特に今後、「標準偏差○個分違う」等の表現がよく出てくるため、標準偏差は非常に重要である。

・アラビア語ではラクダで数を数えるらしい。例えば「貴女のことをラクダ10匹分愛している」とか「ラクダ10匹分疲れた」とか。標準偏差はこのラクダと同じ。

・異常値を取り除くと、階級値と絶対度数を使って精度よく簡単に平均を計算できる。

・データから平均の「あたり」をつけるには「累積多角形」を作成するとよい。

・統計学は、標本の分布から母集団を推察する学問とも言える。

2)前回、教授より「本講義の予習・復習は不要、授業内で理解して帰ること」という優しい言葉をいただいていたが、本日は鬼のように授業が進んだ...今日はついていくのが精一杯だった...やはり、甘い話はありませんね。

2限:統計解析応用研究④

1)「確率と確率分布」に関する講義があった。印象的な話は下記の通り。

・サイコロを振ったときに出る目を変数Xとし、Xが特定の値xをとる確率を与える関数を考えた場合、このような関数を確率関数、変数Xを確率変数と呼ぶ。

・確率変数の平均μは期待値、分散σ2は散らばりの大きさを表す。つまり、分散が大きいということは、データの散らばりが大きい(=リスクが高い)と言える。

・つまり、平均μと分散σ2がわかれば、株式のリスクを評価することができる。

・確率変数の基準化とは、平均を0にして、分散を1にすること。Xが平均から標準偏差○個分離れているか?を表すことができる。統計学はラクダの話と一緒なのだ。

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つづく(明日は朝から日本PE協会の勉強会です...)

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