大阪城へ ＮＨＫ 朝のラジオ体操参加 300名確認

大阪城に　猿が　統計の猿が　出没（笑う）

平成２８年１０月２７日（木曜日）　晴れ　気温１８．３度　　６時３０分からのＮＨＫラジオ体操に　統計の猿も　参加させていただきました。

　大阪城は「真田丸」一色　幟旗（のぼり）は朝日を受けて元気　はつらつ！！　それに負けずに頑張っていらしゃる大阪城付近の「侍さむらい」いや　４０代から８０代の男女も　合図にあわせて「ぴょんぴょん」🎼🎼と元気に体操！！　

　参加者の前では　日の出の朝日を浴びて天高く　黄金の輝く大阪城でした。こんな贅沢な環境の中で幸せ者と　猿は感じました　 元気をいただき有難うございました。

参加者人員は　なんと　　南門　２９５人(１１月６日・日曜日・追加調査２４０名）　　　北門　　（11月５日追加調査１３０名）　でした。
















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最近の PC は 統計分析の基本 プログラムが 搭載されています（EXCEL2010以降）

現場の調査ﾃﾞｰﾀが有れば　簡易な　統計分析ﾂｰﾙが　搭載されています。

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一度　確認してみてください。

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まずEXCELを開いてみてください,　例えば　最初は　乱数表で　猿まね　して見てください　サンプルﾃﾞｰﾀなしで取り組んでみましょう。ここで計算は省略してね！！(参考：右クリックするとｺﾋﾟｰが取れます　自分のメモ書庫に転記OK)








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拡大すると　・・・・ご覧のように19項目あります。


ご覧ください。






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最初は　①乱数発生　が良いでしょう。なぜなら読者さまが　サンプル　データをお持ちでない場合は「サンプル　ダミー」として練習に使えます。


例えば




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　　　　②つぎは　基本統計量　が良いでしょう。　調査ﾃﾞｰﾀの特性が見えてきます。　


例えば　







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　　　　③つぎは　相関関数　　が良いでしょう。　データ間の関係があるのか　ないのか　良くわかります。選挙や株価と出来高を相関してみてください　


例えば　






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　　　　④つぎは　ヒストグラム　が良いでしょう。　これは　１００％を　全数を　Ⅰイチ　と見立てたグラフがで来ます　つまり度数値グラフです。

　　　　⑤つぎは　順位と百分位数　が良いでしょう。

　　　　⑥つぎは　グラフ表現に適している　移動平均法。

以上は　乱数を　使って　体験してみました。これは私（猿）の方法です。


後は　自分で調査したﾃﾞｰﾀが　あるほうが　良いようですね。

　　　　⑨回帰分析を　試してみてください。書店では　いろいろ　良い見本があります　私は　日花弘子さんの　「EXCEL統計解析入門」をよく使っています、　私は投稿原稿を編成する時は「文部省認定：実務教育研究所」の教本に準じて実施していますが　この本は参考になる本です。





　　　　⑦以上はある程度　記述統計　を　学習していた方がよいかも。
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以上は　統計家を目指して　勉強している　「統計の猿」が記述しました。

学びの 検証は 乱数を 活用することで 効率が上がります

乱数表　の　呼び込み　方法と　分析見本をご覧ください。












以上

標本の 取り出し 方法

標本の取り出し方法の方法には　3つの　定理があることを　学びました。読者にご説明が苦手な説明をご覧ください。

推測は　部分から　全体を推測するわけだから　標本抽出次第では　不良率が変わるかも知れないですね。

では　別紙をご覧ください




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以上です。

母集団には 2つの特性があることを 知りました

2つの特徴があることを　知りました。

①実在母集団　および　②仮説的母集団があります。

2つの特性とは　別紙をご覧下さい。









以上。

統計分析の学びは 猿まね から！！

　私は　統計の勉強を開始してから約3ｹ年間になりました 効率ある学びを模索しています


　①振り返ってみると　小学生、中学生、高校生などに　統計の学びも　遅まきながら　文部省が近年になってPC進化などありて「学習指導要領の改正」等の統計を学ぶ環境整備が行われています。

　②すでに社会人として活躍している人達の生涯教育にむけても「統計ブーム」となっていて参考図書は沢山販売されています。

　③学ぶ者である私の体験から　学びの　入口を発掘するのに　大変迷走しました、幸いに「文部科学省認定社会通信講座（実務教育研究所）にたどり着き随分助かりました。

　今回の日記は　パソコンの進化によって　学ぶ人たちに支援をしてくれている仕組みをご紹介しようと思い投稿しました。

　下記別紙を御覧ください　現在のWindows７・１０には統計を簡単に分析できる「分析ﾂｰﾙ」も用意されています。

　それに加えて「Ｅxcel関数」という便利な簡易な計算はできるように機能アップしています。

　今回の日記は　分析ツールを使って実体験を行ってみてほしいです。ここでは「猿まね」をお勧めします。頑張ってほしいものですね。








以上です。

標本平均による採取は 母平均（全体を期待値として）掘り起こす 大きな役目だ！！

標本採取で　新たな　発見（母平均）が出来るでしょう。

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母集団と　標本の　関係は　概念的に　次のようになっている。



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では　より　具体的には　現存値　つまり　200件のﾃﾞｰﾀを使って　実験してみよう。母平均は142CMが正解です
　



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標本から　得られる　母集団の　実態に　迫るには　標本調査は　幾らが妥当なのでしょう、　いや無理であれば　確率変数を告げることで信頼してもらえるのではないでしょうか。確率変数；X（エックス）　→　期待値；E（Expeccted）　→　分散値；V（Variance）と統計学では言うそうです。



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統計の猿より投稿

推測統計に欠かせないのが 意味の確定が 大切であります。 母集団とは標本とは！！！

母集団とは標本とは！！！をしっかり確認してみましょう。ここでは　それぞれの　役割は何だろう。


①ここでいう母集団とは　未知の全数観測対象物である。
②また標本とは・・・母集団に関する情報に導くﾃﾞｰﾀ分析の媒体である。標本観測または標本調査を実施して母集団値に到達する。


と思います。

では　標本介して　母集団に到達する経過をご覧ください。


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分析結果をご覧になって　実在母集団　と　標本分析結果と　一致しない時がある。一致しない説明は「確率変数」で説明できるという、つまり「二項分布」のことだ。私（統計の猿）は勉強不足である****ごめんなさい***

推測統計を復習するための準備である 母集団とは 標本とはについて

母集団とは　標本とはについては是非確認したい項目です

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では　推測統計の分野については、次回の日記からは　①・推測値（区間推測：点推測）②・予測値　③・期待値（確率変数）について　投稿します。

大阪から　離れていましたので　投稿が　遅れました　次は頑張ります。







次回は　サンプル表を　使って　ご説明予定です。母平均値を求めます。






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