東京都の新型コロナウイルスの予測

東京都　様

毎日、本当にご苦労様です、心より感謝申し上げます。
さて、
情報統計研究所では、東京都のCoVID-19感染者累計をもとに統計学的な手法により当初より感染者累計を予測してまいりました。
予測は、
社会指標（民力指数）をもとに３次元多項式への当てはめを行い、ほぼ的中しております（図参照）。
すなわち、
予測式に良く当てはまると言うことは、東京都の対策が成功している証でもあります。
大変な毎日とは存じますが、心より深甚なる敬意を表します。

 

統計って何んだ(15)！

簡単な例題（重回帰分析用データ）を用いて機械学習（AI）による「ニューラルネットワーク」をデータ解析環境「R」でやって見ましょう。

重回帰分析用データは下記URLから引用させて頂きました。
www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat07/stat0701.html

***
統計学入門  第7章 重回帰分析
（杉本典夫 先生のホームページ 参照)
***

 

ニューラルネットワーク・ダイナグラム

 

 Olden の Importance グラフ

 

下記URLの「KyPlot による記述統計(8) 」(http://statblog.sblo.jp/s/) を参考に ニューラルネットワーク と重回帰モデルを比較してみて下さい。

 

 

統計って何だ(７)！

統計って何だ(７)！
「スタットのベーシック統計」では簡単な練習問題をフリーオンライソフトを使って回答して頂けます。
インターネット上で気軽に統計分析を体験できるフリーオンライソフトは身近なツールであり計算機かも知れません。
それでは、

スタットのベーシック統計（ブログ）のURL：
http://basicstat.sblo.jp

 

にアクセスし「練習問題-G」（分割表データのカイ二乗検定）を試して下さい。

 

 

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新・医学と統計(14)

「新・医学と統計」ではJASPによるベイズ統計分析の方法をご紹介していますが、杉本典夫先生からコメントを頂きましたのでご紹介させて頂きます。

www.snap-tck.com/index.html

 

<<原文>>
ベイズ統計学と従来のネイマン・ピアソン統計学の違いは、簡単に言えば「事前情報をどのように扱うか？」という点だと思います。ベイズ統計学は事前情報を信用し、それをデータによって補強・修正して事後情報を導き出します。
これは主として人文科学系で用いられる手順であり、人間が本能的に備えている「経験的思考法」に基づいています。
それに対してネイマン・ピアソン統計学は、事前情報をそのまま信用せず、それに基づいて仮説を組み立て、データによってその仮説の真偽を検証します。
これは主として自然科学系で用いられる仮説演繹法の手順に従ったもので、批判的思考法(クリティカル・シンキング)に基づいています。
古代ギリシャでは哲学が最高の学問だったので、アリストテレスは人文科学系の経験的思考法を自然科学にも適用して、自然科学理論を組み立てました。
それに対してガリレオは、批評的思考法を用いて自然科学理論を組み立て、大きな成功を収めました。
そのため現代科学では、どちらかと言えば批評的思考法が主流になっています。

 

次回に続く！

 

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