イラスト生成AIを使ってみた

イラスト生成AIを使ってみた。

筆者のAIと統計分析の感想ですが、例えば、
多くの変数（多変量）からなるデータがあった場合・・、単なる統計量の記述だけでは、そのデータに内在あるいは潜在する特徴や特質を見ることは出来ません。いちいち、変数間の関係を調べあげるのも非効率で厄介です。
AIで、いっきに、その関係や関連を直感的に見つけるには多変量解析の視覚化で探索するのが良いと思いますが・・、それでも、統計学の知識をもって吟味することが大切でしょう。

杉本典夫 氏（統計学の基礎など著書多数）からのコメント。
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AIや機械学習も統計学の発展に寄与すると思いますが、AIや機械学習は古典統計学に相当するものなので、むしろ古典統計学の限界と、近代統計学の有用性を具体例で示してくれると思います。それに対して近代統計学つまり推測統計学では、まず科学理論に従って仮説を設定し、その仮説を検証するために必要なデータを計画的に観察します。そして、そのデータから得られた結果が仮説から理論的に推測される通りのものか、それとも理論から外れたものかを検討して、仮説を検証したり修正したりします。
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今・・、年老いた私がよく見る夢（妄想？・幻想？・・）を「Microsoft Bing Image Creator」でイラスト化してみました。キーワードは「医学・検査・実験」です。

統計技術とは

統計技術とは何かを「Microsoft Bing」に聞いてみました。
　「Microsoft Bing」は AI搭載のWeb コパイロット(Copilot in Windows)で副操縦士を意味します。

注：
以下の記述は「Microsoft Bing」によるものですが、筆者も納得し掲載しました。

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統計技術とは、
　統計学の理論や方法を用いて、データの収集、整理、分析、解釈、発表などを行う技術のことです。統計技術は、様々な分野でデータに基づく意思決定や知識発見を支援する役割を果たしています。例えば、政府統計は、統計技術を用いて国民の生活や社会の状況を把握し、政策立案や評価に役立てています。また、ビジネスやマーケティングでは、統計技術を用いて顧客のニーズや傾向を分析し、商品やサービスの開発や改善に活用しています。

統計技術には、
　さまざまな種類があります。代表的なものとして、以下のようなものが挙げられます。

記述統計：
　データの特徴や分布を要約したり、グラフや表で表現したりする技術です。平均や標準偏差、ヒストグラムや円グラフなどがこれにあたります。

推測統計：
　 データから母集団の性質や関係を推定したり、仮説を検証したりする技術です。信頼区間や仮説検定、 回帰分析や相関分析などがこれにあたります。

多変量解析：
　複数の変数からなるデータを同時に分析する技術です。主成分分析や因子分析、クラスター分析や判別分析などがこれにあたります。

ベイズ統計：
　事前知識や信念を確率的に表現し、データと組み合わせて事後確率を求める技術です。ベイズ推定やベ イズモデル、マルコフ連鎖モンテカルロ法などがこれにあたります。

機械学習：
　データから自動的に学習し、予測や分類などのタスクを行う技術です。教師あり学習や教師なし学習や深層学習や強化学習などがこれにあたります。

統計技術を学ぶには、
　統計学の基礎知識や数学のスキルが必要です。
また、統計ソフトウェアやプログラミング言語を使ってデータを操作したり、分析結果を可視化したりする能力も重要です。統計技術を身につけることで、データに隠されたパターンやインサイトを発見し、より合理的で効果的な判断や行動ができるようになります。

統計技術は、
　今後もますます発展し、多様な分野で活用されるでしょう。統計技術に興味がある方は、ぜひチャレンジしてみてください。

情報統計研究所

情報統計研究所（ISL）は令和5年12月31日をもって閉所し、一切の業務を終了しました。

なお、ISLのwebサイト（ホームページ）は閲覧のみとなります。

永年にわたりご愛顧頂いた皆様に心より感謝申し上げます。
今後は、本ブログを通じ、情報統計研究所で経験した「統計技術」に関する話題などをご紹介致したいと思っています。