日常生活で統計学が絡んでいる事柄って何があるのでしょうか。
降水確率や開票速報などはそうだと思うのですが、他にも何かありますか?

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A 回答 (6件)

いろいろあると思います。



●世論調査
●平均寿命
●合計特殊出生率(1人の女性が生涯に産む子どもの平均数)
●CD売上などのランキング
●テレビの視聴率●ラジオの聴取率
●景気動向指数
●日銀短観
●自動車の燃費
●ダウ平均
●野球の打率(や得点圏打率)・防御率・勝率など

取りあえずこんなところで。
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大学生の講義向けということなので、私が統計関係で面白いと思ったトピックをいくつか。



1.偏差値の話

偏差値って、実は100以上とかマイナスってあるんですよね。
ただ、普通の試験では、ほとんどそんなことはありえなくて、なっていたら、大概は点数の分布が正規分布から外れているっていう話なんですよね。


2.平均値の話

平均値って、左右対象の分布じゃないと感覚的に合わないですよね。
最近の話題では、大リーグの選手の平均年俸が2億以上とか。でも実際は1億超えてる人はあんまり多くないんですよね。
ただ、大リーグって多くもらっている人はすごいもらっているから、例えば10人に一人20億もらってて、のこりはみんな年俸0でも平均は2億になっちゃいますよね。
こんな感じで、年収、貯蓄額など、左右対称に分布していないものだと、平均値って単純に聞くと、あぁ俺って平均より低いんだ、、、ってブルーになりやすいですよね。

こういう時のために、中央値(中間値)というものがあるわけですよね。

また、分布モデルも正規分布以外にも様々なものがあり、適切なモデルを使わないとさっきの偏差値の話もありましたけど、正しく分析はできないですよね。


3.サンプリングの話

サンプリングの重要さってなかなか分かりにくいですよね。
でもこれを知らないと正しい統計をとれないし、他人の統計にもだまされてしまう。また、うまくやれば統計データで他人をだますこともできますよね。
例えば、「大学生100人に聞いたアンケート」なんかが典型的な例かもしれません。これだけだとどの程度、正しいデータか分かりません。
もし、私が最近の大学生は生活が乱れているという報告書をあげたいと思ったら、深夜の渋谷でアンケートを取ると思います。

このように、サンプリングは正しくやらないと、正しいデータがとれないですし、盲目的に信じては危険だということが分かると思います。

他にも、市場シェアなんかは面白くて、例えば100円ショップは自社の「傘」の市場は、60%だと主張して、コンビニは、コンビニ全体で販売する傘のシェアが60%だと主張したとしましょう。
普通に考えると、どちらも過半数を売っていておかしいのですが、100円ショップはおそらくは、数量のシェアで、コンビニは販売金額のシェアでしょう。

このように、統計データは慎重に見る必要もあります。


4.検定の話

統計学になると、実験の時にどの程度の回数のサンプリングをすれば、どの程度の誤差と予測できるかを定量的に求められるようになります。

工学系の学生であれば、論文などを書くときに、実験の回数を無闇に増やせる実験ばかりでなくなってくると思うので、実験したデータがどの程度の誤差を含むデータかを評価するために後々必要になってくると思います。


5.競馬の話(期待値)

大学一年生であれば、競馬なんてみんなしたことないはずですが、どんなものかは知っていると思います。
競馬の面白いのは、当てることを第一に考えてもダメだということです。以下のような例を考えます。
 馬1:勝率3割 倍率3倍
 馬2:勝率5割 倍率1.5倍
 馬3:勝率2割 倍率6倍
この時、単純に確率の話として捉えれば、馬3が一番当たりませんが、馬3に賭けるのが一番いいという判断になると思います。

長々と書いてしまいましたが、学生たちにためになる講義をしてもらえればと思います。
がんばってください。
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統計学関連では、代表値の話をします。


 平均値は、だれでも使います。が、日本人の貯蓄額になると、平均値よりも中央値が実感に近い。さらに、10人いて、和食、中華、西洋料理を選ぶのは、無意識で統計学を使っており、最頻値によるものです。

 正規分布の時は、偏差値。偏差値が70の人は、上から2番目か3番目と話します。

 経済関係なら、株価の予想も、相関分析の応用のハズですが、当たりませんね。競馬の配当金も、統計学が必要になります。保険金の支払い額も、母集団の概念が必要です。
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疫学あたりはどうでしようか。


こうこう症状が出たらこれこれという病気とする
これこれの病気には.第一選定薬としてなんたらまいしんをつかう
という手法の治療法の場合です。
大学病院などで行われている「検査値からこのように診断する」という方法ではありません。

もっとも.大学の保健室では.過去の検査値の集計を取っていませんか。「学生の検査値の平均(?)がこの程度だらから.これが正常値」という数値を持っていませんか。大学の前の内科医がこの数値を持っていました。
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日常生活かどうかは微妙ですが、



企業の経営戦略では、
ほとんどが統計学を使っているでしょうね。
顧客のいろいろな情報を分析したり、アンケート調査を行なったりというやつですね。
コンビニで、最後に押すボタンで性別と年齢を入力してますよね(いいかげんらしいですが)

パチンコも統計的に、ある確率で払い出すように制御されていますね。

要は、たくさんの似たような事象があるところには、統計もあるということですね。
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日常生活かは微妙ですが、おそらく統計っぽくてよく聞くのは、「偏差値」ではないでしょうか?



正規分布に近似させて、標本に対してどの程度の偏差があるかを計算しますよね。


あとは、保険数学っていうのも統計にあります。ようは、どれぐらいの確率で保険金を支払わないといけないかとか。これを短期的にじゃなくて、長期的に計算しないといけないとこが難しいです。

年金とか、出生率なんかも、ある意味で統計ですよね。けっこういろんなところに統計ってあるようです。
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この回答へのお礼

おっしゃるとおりですね。
意外に身近なのですが、なかなかすぐにあれこれ思いつかないです。

いま、大学1年生向けに統計の講義を行うのですが、
卑近な話題をあげたかったのです。
とても参考になりました。
ありがとうございます。

お礼日時:2005/04/11 22:02

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ベイズ統計学とは結果から原因の確率を調べるものですよね?
つまり、通常の統計学とは逆方向の統計学というものみたいな感じです

普通の人の発想の逆で、ベイズってすごいなと思いました
まさに天才ですよね

ベイズ統計学を活用すれば、
人材育成法などにも応用できそうですよね

Aベストアンサー

>普通の人の発想の逆で、ベイズってすごいなと思いました
>まさに天才ですよね
トーマス・ベイズ自身は、「ベイズの定理」の発案者というだけで、20世紀になってからできた「ベイズ統計学」の概念とは関係がないです。
ベイズ統計学は特定の1人の発案ではなくて、何人かが協力して生み出しました。
ブルーノ・デ・フィネッティとか、レオナルド・サヴェージとか、エイブラハム・ウォールドとか、ハロルド・ジェフリーズ、デニース・リンドリーとか、、でしょうか。

Q【統計学】 平均32万 標準偏差3万 (人数の指定はありませんでした) では、36万以上の確率はいく

【統計学】
平均32万 標準偏差3万
(人数の指定はありませんでした)

では、36万以上の確率はいくらですか?

おそらくこの二つを使うのですがわかりません
32±1×3=68%
32±2×3=95%

問題短くてすいません。

Aベストアンサー

36万は、平均の32万に対し、偏差は4万(36万-32万)。
偏差4万を標準偏差3万で割ると、1.33(4万/3万)
正規分布表で、1.33の欄を見ると 0.4082なので、 それ以上は、0.0918(0.5-0.4082)
以上から、36万以上の値を取るのは全体の9.18%と推定される。

もしかして、正規分布表がなくて、
32±1×3=68%  (標準偏差-1から+1までで68%。0から1まででは34%)
32±2×3=95%  (標準偏差-1から+1までで95%。0から1まででは47.5%)
を使って、線形補間しろって問題なのかな?
とすると、
1で、68%  →正規分布表でいうところの 1.00の値が0.340
2で、95%  →正規分布表でいうところの 2.00の値が0.475
なので、1.33の場合は、0.340+(0.475-0.340)*(1.33-1)=0.385。 それ以上は、0.115(0.5-0.385)
以上から、36万以上の値を取るのは全体の11.5%と推定される。


--
有効数字(桁数)についてなんの考慮もしていません。
「標準偏差3万」って表現からして、まさか1ケタ?

36万は、平均の32万に対し、偏差は4万(36万-32万)。
偏差4万を標準偏差3万で割ると、1.33(4万/3万)
正規分布表で、1.33の欄を見ると 0.4082なので、 それ以上は、0.0918(0.5-0.4082)
以上から、36万以上の値を取るのは全体の9.18%と推定される。

もしかして、正規分布表がなくて、
32±1×3=68%  (標準偏差-1から+1までで68%。0から1まででは34%)
32±2×3=95%  (標準偏差-1から+1までで95%。0から1まででは47.5%)
を使って、線形補間しろって問題なのかな?
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Aベストアンサー

大学などで「記述統計学と推測統計学の違いを述べよ」という問題が試験に出るのでなければ、別に両者を明確に区別する必要なんてないと思いますよ。

一応、簡単にいえば記述統計学というのは複雑で大量のデータを整理すること。例えば、単純集計で表にまとめたり、そのデータを適切にグラフで表現するなどですね。

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ちなみに、例えば、1人の身長データさえ母数を測定するのは不可能です。なぜなら、測定に伴う誤差(例えば測定誤差)が伴うからです。

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2. μx+y=76、σx+y=13
3. μx+y=76、σx+y=17
4. μx+y=38、σx+y=17
5. この情報だけでは計算できない

Aベストアンサー

No.1です。

>このレベルの問題を解けるようになるための問題集や教材をご存知でしたら教えて頂けないでしょうか?

統計の概念や使い方ではなく、まずは統計や分布の「数学的基礎」を理解したいのであれば、こんな本がよいかもしれません。
「統計学キャンパス・ゼミ」(マセマ出版社)
https://www.amazon.co.jp/%E3%82%B9%E3%83%90%E3%83%A9%E3%82%B7%E3%82%AF%E5%AE%9F%E5%8A%9B%E3%81%8C%E3%81%A4%E3%81%8F%E3%81%A8%E8%A9%95%E5%88%A4%E3%81%AE%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E3%82%AD%E3%83%A3%E3%83%B3%E3%83%91%E3%82%B9-%E3%82%BC%E3%83%9F-%E9%A6%AC%E5%A0%B4-%E6%95%AC%E4%B9%8B/dp/4866150203/ref=sr_1_10?s=books&ie=UTF8&qid=1494240054&sr=1-10&keywords=%E3%83%9E%E3%82%BB%E3%83%9E

このマセマ出版のシリーズは、落ちこぼれ学生に救済に役立つようですので、他の科目でも参考にしてみるとよいかも。

No.1です。

>このレベルの問題を解けるようになるための問題集や教材をご存知でしたら教えて頂けないでしょうか?

統計の概念や使い方ではなく、まずは統計や分布の「数学的基礎」を理解したいのであれば、こんな本がよいかもしれません。
「統計学キャンパス・ゼミ」(マセマ出版社)
https://www.amazon.co.jp/%E3%82%B9%E3%83%90%E3%83%A9%E3%82%B7%E3%82%AF%E5%AE%9F%E5%8A%9B%E3%81%8C%E3%81%A4%E3%81%8F%E3%81%A8%E8%A9%95%E5%88%A4%E3%81%AE%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E3%82%AD%E3%83%A3%E3%83%B3%E3%...続きを読む

Q統計学は必ずしも必要なのか?

統計学は必ずしも必要なのか?
http://oshiete.goo.ne.jp/qa/5999489.html
でも質問させていただきましたがアクチュアリーになりたくて
アクチュアリーについて調べた結果「確率論と統計学が必要」という印象を受け、志望校のカリキュラムを調べたのですが
統計学はちょこっとしか扱わないようで不安に思ったのですがアクチュアリーになるのに

そもそも統計学は大学で学ばなくてはならないのでしょうか?

ご回答お待ちしております。

Aベストアンサー

大学で学ぶ必要はありません。
アクチュアリー試験で問われる統計は、大学2年程度の微積分・線型代数をベースに若干の統計的な約束事を付加したものなので、大学の特に数学科で学ぶような「統計学」とは必ずしも一致するとは限りません。(確率論も同様)

Q統計学 多変数の確率分布 条件付き確率

以下の問題が分かりません。

2つの確率変数X,Yに関して、

Var(Y −E[Y | X]) = E[Var(Y | X)] が成り立つことを示せ。

よろしくお願いします。

Aベストアンサー

企業に勤務する統計家です。
この分野は専門ではありませんので、
知識の範囲での回答になります。

「条件付き確率」ではなく「条件付き期待値」ですね。
マルチンゲール理論なんかに出てくるヤツです。

でも、

V[Y]=E[V[Y|X]]+V[E[Y|X]]

という定理はあるけど、

V(YーE[Y|X])=E[V(Y|X)]

というように、移項していいのかな。

上の定理の説明なら、ググれば、出てくるはずですが・・・
証明は非連続なので面倒だと思います。

上の式のXとYを入れ替えて、式ごと検索してみれば?

V[X]=E[V[X|Y]]+V[E[X|Y]]

こっちの表記の方が一般的なので・・・

Q統計学を学べる大学

こんにちは。私は統計学に興味を持っています。統計学を専門に学べる学部もしくは学科のある大学に入りたいのですが、自分で調べた限りでは、国内にはそういった大学は見つかりません。どなたか統計学を学べる大学をご存知の方がいらしたら、教えてください。

Aベストアンサー

経済以外でしたら、数理情報とかでもありますよ。

とりあえず、「統計学」「シラバス」といれて、検索をかけてみたら結構引っかかります。(それだけ、講義科目として扱っているところがあるということだと思います。)

あとは、教員に統計学の専門家がいれば、講義自体であまり専門的に教えてもらえなくても、ゼミに配置される時にその先生の下で学べば、かなり教えてもらえます。

Q統計数理研究所の公開講座(統計学概論)

知人が、統計数理研究所の公開講座に申し込もうかどうか悩んでいて、質問を受けました。
なんでも、社会調査(アンケート)の分析をしたいのだが、統計学が苦手なので困っていたところ、
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受講したい講座は統計学概論だそうで、HPを見たところ「大学文系」レベルとありましたが、それってどのくらいのことなのでしょうか。
社会統計学をちょっとかじったことがある私でも、内容がわからないので彼女に回答をしかねています。
もし、この講座を受講された方がいらっしゃいましたら、どんなことをするのか、お教えください。

Aベストアンサー

受講対象者の数学レベルは、大学文系程度とありますが、大学文系でも数学を勉強した文系の人と全く勉強していない文系の人がいますからこの表現だと難しいですね。
数学が不得意な私が表現するならば・・・。ルート、Σ、分数の計算、数式の変換などが必要です。
だからルート?!全く受け付けない!と言う人は少し難しいと思います。そうで無い方は、学びたい気持ちさえあれば全く問題なく学べると思います。
私は先ほど書いたように数学が得意ではないので、講座の途中数式が出来てきて、変換する課程が出ていないとその場ではついていけなくなってしまうことはありましたが、後で自宅で勉強すれば大丈夫です。ただ理系出身者の話を聞くと、簡単な数式だと言うからうらやましいですよね。

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データマイニングと統計学の相違点と類似点について教えてください。

データマイニングについて調べているのですが
データマイニングの概要はだいたいわかるのですが
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違いなんてあるのでしょうか(><)?

誰かわかりやすく教えてください(;;)

Aベストアンサー

データマイニングも、統計学の一部ですが…
統計学的検定・推定が、ありそうにないことを
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探しだすスタイルであることが、
違いと言えば違いかなと。 精神論ですけどね。
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の違いと言えば、統計学っぽいかな。

Q統計できると有利?統計学は必要

無職のため時間があり統計学の勉強をしています。長野県に住んでます。
ハローワークの求人を見ても統計で県内で検索しても一件も出てこないし、いままでいろいろな求人情報を見ても統計必須の職はみたことがないです。それでも統計を学ぶ必要があるんでしょうか。
学者になる予定はありません。県内でマーケティングの求人はほとんどなしです。あってもどうせ経験者のみなんで、経験ない自分には縁がないです。仕事でも今まで一度も使ったことないし、必要に迫られたこともないです。
統計学を習得すべきかどうか悩んでます。
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

統計は、直感で理解できない事象を理解するようにするための道具なので、必要ない人は必要ないと思います。

上級職だとか計画する立場の人は、何するにしても統計 (数字) に対する理解がないとお話しになりませんけど、監督職程度なら必要ないですね。

就職に有利かどうかは、あなたがどの程度の職を求めてるのかにも依るでしょう。

どっちにしても大切なのは理解であって、長時間勉強するようなものではないと思います。出来る人は学校で習った程度の知識で十分。後は実戦です。

誰かに統計を学べといわれたのなら、その周辺的な情報を全部出してもらわないとなんともいえませんけどね。


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