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三月末の職場とかけまして、日本人の身長と説きます。その心は
配信日時：2021/04/07 05:00
****さま
From:山極綾子
どちらも送別（層別）が行われるでしょう。
なぞかけしてみたいなあ。
せっかくなら、データ分析に関わる分野で考えてみよう！
こういうときはきっと、単語から考えた方が良いよね。
データ分析の単語と言えば「相関（そうかん）」？
同じ音で、何か他の意味ないだろうか。
…うん、思い当たらない。
じゃあ他の言葉なら…？
．．．急に、なぞかけをしたくなってしまいました。
20分間頭をひねり、絞り出したのがこちらです。
我ながら、割とうまいかなと思うのですが、いかがでしょうか。
三月末の職場で送別が行われるのはさて置いておくとして、日本人の身長についてちょっと考えてみます。
身長の平均や分散を考えるとき、日本人全員のデータを対象に分析した場合、その結果から得られる情報が少なくなってしまう可能性があります。
その理由として、複数の特徴を持つ集団が混在していることが挙げられます。
男性と女性の傾向は違う。
年代によっても違う。
もしかすると生まれた土地によっても違うかもしれません。
そういった異なる特徴を持つデータを恣意的に分割して分析し、より的確にデータの特徴を分析するために、層別を行うことが多々あります。
得られたデータの特徴を分析するときには、複数の特徴を持つ集団が混ざっていないか、一度立ち止まって見る必要があるようです。
山極綾子
P.S.
とはいえ、無限にデータを分け続けてしまえば、一つの層に属するデータ数が少なくなり、特徴を学習するためのデータ数が足りなくなってしまう恐れがあります。
大きな違いが生じる特徴でのみ分割し、そうではないところは分けない。
適切な塩梅で層別するのもまた、難しそうです。
P.P.S.
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その理由として、複数の特徴を持つ集団が混在していることが挙げられます。
男性と女性の傾向は違う。
年代によっても違う。
もしかすると生まれた土地によっても違うかもしれません。
そういった異なる特徴を持つデータを恣意的に分割して分析し、より的確にデータの特徴を分析するために、層別を行うことが多々あります。
得られたデータの特徴を分析するときには、複数の特徴を持つ集団が混ざっていないか、一度立ち止まって見る必要があるようです。
山極綾子
P.S.
とはいえ、無限にデータを分け続けてしまえば、一つの層に属するデータ数が少なくなり、特徴を学習するためのデータ数が足りなくなってしまう恐れがあります。
大きな違いが生じる特徴でのみ分割し、そうではないところは分けない。
適切な塩梅で層別するのもまた、難しそうです。
P.P.S.
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