From:山極綾子
最近、本当に溶けてしまいそうなほど暑いですよね。
まさに夏本番。
空を見上げれば入道雲も、「夏！」感を創出しています。
そんな暑さの中でも快適に作業するため、もうここのところずっと、エアコンが手放せません。
お昼はもちろん夜もずっとつけっぱなし。
消すのは職場に行ったり大学に行ったり、長時間家を出かける時くらいになってしまいました。
この暑さ、どのくらい続くのでしょうか。
秋が本当に恋しいです。
夏の天気は気温も気になるところですが、台風の予報もとても気になるところです。
ニュースを全く見ず、傘を持たない状態で台風に当たってしまったら…。
かなり悲惨な目にあることは想像に難くありません。
台風が発生した時、その予報には予報円がつきものです。
先ほど簡単に見たサイトによれば、台風の中心が70%の確率で通るだろうと
予想されるエリアを予報円で示しているとのことでした。
ところで、「〇〇%の確率でこうなるでしょう」といった考え方を聞くと、
統計の「検定」を連想してしまいます。
例えば、この商品生産ラインＡとＢで、完成した商品の寸法に違いはあるのか？
といったことを評価するためのアレです。
そして教科書的には、「これらが一致している可能性は5% or 1%未満」であるかどうか？
を確認すると言えます。
工業だけでなく、広告運用などでも使える考え方かもしれません。
この対策をしたときの効果を測りたい…といったことにも使えるからです。
検定を行うシステムは多数あり、例えば最も基本的なt検定は
エクセルの関数でも実施することが出来ます。
ですが実はt検定の考え方は、とある前提に基づいているのです。
その前提とは、取得されたデータが正規分布に則ってばらついていること。
厳密に言えば、「工業製品の寸法のばらつきをヒストグラムで書いて見ると、
正規分布の様な形をしているだろう」…と仮定しているからこそ、
t検定を用いて評価することが出来ます。
他にも統計や機械学習を勉強していると、
あちらこちらで正規分布にお目にかかることがあります。
正規分布、恐るべしです。。。
山極綾子
P.S.
検定を行う際の前提として、データが正規分布に従ってばらついていること…
と考えると、広告などの場合は上手く評価することが出来ないかもしれません。
その人が広告に反応してクリックするか否か、というのは、
正規分布とは異なる分布をしている可能性が高いからです。
広告×統計に最近少し興味があるので、実際のところどうやっているのか、
ちょっと調べてみようと思います。
P.P.S.
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