ChatGPTでデータ分析　#4　相関分析

１．キャラクター彼はデータポイント間の関係を深く理解し、その相関を明確に説明することができるタイプです。 データの中に潜むパターンを解き明かすことに真剣です。 ２．どんな時に活躍する相関分析は、2つ以上の変数間の関係性を調べるために使われます。特に、変数間の線形関係の強さと方向を測定するのに役立ちます。 相関分析は以下のような場面で使われることが一般的です： 関係性の探索: 2つの変数がどの程度関連しているかを知りたい場合、相関分析を行うことで、それらの関係性を定量的に理

本書は“考える・読む・書く・話す・見せる”について数学的なアプローチがなされている。 その中で数学的に考えるための型が紹介されているが、データ分析はあくまでその一部分。 これはデータ分析を簡単にし、人が考えるべきことにもっと時間を費やすという私のコンセプトと共鳴する。

ChatGPTでデータ分析　#3　カイ二乗検定

１．キャラクター彼はデータの中に隠された真実を解き明かすことに情熱を注いでおり、そのためには細部にまで注意を払い、精密な分析を行います。 彼の落ち着いた外見の下には、カテゴリカルデータの謎を解くことに対する熱意が秘められています。 ２．どんなときに活躍するカイ二乗検定は、統計学において主にカテゴリカルデータ（質的データ）の分析に用いられる検定方法です。 この検定は、観測された頻度分布が期待される頻度分布と有意に異なるかどうかを評価するために使用されます。 具体的には、以下の

人的資本経営が注目される昨今ではあるが、その源流は用兵思想。ドクトリン、教育された凡人の組織で勝つ戦略への移行、委任戦術。 戦争という国の存亡を賭けて鍛えられた近代用兵思想について、マンガ仕立てで平易に書かれている。

ChatGPTでデータ分析　#2　分散分析

１．キャラクター彼女は、グループ間の差異を見つけることに長けた分析家で、多くの変数を同時に扱う能力を持っています。常に新しいパターンを探し、データの中に秩序を見出す才能を持っています。 ２．どんな時に活躍する分散分析（ANOVA）は、3つ以上のグループの平均値が違うかどうかを調べるための統計的な方法です。 例えば、3つの異なるダイエット方法を試したグループの体重減少量を比較する場合、分散分析を使って、これらの方法の効果に違いがあるかどうかを調べることができます。 もし有意な

ChatGPTでデータ分析　#1　検定（t検定）

１．キャラクター彼女は慎重で分析的な性格の女性です。 彼女は真実を明らかにするために小さな詳細にも注意を払い、データの違いが偶然かどうかを判断するために熟考します。 ２．どんな時に活躍するt検定は、グループ間で平均値が違うかどうかを調べる方法です。 例えば、次のような場面で使います： 二つのグループを比較する: 男子学生と女子学生のテストの平均点が違うかどうかを調べたいとき、t検定を使って比較することができます。 同じ人の前後を比較する: あるダイエット法を試した人が、