第75回 チョコボール計測

今日の計測報告です。
同僚からいっぱいもらったんですが、そのうちの2箱を開封します。

計測結果

date	best_before	weight	box_weight	number	factory	shop	angel	net_weight	mean_weight
2018-06-25	2018-12-01	34.154	4.817	15	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	29.337	1.956
2018-06-25	2018-12-01	34.198	4.799	15	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	29.399	1.960

今日はエンゼルさん出ませんでしたね。

基礎集計

この集計はピーナツ味のチョコボールの集計結果です。

項目	数
計測データ数	223
銀のエンゼル出現数	6
金のエンゼル出現数	1

	最小	中央値	最大値	平均
正味重量	28.913	29.394	32.232	29.498
個数	14.000	16.000	20.000	16.552

この図は正味の重量のヒストグラムです。 赤い縦線が仕様（28g）を表しています。 青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。

エンゼル出現確率の予測

通常版のエンゼルの予測を行っていきます。 これまでの通常版パッケージの開封結果は次の通りです。

項目	数
計測データ数	147
銀のエンゼル出現数	8
金のエンゼル出現数	0

この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。

はじめに銀のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間（上下それぞれ５％）は、下側が3.26%、上側が9.65%という結果です。

現在の期待値は6.06%です。

次に金のエンゼルの出現確率の推定です。 90%信用区間（上下それぞれ５％）は、下側が0.03%、上側が1.89%という予測になっています。

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第７４回 チョコボール計測

今日の計測報告です。
近所のスーパーで4箱買ってきました。

計測結果

date	best_before	weight	box_weight	number	factory	shop	angel	net_weight	mean_weight
2018-06-24	2019-01-01	34.12	4.849	19	小山工場	スーパー（さいたま市）	なし	29.271	1.541
2018-06-24	2019-01-01	34.531	4.847	18	小山工場	スーパー（さいたま市）	なし	29.684	1.649
2018-06-24	2019-01-01	35.091	4.862	18	小山工場	スーパー（さいたま市）	なし	30.229	1.679
2018-06-24	2019-01-01	35.084	4.853	18	小山工場	スーパー（さいたま市）	なし	30.231	1.679

今回はエンゼルさん出ませんでした。

基礎集計

この集計はピーナツ味のチョコボールの集計結果です。

項目	数
計測データ数	221
銀のエンゼル出現数	6
金のエンゼル出現数	1

	最小	中央値	最大値	平均
正味重量	28.913	29.394	32.232	29.499
個数	14.000	16.000	20.000	16.566

この図は正味の重量のヒストグラムです。 赤い縦線が仕様（28g）を表しています。 青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。

エンゼル出現確率の予測

通常版のエンゼルの予測を行っていきます。 これまでの通常版パッケージの開封結果は次の通りです。

項目	数
計測データ数	145
銀のエンゼル出現数	8
金のエンゼル出現数	0

この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。

はじめに銀のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間（上下それぞれ５％）は、下側が3.17%、上側が9.67%という結果です。

現在の期待値は6.11%です。

次に金のエンゼルの出現確率の推定です。 90%信用区間（上下それぞれ５％）は、下側が0.03%、上側が1.92%という予測になっています。

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第７３回 チョコボール計測

今日の計測報告です。
同僚からもらった4箱を開封します。

計測結果

date	best_before	weight	box_weight	number	factory	shop	angel	net_weight	mean_weight
2018-06-23	2019-01-01	34.173	4.821	17	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	29.352	1.727
2018-06-23	2019-01-01	34.383	4.851	17	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	29.532	1.737
2018-06-23	2019-01-01	34.385	4.855	16	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	29.530	1.846
2018-06-23	2019-01-01	34.368	4.829	18	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	29.539	1.641

今回はエンゼルさん出ませんでした。

基礎集計

この集計はピーナツ味のチョコボールの集計結果です。

項目	数
計測データ数	217
銀のエンゼル出現数	6
金のエンゼル出現数	1

	最小	中央値	最大値	平均
正味重量	28.913	29.393	32.232	29.492
個数	14.000	16.000	20.000	16.535

この図は正味の重量のヒストグラムです。 赤い縦線が仕様（28g）を表しています。 青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。

エンゼル出現確率の予測

通常版のエンゼルの予測を行っていきます。 これまでの通常版パッケージの開封結果は次の通りです。

項目	数
計測データ数	141
銀のエンゼル出現数	8
金のエンゼル出現数	0

この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。

はじめに銀のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間（上下それぞれ５％）は、下側が3.37%、上側が10.41%という結果です。

現在の期待値は6.45%です。

次に金のエンゼルの出現確率の推定です。 90%信用区間（上下それぞれ５％）は、下側が0.03%、上側が2.08%という予測になっています。

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森永製菓 チョコボール<ピーナッツ> 28g×20箱

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第７２回 チョコボール計測

今日の計測報告です。
今日も同僚からもらった５箱を開封します。

計測結果

date	best_before	weight	box_weight	number	factory	shop	angel	net_weight	mean_weight
2018-06-20	2018-11-01	34.544	4.90	16	小山工場	ドラックストア（横浜市）	なし	29.652	1.853
2018-06-20	2018-11-01	34.229	4.88	15	小山工場	ドラックストア（横浜市）	なし	29.349	1.957
2018-06-20	2018-11-01	34.225	4.865	14	小山工場	ドラックストア（横浜市）	なし	29.360	2.097
2018-06-20	2018-12-01	34.058	4.853	16	小山工場	コンビニ（千代田区）	銀	29.205	1.825
2018-06-20	2018-12-01	35.06	4.82	17	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	30.240	1.779

エンゼル（銀）出たー！

基礎集計

この集計はピーナツ味のチョコボールの集計結果です。

項目	数
計測データ数	213
銀のエンゼル出現数	6
金のエンゼル出現数	1

	最小	中央値	最大値	平均
正味重量	28.913	29.391	32.232	29.492
個数	14.000	16.000	20.000	16.526

この図は正味の重量のヒストグラムです。 赤い縦線が仕様（28g）を表しています。 青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。

エンゼル出現確率の予測

通常版のエンゼルの予測を行っていきます。 これまでの通常版パッケージの開封結果は次の通りです。

項目	数
計測データ数	137
銀のエンゼル出現数	8
金のエンゼル出現数	0

この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。

はじめに銀のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間（上下それぞれ５％）は、下側が3.42%、上側が10.15%という結果です。

現在の期待値は6.40%です。

次に金のエンゼルの出現確率の推定です。 90%信用区間（上下それぞれ５％）は、下側が0.04%、上側が2.25%という予測になっています。

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チョコボールをカンパする

森永製菓 チョコボール<ピーナッツ> 28g×20箱

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第７１回 チョコボール計測

今日の計測報告です。
最近、同僚からもらってばっかりなんですが、今日も同僚からもらった５箱を開封します。

計測結果

date	best_before	weight	box_weight	number	factory	shop	angel	net_weight	mean_weight
2018-06-19	2019-01-01	34.069	4.781	16	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	29.288	1.831
2018-06-19	2019-01-01	34.197	4.832	17	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	29.365	1.727
2018-06-19	2019-01-01	34.488	4.831	18	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	29.657	1.648
2018-06-19	2019-01-01	35.745	4.832	19	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	30.913	1.627
2018-06-19	2019-01-01	34.382	4.797	18	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	29.585	1.644

エンゼルさん、現れませんでしたー。

基礎集計

この集計はピーナツ味のチョコボールの集計結果です。

項目	数
計測データ数	208
銀のエンゼル出現数	5
金のエンゼル出現数	1

	最小	中央値	最大値	平均
正味重量	28.913	29.392	32.232	29.491
個数	14.000	16.000	20.000	16.548

この図は正味の重量のヒストグラムです。 赤い縦線が仕様（28g）を表しています。 青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。

エンゼル出現確率の予測

通常版のエンゼルの予測を行っていきます。 これまでの通常版パッケージの開封結果は次の通りです。

項目	数
計測データ数	132
銀のエンゼル出現数	7
金のエンゼル出現数	0

この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。

はじめに銀のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間（上下それぞれ５％）は、下側が3.22%、上側が9.50%という結果です。

現在の期待値は5.92%です。

次に金のエンゼルの出現確率の推定です。 90%信用区間（上下それぞれ５％）は、下側が0.04%、上側が2.07%という予測になっています。

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第７０回 チョコボール計測

今日の計測報告です。
先週同僚からもらっていた4箱を開封します。

計測結果

date	best_before	weight	box_weight	number	factory	shop	angel	net_weight	mean_weight
2018-06-17	2019-01-01	34.248	4.794	19	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	29.454	1.550
2018-06-17	2019-01-01	34.118	4.798	19	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	29.320	1.543
2018-06-17	2019-01-01	34.154	4.76	19	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	29.394	1.547
2018-06-17	2019-01-01	34.935	4.766	19	小山工場	コンビニ（千代田区）	なし	30.169	1.588

今回はエンゼルさん現れませんでしたね。

基礎集計

この集計はピーナツ味のチョコボールの集計結果です。

項目	数
計測データ数	203
銀のエンゼル出現数	5
金のエンゼル出現数	1

	最小	中央値	最大値	平均
正味重量	28.913	29.391	32.232	29.484
個数	14.000	16.000	20.000	16.522

この図は正味の重量のヒストグラムです。 赤い縦線が仕様（28g）を表しています。 青い太線で正規分布と仮定した最尤推定量をプロットしています。

エンゼル出現確率の予測

通常版のエンゼルの予測を行っていきます。 これまでの通常版パッケージの開封結果は次の通りです。

項目	数
計測データ数	127
銀のエンゼル出現数	7
金のエンゼル出現数	0

この結果を使ってベイズ推定によるエンゼルの出現確率推定を行います。

はじめに銀のエンゼルの出現確率の推定です。
90%信用区間（上下それぞれ５％）は、下側が3.20%、上側が9.82%という結果です。

現在の期待値は6.07%です。

次に金のエンゼルの出現確率の推定です。 90%信用区間（上下それぞれ５％）は、下側が0.05%、上側が2.47%という予測になっています。

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チョコボールをカンパする

森永製菓 チョコボール<ピーナッツ> 28g×20箱

SIMERST 改良版 携帯タイプはかり ポケットデジタルスケール(秤) 0.001g-100g精密 業務用(プロ用) デジタルスケール 電子天秤

はじめてのLT(Lightning Talk)

概要

• ブログのPVが伸びない
• そうだLTしよう！
• ということでLTしてきた

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はじめに

先日、LTというものを人生初めてやってきました。
プレゼンテーション自体は何度も経験あるんですが、LTという形式は初めてでした。

ベイズ推定でやりたいことってどんなこと？を、専門じゃない人にもなるべくわかってもらおうと努力してみました。
内容に間違いがあればご指摘いただけると嬉しいです。

勉強会

今回LT登壇したのは以下の会です。

data-konekone.connpass.com

データ分析関係の人が集まる交流会で、3回目らしいです。 私は今回初めて参加しました。

10分の枠なので、なるべくわかりやすくと考えて、多少過激に書いてしまったところあります。

勉強会資料

一応資料をアップしておきます。 内容は、面白さ、わかりやすさを重視して、ちょっと過激になってます(汗)。

当然、頻度主義でも区間推定や検定によってデータ数の十分さなど推定値の正当性を評価する仕組みはあります。

20180615 lt pub from YoichiTokita

参考資料

統計学入門 (基礎統計学?)

有名な統計学の入門書。かっちり書いてあるので、統計学を学ぶにはすごく良い。

自然科学の統計学 (基礎統計学)

ベイズ推定など統計の醍醐味がいろいろ載っている。 上記の入門書を読んでから入ると良い。

Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門

ｐｙｔｈｏｎのMCMCパッケージであるpymcの使い方を学ぶにはちょうどよい。 ただし、プログラムとして書くためのノウハウが主なので、理論的な部分はほとんど載っていない。 理論は上記の参考書などを読むと良い。