データをサイエンスする
統計数理研究所・統計思考院 特任教授
(独）統計センター 特別研究員
中央大学理工学部 客員教授
田村義保
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
2020年度 関東・首都圏ブロック 第8回ワークショップ～農学分野における数理・データサイエンス・AIの教育、研究の展開普及～2021年3月25日
オンライン自己紹介(0-1)

https://www.hpcwire.jp/archives/20001
2021年3月25日

Yoshiyasu Tamura@ISM

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自己紹介(0-2)

https://www.hpcwire.jp/archives/20001
2021年3月25日

Yoshiyasu Tamura@ISM

3自己紹介(0-6)

2021年3月25日

Yoshiyasu Tamura@ISM

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データサイエンスとは？

インタビューの文字起こしなので若干の言い過ぎもあります。

ビッグデータとAI時代をどう見るか―長年データサイエンスを研究されてきた田村先生は、今のAI時代をどう見ているのでしょうか？
統計学者の中には統計学が上にあって、下にデータサイエンスがあるという人もいます。私はデータサイエンスが上にあり、そのひとつがAIで、ひとつが統計学という手法だと思っています。だから、統計的手法が大事なのではなく、AI的な情報学的な手法も大事で、両方をうまく使えれば良いのでしょうが、AIの人で良くないのは、それはどう考えても重回帰分析だろうという統計学上の分析をしておきながら、AIを使いましたというケースです。マスコミがAIと言ったほうがウケるから言っているのか、本人がそう言っているのかは分かりませんが、ブラックボック
ス的な解析はすべてAIになってしまっています。
2021年3月25日

Yoshiyasu Tamura@ISM

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データサイエンスとは？
学問の分野はなぜだか、どこまでがAIでどこまでが統計か分けたがる人がいますが、私は分ける必要はないと思っています。正直なところ、どこまでがAI的な手法で、どこまでが統計的な手法となるのか、その分類方法も分かりませんし、気にすることもないと思っています。
今は何でもビッグデータを使ってやりましたと言うけれど、それもおかしいだろうと思います。売上データを使いましたとか、もう少し細かく言った方が良いのではないでしょうか。ビッグデータもどれぐらいがビッグデータか。そもそも、ビッグデータの定義も実は総務省の定義と経産省の定義が微妙に違うんですよ。私が個人的にビッグデータで一番良い定義だと思ったのは、某先生が言われた「Excelで扱えない量がビッグデータ」です。メモリが多くてもExcelでは100万行くらいまでしか読めませんから。
2021年3月25日

Yoshiyasu Tamura@ISM

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データサイエンスとは？
今はスパコンもデータサイエンス、データ分析で使うような風潮になっていますが、助教授になったあと、計算機担当として多くの業者の方と会い、カタログもたくさんもらいましたが、彼らのカタログに記載されていたスパコンの使う目的は流体計算といったもので、「データ解析」「統計解析」とは書いてありませんでした。そこで、業者の方々に「データ解析」や「統計解析」と書くよう、1987,8年ころから提案をし続けていますが、未だに書いてもらっていません。書いてあれば、それなりに皆が注目したと思うのですが。

2021年3月25日

Yoshiyasu Tamura@ISM

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田村は何をやっているの？
 物理乱数発生法の研究
 生命科学領域の研究（2次元形状）
 生命科学領域の研究（その他）
 非定常時系列解析
 呼吸器系の解析（多変量時系列解析）
 肺がん死亡率予測
マルコフ連鎖です。
 白血病の治療効果結構あたっています。
 歯科診断 椅子のすわりごこち時系列モデルと 女性の飲料の好みニューラルネットの予測を比較していま 靴底と歩行す。
 地震発生の記憶に関した研究
 呼吸リズムに関係した研究 電力利用予測に関係した研究
2021年3月25日

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考えているコース
農学のための統計入門 記述統計学
グラフ・表による情報集約
1. ヒストグラム
2. 累積相対度数グラフ（累積百分率グラフ）
3. 経験分布グラフ
4. ボックスプロット
5. 円グラフ6. 帯グラフ7. 折れ線グラフ
8. チャーノフの顔グラフ
9. 時系列プロット
10. QQ プロット
11. ローレンツ曲線
12. 散布図2021年3月25日

1. 度数分布表
2. 相関表3. 分割表Yoshiyasu Tamura@ISM

9考えているコース
農学のための統計入門 記述統計学
数値による情報集約
1. 総計値
2. 平均値
3. 最大値・最小値
4. パーセンタイル
5. メディアン（中央値）
6. 第１四分位数
第３四分位数
7. モード
8. 範囲
9. 四分位範囲
10. 分散・標準偏差2021年3月25日

11. 平均偏差12. 四分位偏差13. 変動係数14. 四分位変動係数
15. 歪度16. 尖度
17. 共分散、相関

Yoshiyasu Tamura@ISM

10考えているコース
農学のための統計入門 推測統計学
推測統計学 区間推定 仮説検定 等
1. 確率変数の和の分布
2. 平均値の区間推定
3. 分散の区間推定
4. 比率の区間推定

10. 独立性の検定
11. 分散分析
12. 単回帰5. 平均値の検定
6. 分散の検定
7. 平均値の差の検定
8. 分散の比の検定
9. 比率の差の検定

2021年3月25日

Yoshiyasu Tamura@ISM

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考えているコース
農学のための統計入門 多変量解析
多変量解析等
1. 重回帰分析
2. 主成分分析
3. クラスター分析
4. 判別分析
5. 因子分析
6. 時系列解析

2021年3月25日

7. 傾向スコア
8. 因果分析
9. 分類のための解析方法
10. カルバック・ライブラーダイ
バージェンス
11. Fisher情報行列
12. 赤池情報量規準

Yoshiyasu Tamura@ISM

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希望する数学知識
最近の課程の数I、II、A、B

分かっていて欲しい数学知識
微分が最大値を求めるための演算であること。
積分が面積を求める演算であること。
確率密度関数の積分が確率になること。
データは確率変数の実現値であること。

2021年3月25日

Yoshiyasu Tamura@ISM

13分かっているとうれしい数学知識
ベクトル・行列の知識
行列の積や転置行列の概念
逆行列の意味主成分の意味2021年3月25日

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計算機リテラシー
WindowsパソコンかMacが使える。
WindowsとMacで文字コードや改行コードが違うことを理解している。
Rでのデータの読み込み方を知っている。
簡単なRコマンドを知っている。
後はやっている内に覚えることができる。

2021年3月25日

Yoshiyasu Tamura@ISM

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データサイエンスは役に立つでしょうか？

役に立ちます。しかし、使いこなすには時間がかかります。数字への思い入れが大事！！
2021年3月25日

Yoshiyasu Tamura@ISM

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ここ5年くらい耳にする言葉 ビッグデータ
藤井 聡太（ふじい そうた、2002年7月
 アナリティクス
19日 - ）は、日本の将棋棋士。杉本昌隆門下。棋士番号は307。愛知県瀬戸 データサイエンティスト
市出身。名古屋大学教育学部附属高等学校在学中。2021年1月末中退。
 データ中心科学
 シンギュラリティ AI（機械学習、Deep Learning)
しかし、なんと言っても
 ・・・・最強の学問・・・・
 ・・・・sexy job・・・・
 藤井二冠 SDGｓ DX

2021年3月25日

Yoshiyasu Tamura@ISM

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データサイエンティスト
http://www.ism.ac.jp/shikoin/training/index.html
から転載

2021年3月25日

Yoshiyasu Tamura@ISM

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データサイエンティスト
www.kantei.go.jp › ai_senryaku › dai6 › siryo1PDF
から転載

2021年3月25日

Yoshiyasu Tamura@ISM

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記述統計学

2021年3月25日

はずれ値があったら(1)Yoshiyasu Tamura@ISM

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記述統計学

2021年3月25日

見かけの相関に気をつけよう(1)Yoshiyasu Tamura@ISM

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