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データサイエンス概論第一=1-3 平均と分散
- 1. 1 九州大学大学院システム情報科学研究院 データサイエンス実践特別講座 データサイエンス概論第一 第1回 データとベクトル表現： 1-3 平均と分散 システム情報科学研究院情報知能工学部門 内田誠一
- 2. 2 データサイエンス概論第一の内容 データとは データのベクトル表現と集合 平均と分散 データ間の距離 データ間の類似度 データのクラスタリング （グルーピング） 線形代数に基づくデータ解析の基礎 主成分分析と因子分析 回帰分析 相関・頻度・ヒストグラム 確率と確率分布 信頼区間と統計的検定 時系列データの解析 異常検出
- 4. 44 分布の形を探る：データ集合の平均 N 個のデータがあれば，基本は「全データを合計して」「N で割る」 正式には「算術平均」とか「相加平均」という名前がついている 例１：N = 5人の体重{62, 50, 49, 53, 73}の場合 平均＝(62+50+49+53+73)/5 例２： N = 5人の「(体重，身長)の組」データの場合 平均＝ 62 173 + 50 162 + 49 158 + 53 156 + 73 176 /5 = 62 + 50 + 49 + 53 + 73 /5 173 + 162 + 158 + 156 + 176 /5
- 5. 5 算術平均(要は「普通の平均」）を式で書くと... 𝒙 = 𝒙1 + 𝒙2 + 𝒙3 + ⋯ + 𝒙 𝑁 𝑁 𝒙 = 1 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝒙𝑖 それぞれ合計して個数𝑁で割るだけ 総和記号∑を使って書くと...
- 7. 77 算術平均＝分布の重心 (2/2) ただし，重心が「代表例」になるかどうかは要注意 分散(後述)などを調べる必要あり 要するに，「平均」だけでは見えないこともある !?!? !?
- 8. 88 参考：算術平均以外の「平均」: 加重平均 (1/2) 重みを付けて算術平均 𝒙 = 𝑤1 𝒙1 + 𝑤2 𝒙2 + 𝑤3 𝒙3 + ⋯ + 𝑤 𝑁 𝒙 𝑁 𝑤1 + 𝑤2 + 𝑤3 + ⋯ + 𝑤 𝑁 = ∑ 𝑤 𝑖 𝑥 𝑖 ∑ 𝑤 𝑖 確からしさ𝑤𝑖 1 0.9 0.95 0.1 重みの例 時々，軽めに 申告しちゃいます
- 9. 99 参考：算術平均以外の「平均」: 加重平均 (2/2) 算術平均は加重平均の特殊な場合 確からしさ𝑤𝑖 1 1 1 1 重みの例 𝒙 = 𝑤1 𝒙1 + 𝑤2 𝒙2 + 𝑤3 𝒙3 + ⋯ + 𝑤 𝑁 𝒙 𝑁 𝑤1 + 𝑤2 + 𝑤3 + ⋯ + 𝑤 𝑁 = 1 𝑁 ∑ 𝑥 𝑖 1 1が𝑁個
- 10. 1010 参考：算術平均以外の「平均」: 幾何平均(相乗平均) 「全部かけあわせて」「𝑁乗根」 数値(=1次元ベクトル=スカラー）にしか使えない それも正の数値しか扱えない 𝑁 = 3のときの幾何学的解釈 𝑥 = 𝑁 𝑥1 𝑥2 𝑥3 ⋯ 𝑥 𝑁 𝑥1 𝑥2 𝑥3 𝑥 𝑥 𝑥 体積が等しい 𝑥 = 𝑒 1 𝑁 ∑ log 𝑒 𝑥 𝑖
- 11. 1111 参考：算術平均 vs. 幾何平均 at 「はずれ値」の影響 1,1,1,1,1,1,1,1,1,10000 算術平均なら 10009/10 = 1000.9 幾何平均なら 10 10000 =2.5 9個 はずれ値 なので，幾何平均は 正の数(≠ベクトル)にしか使えないし， 重心的解釈もできないが， 外れ値には強い どんな方法も万能ではない！ メリット・デメリットを見極めて， 適切な方法を選択すること！
- 14. 1414 (ベクトルの分散は後回しにして) 数の集合の分散を求めよう 数の集合𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥 𝑁の分散 ＝「 (算術)平均値との差の二乗」の平均 分散が大きい→平均値と大きく違う数が多い→広がっている 𝜎2 = 𝑥1 − 𝑥 2 + ⋯ + 𝑥 𝑁 − 𝑥 2 𝑁 = 1 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝑥𝑖 − 𝑥 2 算術平均 ベクトルではない
- 15. 1515 式だけ見せられてもわからない！ → 分散の意味を確認する 𝜎2 = 𝑥1 − 𝑥 2 + ⋯ + 𝑥 𝑁 − 𝑥 2 𝑁 平均 𝑥𝑥1 𝑥 𝑁 この間の距離を 二乗したもの 𝑥1 − 𝑥 2 分散＝全データが平均的に「平均 𝑥とどれぐらい離れているか？」 ※ただし離れ具合は「二乗距離」で評価． なお，距離については第二回で．
- 16. 1616 練習 1, 1, 1, 1, 1 の分散は？ 1, 5, 4, 2, 8 の分散は?
- 17. 1717 標準偏差 𝜎2は「標準偏差」と呼ばれ，𝜎と書く 前頁の分散の式から，標準偏差 やっぱり広がり具合を表す • 𝑥𝑖と 𝑥の違い(距離)の平均値 ちなみに，「𝜎2」という表記を分散を表す「１つの記号」と見たほうが 気が楽な場合も多し 𝜎 = 1 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝑥𝑖 − 𝑥 2
- 18. 1818 分散，ちょっとした話(1/2) 全部の数が一様に∆だけプラスされても，分散は同じ 値が 𝑥𝑖から𝑥𝑖 + ∆になったとすると， 平均は 𝑥から 𝑥 + ∆ になるので， ずれても，広がり(分散)は同じ！ 1 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝑥𝑖 + ∆ − 𝑥 + ∆ 2 = 1 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝑥𝑖 − 𝑥 2 =𝜎2 +∆
- 19. 1919 分散，ちょっとした話(2/2) では全部の数が一様に𝛼倍なったらどうなる？ 値が 𝑥𝑖から𝛼𝑥𝑖になったとすると，算術平均は 𝑥から𝛼 𝑥になるので， 1 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝛼𝑥𝑖 − 𝛼 𝑥 2 = 𝛼2 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝑥𝑖 − 𝑥 2 =𝛼2 𝜎2 𝛼2 倍に!
- 20. 2020 練習 1, 1, 1, 1, 1 の分散は？ 1, 5, 4, 2, 8 の分散は? 1001, 1005, 1004, 1002, 1008の分散は？ 10, 50, 40, 20, 80 の分散は? +1000 ×10