![データ解析のための統計
モデリング入門 1～2章
@ito_yan
E-mail: 1mail2itoh3 [at] gmail.com
2016.08.06
NagoyaStat #1](https://image.slidesharecdn.com/statmodelingch1-2-160813050356/85/1-2-1-320.jpg)
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データ解析のための統計モデリング入門 1～2章
- 1. データ解析のための統計 モデリング入門 1～2章 @ito_yan E-mail: 1mail2itoh3 [at] gmail.com 2016.08.06 NagoyaStat #1
- 2. はじめに • 所属する組織の意見・見解ではありません • つまらないなら睡眠学習・予習に当てましょう • 掲載にあたって、スライドの内容を一部差し替え ております 2
- 3. 自己紹介 • TwitterID: @ito_yan • 統計検定1級（2012年）合格 • 既に昔話になりつつある • 現在はサーバ管理が主業務 • VMware、XenServerの利用 • アプリケーション開発 • 最近はネットワークの学習中 • 「まずはスモールデータより始めよ」派 • スモールデータを経由せずにビッグデータを勧めない • 統計ファンダメンタリスト 3
- 5. 統計モデルとは • 観察によりデータ化された現象を説明するもの • 確率分布を基本的な部品とし、それらを組み合わ せて、データのばらつきを表現する • データとモデルを対応付ける手続きがあり、モデ ルがデータにどの程度よくあてはまっているかを 定量的に評価できる 5
- 6. 自然科学における2段階の情報損失 • この読書会では第2段階に注目する • 観測データに変換することで、どんなデータも統計 という共通の手法で扱えるため • 統計モデルが有効なのは、確率分布を使うことで、 データの「ばらつき」、「誤差」を表現できるため 6
- 7. ブラックボックスな統計解析 • 理解しないままソフトウェアを使うこと • データを入れれば結果は返るが、不適切な作法 • こんなお作法が該当する • 有意差が出るまで検定手法をコロコロ変える • 決定係数が1に近ければよい • p値が小さいほど自分の主張は正しい • 研究のような小さいコミュニティでは、内輪でしか 通用しない、データ解析の「秘儀」が継承されや すい 7
- 8. 今後の流れ（1） • 線形モデル（LM）と一般化線形モデル（GLM） • 線形モデルはデータのばらつきが等分散正規分布 を仮定している（最小二乗法はこれにあたる） • GLMはばらつきがカウントデータになるなど、LMを 拡張した考え方である • AICを使ったモデル選択 • 良いモデルというのは、良い予測をするものである • ロジスティック回帰 • 事象の生起確率を扱うためのもの 8
- 9. 今後の流れ（2） • 一般化線形混合モデル（GLMM） • 固定効果に加えてランダム効果を考慮する • マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC） • 多くのパラメータを一度に推定するのに便利 • MCMCはベイズ統計モデルの枠組みで考える • 階層ベイズモデル • 場所差や個体差といった局所的なパラメータの扱 い方をベイズモデルで検討する • 空間構造を含んだ統計モデル • 隣とは相関があるという点を考慮する 9 観測できない 個体差のこと
- 11. 本書の用語一覧 • 応答変数 • 現象の結果として観察されるデータ • 説明変数 • 原因であるデータ • GLMの式（応答変数と説明変数の関係式） • f：リンク関数 • ：切片、それ以外（ ）：傾き • 線形予測子：右辺の式のこと 11
- 12. 本書の記法（1） • 個体番号を表すのに添字を用いる とすれば、個体番号は1~50 • の予測の際に、個体を特定しないために と 書くことがある • のどれでもよいということで と書くことがある • 和や積を取る対象が明らかなときには個体の添 字を略記することがある 12
- 13. 本書の記法（2） • という比例の関係があるとき、 と表記する • 確率変数がある確率分布に従うとき、～でそれを 表現することがある • 事象AとBが同時に生起する同時確率を と書く • 事象Bが起きたときに、事象Aが生起する条件付 き確率を と書く 13
- 14. 本書の記法（3） • 全体集合 を と書くことが ある（Nは集合の要素数） • 応答変数と説明変数の集合については、太字で 表記すると、全体の集合を表すことにしておく 14
- 16. 例題：種子数の統計モデリング • 50個体の植物集団を調査しており、各個体の種 子数データを統計モデルを使って表現したい • データはカウントデータ（0個, 1個, 2個, …）と数え られる特徴をもつ • データは以下のURLにあるものを利用する • http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/iwanamiboo k/fig/distribution/data.RData 16
- 17. Rによるデータの確認（1） • サポートサイトのRDataはload関数で読み込める • RDataはsave関数で作成する • dataという関数があるので、本来はdataという名称 のデータは作らない方が無難 • データの変数名を打つと、データが表示される • データ数を数えるにはlength関数を用いる 17 先頭から37番目のデータ
- 18. Rによるデータの確認（2） • 基本な統計量はsummary関数で分かる • 平均は3.56となっている • データの度数分布はtable関数で確認できる • 種子数1の植物が3個体あることがわかる 18
- 19. Rのquantile関数の実装について • summary関数にはquantile関数が使われている • ?quantileとすると、関数のヘルプが開ける • 分位点の計算方法は9通り実装されている • 引数省略時はS言語と同じ手法になる • 分位点の前後の値で線形補間して求めている 19 50%点は6.5番目の位置にあり、 25%点は3.75番目の位置にある
- 21. Rによるデータの確認（4） • 標本分散と標本標準偏差の計算 • 表示される桁数がテキストと異なるが、 options(digits=5) とコマンドすれば、表示する最大 桁数を調整することができる • 標本分散は2.99 21
- 22. データと確率分布の対応 • 種子数データを統計モデルとして表すにはポアソ ン分布という確率分布が便利 • 確率分布とは、確率変数の値とその出現確率を 対応させたもの • 個体ごとに確率変数はばらつく • 確率分布はパラメータに依存して形状を変える • 例題データは標本平均が3.56なので、平均3.56 のポアソン分布がどのようなものか調べる 22
- 23. ポアソン分布 • 確率分布は以下のとおり（yは非負の整数） • パラメータが であるときに、ポアソン分布に従う確 率変数がyになる確率が • すべてのyについて和を取ると1になっている 23 マクローリン展開より
- 25. ポアソン分布の性質 • 期待値は となる • 確率変数は非負なので • 分散も となる • やはり分散も非負で • 期待値と分散の導出は原点まわりの1・2次モーメ ントを計算することでできる（補足参照） 25
- 27. なぜ種子数データにポアソン分布? • ポアソン分布は下記の性質を満たしているため • データに含まれている値は非負の整数 • データの下限は0だが、上限は不明 • この観測データの平均（3.56）と分散（2.99）はだい たい等しい 27
- 28. モデルで説明できない誤差 • この章の例題ではすべての個体が、ひとつのポ アソン分布に従うと仮定している • そのようなモデルでは、植物のサイズなど条件がそ ろっている状況では、どの個体も種子数が同じにな るという考えになる • 個体ごとの種子数が同一の確率分布に従ってい たとしても、何らかの理由で個体ごとに異なる種 子数になっていると考え、これを誤差と呼ぶ • 測定誤差だけではない • よく分からない不確定性も誤差である 28
- 29. 最尤推定法 • データがポアソン分布に従うとして、そのパラメー タを推定する方法に最尤推定法がある • 実際には、ポアソン分布に限らず適用できる • 尤も最もらしいパラメータの値とは? →観測されたデータが最も生じやすいもの • データが独立に発生しているとして、観測された データの発生確率が最大になるようなパラメータ を探し出せばよい 29
- 30. 尤度関数 • 観測データの出現確率を尤度関数と呼んでいる • 独立にデータが発生したとすると、 • 通常、Lを最大化する を求める際には、対数を 取ることが多い（対数尤度関数という） 30
- 31. 対数尤度関数がなぜ使えるか? • 対数尤度関数でも、関数を最大にする は対数 を取る前の関数と変わらない • どちらにしても を解くのと同じになる • 合成関数の微分 31
- 32. 対数尤度関数の極値を導出する • 対数尤度関数は • これを で偏微分して、 • 上式を0とおくと、最尤推定量は標本平均と分かる 32 最尤推定値は標本平均の3.56
- 33. 最尤推定法の一般化 • 尤度は • 対数尤度は • 対数尤度関数を最大化する を探し出す • 実際には統計モデルはより複雑なので、解析的と いうよりも計算機を使って最尤推定値に近いものを 探し出すことになる 33
- 34. 最尤推定値のばらつき • 50個のデータからパラメータを推定したが、毎回 同じ種子数データが得られるわけではない • データに応じて最尤推定値は変化する • 真値（今回は3.5が真の の値）を既知として、ラン ダムに50個のデータを発生させることを繰り返す と、最尤推定値（=平均）は試行ごとにばらつく • 標本分布の標準偏差を標準誤差（SE）と呼ぶ • 調査個体数が大きいほどSEは小さくなる 34 標準偏差をサンプルサイズの平方根 で割ったものが標準誤差
- 36. 標準偏差と標準誤差の違い • 標準偏差は標本のちらばり • データのばらつきの程度を示す • 1群から計算される • 標準誤差は統計量のちらばり • 母集団の平均値の信頼区間を導出する時に利用 • 多群の場合に計算される 36
- 37. モデリングする人の思考過程 1. 種子数の観測データを得る 2. 統計量やグラフを用いてデータを観察する 3. データの背景にある真のモデルはポアソン分 布ではないか? 4. 観測データがポアソン分布に従うとしたとき、パ ラメータはどんな値になるだろうか? 5. 最尤推定法を使ってパラメータを推定しよう 37
- 38. 確率分布の選び方 • 観測値がどのような確率分布で説明できそうか? 以下の点に注意するとよい • 離散か連続か？ • 取る値の範囲は？（実数全体か非負か） • 標本分散と標本平均の関係 • 例：正規分布は平均と分散に関係はない • 2章の例題となった種子数データは、離散、0以上、 平均と分散がほぼ同じという性質があるため、ポ アソン分布が選ばれている 38
- 39. 予測について • 推定や検定だけで終わらせるのは不十分、以下 の点についても実施を検討すべきである • 次に得られる応答変数の平均 • 平均だけでなく、予測範囲も示す • 予測をすることで、現象への理解やモデルの不 備が判明することがある • 欠測データを埋めるのも予測（11章の内容） • 統計モデルの良さを評価する指標として、予測の 良さが挙げられる • 新しいデータに対して、どの程度当てはまるか? 39
- 40. 問題が複雑になった場合 • 複雑な分布を用いなくてもよい • 統計モデリングで工夫することになる • 観測できる個体差で説明できる場合は、それを説 明変数に組み込む • 観測できるというのは、植物であればサイズなど • 3章の内容 • データ化されていない（観測できない）個体差が出 てきた場合、個体差を表す確率分布を混ぜる • 観測できないのは、遺伝など目に見えないもの • 7章の内容 40
- 41. 参考資料 • データ解析のための統計モデリング入門サポート サイト • http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/Iwana miBook.html • 久保先生の講義のーと • http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2008/ a/kubostat2008a.pdf • 上記URLよりいくつか図を引用しました 41
- 42. 当日発表しなかった補足資料 42
- 43. 標本数と標本の大きさの違い • 標本数 • 母集団から抽出されたグループ • 例えば、正規分布に従う2群があり、それらの平均 に差があるかを調べるときは「2標本t検定」と言う • 標本の大きさ • 一つの標本の中にあるデータ数 • 「サンプルサイズ」とも言うが、「サンプル数」とは言 わないこと！ 43
- 46. 対数尤度関数の式について • 32枚目の式はテキスト26ページ（下式）から変更 • 観測データに0が含まれていたので、テキストの ように変形しない方がよいのではないか • 0!=1なのでlog(0!)=0だが、log0は未定義 46