データ件数10,30,100。三段統計(39)活用法

データに関する記事を書こう！
https://qiita.com/official-events/30be12dd14c0aad2c1c2

テーマ2『データに関する記事を書こう！』参加記事です。

プログラマにも読んでほしい「QC検定にも役立つ！QCべからず集」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8ada7b7fceafe2e5f0e

社会現象では。ほんの少しの初期条件、制約条件の違いで逆が真になる。

また、扱うデータの件数は３０件くらいから統計処理をするといいという経験則を聞いたことがある。

与件解析(data analysis)入門。仮説（195）統計と確率(14)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d9474c3bdb8ea0029bee

与件網(data network)が凡人網(ordinary people network)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9ca08075fb424efdc559

ここでは上記Qiitadelika記事について分析する。
まだ追記していないが、ほぼ３０件になった。

データ 10件

何か、同じ値を持つものがあれば、それが何割か、計算しなくてもいいのが便利。
予備分析として10項目くらい仮説を立てるとよい。

例えば、「与件網(data network)が凡人網(ordinary people network)」の最初の１０件データが集まった時の特徴を記載する。

1. viewsはそれぞれ100以上
2. いいね（LGTM)はほぼ0件
3. ストックもほぼ0件
4. 連結もほぼ0件（某記事ができてからはそれぞれ1件）
5. 参照は最初はほぼなし（すぐに10件に）
6. 自己参照は最初はほぼなし（すぐに5件から10件に）
7. 相互参照はなし（すこしつづ追加）
8. タグはAdventCalendar2022以外は熟考していない。
9. 英語みだしはまだつけてない
10. 標題、抄録の英語はつけてない。
11. 締めの短歌をつけてない。

データ 30件

10件の時の予備分析との違いを見るとよい。
10件の時に立てた特徴の変化を記載するとよい。

1. viewsはそれぞれ100以上
   　twitter不調で100件未満ばかり。
2. いいね（LGTM)はほぼ0件
   　そんな感じ
3. ストックはほぼ0件
   　そんな感じ
4. 連結はほぼ0件
   連結ほぼ1件

【毎日自動更新】データに関する記事を書こう！ LGTMランキング！
https://qiita.com/torifukukaiou/items/b10fa94764aaaa2c6db1

1. 参照は最初はほぼなし
   参照は10件以上　定番＋その題材

2. 自己参照は最初はほぼなし
   参照は5件から10件　定番＋その題材

3. 相互参照はなし
   すこしつづ追加

4. タグはAdventCalendar2022以外は熟考していない。
   そのまま

5. 英語みだしはまだつけてない
   そのまま

6. 標題、抄録の英語はつけてない。
   そのまま

7. 締めの短歌をつけてない。
   そのまま

データ 100件

何か、同じ値を持つものがあれば、それが何%か、計算しなくてもいいのが便利。
16個同じ値のものがあれば16%なんだから。

集められれば、100件データを集めるとよい。

ただし、10件、30件の段階で、予備分析をしているとよい。

移行の条件

10件、30件、100件と増えていったとき、
分散が単調増加かどうか。
10件から30件に移行したときと、30件から100件になったときで違和感がないか。

量がふえたための現象か。
金属疲労のような時間推移にともなう現象か。
時間推移にともない、初期条件、制約条件が劇的に変化したことにともなう現象か。

これらの分析の鍵を１００個くらい持っているとよい。

私は記憶していないが、数値の列を見れば思い出すこともある。
計算機にが学習させるのも手。

人間が計算機に勝てる３つのこと。忘れる、あきらめる、やめる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/49dc709d289d22846044

Data といえば Data Robot
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6bbc65c9ce20a753b4a9

統計

第1部 データ分析の基礎知識..
https://www.stat.go.jp/dss/getting/pdf/mid.pdf

参考資料(reference)

@e99h2121 育児していたからこそエンジニアのお仕事に役立ったこと10選
https://qiita.com/e99h2121/items/db7e54c111ffcd3c3957

@e99h2121「女性こそエンジニアになるべきだ？」デブサミウーマン登壇記録
https://qiita.com/e99h2121/items/7c69be1b2c2f305f6a4c

@ohakutsu 新卒2年目から見た達人プログラマーの振る舞い
https://qiita.com/ohakutsu/items/387ff8d8c09f592f124f

@torifukukaiou 【毎日自動更新】データに関する記事を書こう！ LGTMランキング！
https://qiita.com/torifukukaiou/items/b10fa94764aaaa2c6db1

@torifukukaiou Qiita 10周年記念イベント LGTMランキング！
https://qiita.com/torifukukaiou/items/69980bf263d20eab1988

@torifukukaiou Qiitaエンジニアフェスタ2021 LGTMランキング！
https://qiita.com/torifukukaiou/items/949ff6d59ffeeec0cd51

@torifukukaiou 私のAdvent Calendar 2022 ーー はじめたきっかけ、1月のふりかえり、今後の展望
https://qiita.com/torifukukaiou/items/891db4e40a7f6194af56

@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

@kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

自己参照

新人(学生)を指導するよりも新人(学生)に指導してもらった方が効率的。仮説（139）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/db993b1536055029f7c8

プログラミング言語教育のXYZ。Youtube(1) 仮説（52）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

データサイエンティストの気づき「勉強だけして仕事に役立てない人。大嫌い！」。『それ自分かも！』ってなった。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

凡人網が与件網　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9ca08075fb424efdc559

一覧

物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

言語・文学記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

自動車　記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26bda595f341a27901a0

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on the individual's experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.

文書履歴(document history)

ver. 0.01 初稿 　20240504

最後までおよみいただきありがとうございました。

いいね　💚、フォローをお願いします。

Thank you very much for reading to the last sentence.

Please press the like icon 💚　and follow me for your happy life.