身近なデータを使って「線形回帰」を学びましょう
身近なデータを手に手に入れて、自分でデータを分析してみましょう。今回は、住んでいる地域の気象データを、インターネットを介して手に入れます。年々温暖化する様子を例として、線形回帰を中心に、統計的な分析の方法を学びます。
このセクションの概要をビデオ（2分）でご覧ください。
手に入れたばかりの気象データは、数字が並んでいるだけなので、どのように温暖化が進んでいるのか、その様子を直観的に理解するのは難しいです。
このセクションでは、データの可視化について、様々な方法をみていきます。「移動平均」を適用すると、年単位での気温変化の傾向が見やすくなります。更に、数値データを2次元の画像で表したり、値をべき乗して特徴を顕在化させて、3次元のカラーグラフで表すなど、様々な可視化の方法を紹介します。
このセクションで学ぶこと
以下の４つのコンテンツがあります。以下のリンクから選択してみてください。
a. 身近なデータを可視化 （分散と標準偏差）
b. 気温はどこまで上昇？ （線形回帰と予想区間）
c. EXCELで線形回帰 （散布図と回帰直線）
d. 酔っ払いは何処へ？ （正規分布と拡散方程式）