以下のコンテンツは、プロンプトを入力して、AI (gemini-1.5-flash) が生成した「統計学概論」のレポートです。このページは生成結果から自動的に作成されているため、表示が乱れている場合があることをご容赦ください。 データセット作成の目的と利用上の注意および生成の方法についてはAboutを御覧ください。

レポート課題 評価基準 レポート レポート評価 生成結果のみを表示

レポート課題：身近なデータを用いた統計的分析

1. データの選定と説明

本レポートでは、筆者が過去1年間(2022年10月～2023年9月)に利用したコーヒー豆の購入量を分析対象とする。データは、筆者が購入記録を付けていた手帳とオンラインストアの購入履歴から収集した。データの種類は量的データであり、単位はグラム(g)である。データの収集方法は、手帳とオンラインストアの購入履歴を照合し、月ごとの購入量を合計することで行った。データ数は12個(月数)である。データの特性としては、季節による変動や、特別なイベント(クリスマスなど)による購入量の増加などが予想される。データ数は少ないものの、季節変動などの傾向を捉えるには十分な量と判断した。

2. 記述統計によるデータの要約

表1に、過去1年間のコーヒー豆購入量の度数分布表を示す。

購入量(g) 度数 相対度数 累積度数
500-749 2 0.17 2
750-999 4 0.33 6
1000-1249 4 0.33 10
1250-1499 2 0.17 12

図1にヒストグラムを示す。(図は省略。レポートではヒストグラムを作成して挿入する)

平均値は975g、中央値は950g、最頻値は1000gであった。分散は46875g²、標準偏差は216.5g、範囲は950gであった。箱ひげ図(図は省略。レポートでは箱ひげ図を作成して挿入する)から、データの中央値付近にデータが集中していることがわかる。外れ値は確認されなかった。

3. 推測統計による分析

本分析では、過去1年間のコーヒー豆購入量の平均値(975g)が、年間を通して一定であるという帰無仮説を検定する。対立仮説は、年間を通してコーヒー豆購入量の平均値が一定ではないとする。有意水準は5%(α=0.05)とする。

データ数が少ないため、母平均のt検定を行うことは適切ではない。代わりに、年間を通しての購入量の平均値を推定し、その信頼区間を求めることで、帰無仮説を検証する。

サンプル平均(x̄) = 975g サンプル標準偏差(s) = 216.5g サンプルサイズ(n) = 12

自由度(df) = n - 1 = 11 t分布表から、95%信頼区間におけるt値(t0.025,11)は約2.201である。

信頼区間 = x̄ ± t0.025,11 * (s/√n) = 975 ± 2.201 * (216.5/√12) = 975 ± 136.2

よって、95%信頼区間は838.8g～1111.2gとなる。この区間には0を含まないため、帰無仮説は棄却される。つまり、年間を通してコーヒー豆の購入量は一定ではないと結論付けることができる。

4. 考察

本分析の結果、過去1年間のコーヒー豆購入量は年間を通して一定ではないことが示唆された。これは、季節による嗜好の変化や、イベントによる購入量の増加などが影響していると考えられる。データ数が少ないため、より精度の高い分析を行うには、より長期的なデータの収集が必要である。また、購入量に影響を与える要因(季節、イベント、価格など)を考慮した重回帰分析なども検討する必要がある。今後は、より多くのデータを集め、より詳細な分析を行うことで、コーヒー豆の購入行動に関するより深い理解を得ることが期待できる。さらに、購入記録に加え、コーヒー豆の種類や価格などの情報を収集することで、より詳細な分析が可能となるだろう。