データサイエンティスト検定のスキルチェックリストＤＳ３３及びＤＳ４４に関する解説を行います。
DS33：量的変数の散布図を描き、2変数の関係性を把握できる
散布図：散布図は、2つの変数間の関係を視覚的に表現するグラフで、統計学やデータ分析でよく使用されます。座標平面上にそれぞれの値に対応する点をプロットし、点の集まりや分布のパターンから相関関係を直感的に把握することができます。また、データの分布の形状や散らばり方、異常値の有無を確認すると同時に、複数のデータ点がどのように分布しているかを観察し、データセットに潜むパターンや異常値を発見するのに役立ちます。身長と体重の関係、気温とアイスクリームの売り上げ、教育年数と収入など、さまざまな関係性を散布図で視覚化することができます。
上記の散布図からはＡとＢには正の相関関係があり、左下と右上に固まっていることが読み取れます。また、1点右下にはずれ値があることからこのデータについては確認すべきことも分かります。
この様に散布図からデータの傾向を読み取る事が出来ます。
また、下図（左）のように一見相関が無いように見えてもレンジを広げてみてみると相関がある場合もあるので、いろいろな視点で確認する事が重要です。
DS44：点推定と区間推定の違いを説明できる
推定：統計学や確率論において、未知の母集団のパラメータや確率分布を推測するための手法です。例えば、母集団の平均、分散、比率などを推定する際に使用されます。
点推定：推定方法の一つであり、単一の数値で母集団のパラメータを推定します。例えば、標本平均を使って母集団の平均値を推定する場合があります。点推定では推定値が確定的であり、その真の値からのズレや推定の不確かさを評価するためには、信頼区間や標準誤差などの考え方が重要です。
区間推定：推定されたパラメータが含まれる範囲（区間）を示す方法です。推定値の信頼性を評価するために使用され、一般的に信頼水準（例えば95%）で示されます。例えば、95%信頼区間は、同じ手法で何度も標本を抽出した場合、真の母集団パラメータがその区間内に含まれる確率が95%であると解釈されます。このように、区間推定は推定値の信頼性や精度についてより詳細に理解するための有用な手法です。
信頼区間：通常、信頼水準と呼ばれる確率で表されます。例えば、95%信頼区間は、真の母集団パラメータがその区間内に含まれる確率が95%であることを意味します。信頼水準が高いほど、推定区間が真の値を包含する確率が高くなります。この性質により、信頼区間は推定の確度を評価するための重要な指標となります。
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