基本統計量に基づいた度数別数値パターン検索

お知らせ

♢2020年8月18日(火） 日本オラクル株式会社ホームページで紹介されました。

一橋大学、小・中・高での統計教育の発展に貢献する「基本統計量に基づいた度数別数値パターン検索」にオラクルの自律型データベースを活用
https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20200818.html

検索システム

https://trfrx9defnqboho-hito2uadw01.adb.ap-tokyo1.oraclecloudapps.com/ords/f?p=103

概要

統計教育や実証研究に役立つサンプルデータを作成するため、平均、分散、標準偏差、歪度及び尖度を用いた度数別の数値パターンデータベースを構築し、基本統計量に基づいた数値パターンを抽出するためのWebシステムです。このWebシステムの数値パターンは、整数値の組み合わせであるが、抽出後の数値パターンを最適化することにより、オリジナルデータに近似させることができます。

度数別数値パターンの検索

1. 範囲検索（Range Search）
   FREQ(度数)：２から100までの正の整数を入力
   DEV%ile(標準偏差%ile)：０から100までのパーセンタイルを含む任意の範囲（実数）を入力
   SKEW(歪度)：歪度の値を含む任意の範囲を入力
   KURT(尖度)：尖度の値を含む任意の範囲を入力
2. 範囲検索（Range Search, 100 Results）
   1. 範囲検索（Range Search）の検索に時間が掛かる場合、100レコードのみ検索する。
3. 近似値検索（Approximation Search, Dev％ile）
   検索したい標準偏差のパーセンタイルを入力することで、データベースに保存されている近似値（入力値の上下の二値）を抽出する。
4. 近似値検索（Approximation Search, Skew）
   検索したい歪度を入力することで、データベースに保存されている近似値（入力値の上下の二値）を抽出する。
5. 近似値検索（Approximation Search, Kurt）
   検索したい尖度を入力することで、データベースに保存されている近似値（入力値の上下の二値）を抽出する。

標準偏差パーセンタイルの計算

最適化

検索結果の数値パターンを利用して、オリジナルデータに近似した実数値にMS-EXCELのソルバーの機能を用いて最適化する。

〇最適化事例（MS-EXCEL　ソルバー使用）
開示されている統計量からオリジナルのデータを求める。

統計量に基づき、Webシステムから数値パターンを抽出

MS-EXCELのソルバーの機能を利用して、オリジナルデータに近似した数値を推計

詳細は、下記EXCELファイルを参照してください。
最適化事例.xlsx

参考文献

Kiyomi Shirakawa, Yutaka Abe, Shinsuke Ito,
"Empirical Analysis of Sensitivity Rules: Cells with Frequency Exceeding 10 that Should Be Suppressed Based on Descriptive Statistics,"
In: Josep Domingo-Ferrer and Mirjana Pejić-Bach eds., Privacy in Statistical Databases: UNESCO Chair in Data Privacy, International Conference, PSD 2016, Dubrovnik, Croatia, September 14 - 16, 2016, Proceedings, Springer, 2016, pp.28-40