情報提供元/東日本高速道路株式会社 関東支社、中日本高速道路株式会社 東京支社、中日本高速道路株式会社 八王子支社 ※この記事は2019年7月時点での情報です 脇田 浩之 じゃらん編集部員として全国の旅情報をリサーチ。 スイーツ、カフェ、パワースポットなど旬の情報をお届けしていきます。趣味は、世界中の観光地のマグネット集め。観光特産士取得。
お盆休み2022渋滞ピーク予想 今年もそろそろお盆休みの計画を立て始めたいですよね。 宿泊施設の予約などは先着順で埋まってしまいますから、できる限り早めにお盆休みの日程を確定させて、計画を立て始める必要があります。 そして、お盆休みのスケジュールを考える上で、 忘れてはいけないポイントがもう一つあります。 それは、 「高速道路の渋滞のピークがいつになるか 」ということです。高速道路で移動する場合、渋滞のピークを避けたスケジュールを立てた方が安心です。 仮にお子さん連れで自家用車で移動していて、高速道路上で何時間も動けなくなってしまったらどうでしょう? ただでさえイライラも募りますし、トイレも我慢しなければなりません。ガソリン切れの不安もあります。 せっかくのお盆休みですから、そのような事態は極力避けて、家族みんなで楽しく過ごしたいですよね。 今回は、 2022年のお盆休みは、高速道路の渋滞のピークがいつになるのか、渋滞を避けるにはどのような方法が考えられるのか、 これらを中心に見ていきます。 高速道路の渋滞ピークを予測してみよう! お盆休みに限らず、連休全般のことを言うと、渋滞には「 帰省ラッシュ 」と「 Uターンラッシュ 」があります。 一応確認しておきますが、 帰省ラッシュ →連休の最初に下り線(東京から地方へ)が渋滞すること Uターンラッシュ →連休の終わりに上り線(地方から東京へ)が渋滞すること それぞれこのようなことを指しています。 そして、渋滞が起こりやすいのは、 ・連休開始前日の17~20時 ・連休初日の6時以降 ・連休最終日前日の15~20時 ・連休最終日の6時以降 大体このような傾向があります。 では、これをお盆休みに当てはめて考えてみましょう。 お盆休みの渋滞傾向は山の日がポイント? 先ほどの連休の渋滞の傾向を、お盆休みに当てはめてみましょう。 お盆休みは、たいていの場合8月の13~15日、~16日です。 ということは、 12日の17~20時と13日の6時以降 が、 帰省ラッシュのピーク! コロナ禍の7月連休やお盆の高速渋滞どうなる？ 渋滞予測は停止中！ 2021年夏の傾向は？. 15日の15~20時と、16日の6時以降 が Uターンラッシュのピークと予測 することができます。 では、2022年のお盆休みもこのように予測できるのでしょうか? しかし、これは「山の日」が制定される以前の渋滞傾向とも言え、実際は、8月11日(山の日)が何曜日になるかでも、 渋滞予測は変わってきます。 2022年の8月のカレンダーをチェックしてみますと… 山の日の祝日は水曜日になっています。 お盆入りとなる13日は金曜日ですのでカレンダー的には飛び石の休みですが、お盆前の12日木曜日は殆どの会社で休日に設定すると予測されますので、お盆休みは 8月11日~8月16日が多いでしょう。 また、例年お盆休みが大型連休となる企業では、その前後(緑帯部分)も含め、9~11連休となる見込みです。 2022年はいつが渋滞ピークになるの?
※渋滞を避けるためのワンポイントや交通安全などに関するお願いは、「 別紙2【PDF:1. 3MB】 」をご覧ください。 3 渋滞・混雑対策 「 別紙3【PDF:398KB】 参照」 お盆期間中の渋滞・混雑対策については、以下の取り組みを実施します。 主要渋滞箇所・渋滞末尾での標識車等による渋滞情報提供及び注意喚起 一部のトンネル内における速度低下の注意喚起やトンネル照明の照度アップ 休憩施設での駐車場整理員の配置 4 ETC休日割引の適用について お盆期間でETC休日割引が適用されるのは、8月9日(木)、10日(金)、18日(土)、19日(日)です。 11日(土・祝)、12日(日)は適用対象外 となりますのでご注意ください。詳しくは「 別紙4【PDF:315KB】 」をご覧ください。 PDFファイルをご覧いただくには、AdobeSystems社のプラグインソフト「Acrobat Reader(日本語版)」が必要です。お持ちでない方は、 こちらからダウンロード(無料) してご利用ください。
正規分布 について勉強していると、"歪度と尖度"という言葉に遭遇します。 普段は使わない言葉ですので、最近初めて知ったという方も多いはずです。 そんな歪度と尖度ですが、一体何のことで、どんな時に役立つものなのでしょうか? 本記事では歪度と尖度について、その意味と活用方法までご紹介していきたいと思います。 統計初心者でも大丈夫なように、なるべく分かりやすく説明していきますね! 歪度と尖度とは? まずは、歪度と尖度とは何なのかをわかりやすく解説します! 正規確率プロットと正規性の検定 | 統計解析ソフト エクセル統計. 歪度とは? 歪度とは、分布の左右の歪み具合(非対称度) のことです。 正規分布は左右対称な山の形をした分布のことです。 ※正規分布について詳しく知りたい方は こちら の記事をご覧下さい。 でも実際の現場で集めたデータが完全に左右対称な分布になることはほとんどありません。 上のような歪んだデータになることがよくあります。 この分布の山が理想の 正規分布からどれくらい左右にずれているかを表すのが歪度 です。 データが左に偏る→歪度が大きくなる(正の値になる) データが左右対称→歪度は0 データが右に偏る→歪度が小さくなる(負の値になる) 先ほどのデータは左に偏っていましたので、歪度が正の値になります。 「難しくてまだよく分からない!」という方は、"データが左へどれくらい偏っているか? "を歪度は表していると覚えてしまいましょう。 最後に、一応歪度の計算式も載せておきます。(初心者の方は覚えなくても大丈夫です) 尖度とは? 尖度は文字通り、分布のとがり具合のことです。 とがり具合とは、どういう意味でしょうか。 実際に尖度が高い分布と尖度が低い分布を描いてみましょう。 このように 分布が上に尖っているほど尖度は高い値になります 。 反対に分布がなめらかで山が低いと尖度は低い値になります。 データが上に尖る(ばらつきが小さい)→尖度が大きくなる(正の値になる) データが正規分布→歪度は0 データが扁平(ばらつきが大きい)→尖度が小さくなる(負の値になる) 尖度も一応計算式を載せておきます。(初心者の方は覚えなくても大丈夫です) 歪度と尖度はどんな時に役立つの? 歪度と尖度が役に立つのは、"データの分布が正規分布からどれくらい逸脱しているのか調べたい時"です。 データによって、明らかに正規分布じゃなさそうだったり、正規分布っぽいけどそうじゃなさそうだったりと、ばらつきがありますよね。 そんな時に歪度と尖度があれば、そのデータの分布がどの程度正規分布に近いか、数値にすることができるというわけです。 データ解析する時に使うデータがどれくらい正規分布に近いかは、解析方法にかなり影響するため、歪度と尖度は非常に役立ちます。 またデータに外れ値がある場合、尖度が異常に高い値になります。 そのため尖度は外れ値の判定にも有効です。 歪度と尖度で正規分布を判別する目安はある?
40, No. 4. (Nov., 1986), pp. 294-296. Hubert W. Lilliefors, On the Kolmogorov-Smirnov Test for Normality with Mean and Variance Unknown, Journal of the American Statistical Association, Vol. 62, No. 318. (Jun., 1967), pp. 399-402. N. コラム 役に立つ統計 データ分析 検定. L. Jonson, Tables to facilitate fitting Sv frequency curves, Biometrika, Vol. 52, No. 3/4 (Dec., 1965), pp. 547-558. 柴田 義貞, "正規分布―特性と応用", 東京大学出版会, 1981. エクセル統計を使えば、Excelのデータをそのまま簡単に統計解析できます。 基本統計・相関 その他の手法 記述統計量 [平均、分散、標準偏差、変動係数など] 層別の記述統計量・相関比 度数分布とヒストグラム 幹葉 みきは 表示 箱ひげ図 ドットプロット カーネル密度推定 平均値グラフ 統計グラフ(データベース形式) 正規確率プロットと正規性の検定 外れ値検定 級内相関係数 相関行列と偏相関行列 ケンドールの順位相関行列 [Kendall's rank correlation coefficient matrix] スピアマンの順位相関行列 [Spearman's rank correlation coefficient matrix] 分散共分散行列 散布図行列 → 搭載機能一覧に戻る
※ このコンテンツは「 エクセル統計(BellCurve for Excel) 」を用いた解析事例です。 分析データ 下図は、女子大生123人の身長を測定した結果(架空のデータ)です。ここでは、 エクセル統計 を用いて正規確率プロットの作成、正規性の検定、ヒストグラムの作成、適合度の検定を行うことでデータの正規性を調べます。 正規確率プロットと正規性の検定 まず、正規性の検定の有意水準を「0. 05」に設定します。 続いて、セル「C3」を選択後、メニューより[ エクセル統計 ]→[ 基本統計・相関 ]→[ 正規確率プロットと正規性の検定 ]を選択します。 ダイアログが表示される際、セル範囲「C3:C126」が[データ入力範囲]に自動で指定されます。このまま[OK]を選択して分析を実行します。 基本統計量 サンプルサイズ、平均、不偏分散、標準偏差、最小値、最大値、歪度、尖度が出力されます。データが正規分布している場合、歪度は0、尖度は3となりますが、尖度が4. 【Rで統計】正規分布の検定（シャピロ・ウィルク検定）. 6339なので正規分布よりも尖った分布となっています。 正規確率プロット(データ) 観測値による正規Q-Qプロットのためのデータ、観測値を標準化した値による正規Q-Qプロットのためのデータ、正規P-Pプロットのためのデータが出力されます。 正規確率プロット(グラフ) 正規Q-Qプロット、正規Q-Qプロット[標準化]、正規P-Pプロットが出力されます。正規確率プロットは、プロットが直線状に分布していればデータが正規分布していることを表します。 正規性の検定 正規性の検定として、歪度によるダゴスティーノ検定、尖度によるダゴスティーノ検定、歪度と尖度によるオムニバス検定、コルモゴロフ=スミルノフ検定、シャピロ=ウィルク検定の結果が出力されます。 歪度によるダゴスティーノ検定の両側P値は0. 5772なので帰無仮説は棄却されませんでした。尖度によるダゴスティーノ検定の両側P値は0. 05未満なので帰無仮説は棄却されました。歪度は正規分布に近いですが、尖度は正規分布と離れていることを裏付けています。 帰無仮説:歪度 = 0 帰無仮説:尖度 = 3 帰無仮説:母集団分布は正規分布である 度数分布とヒストグラム データの正規性を調べる場合、度数分布表から正規分布との適合度を検定したり、ヒストグラムを作成して分布の形状を確認したりする方法もあります。 先ほどと同様、セル「C3」を選択後、メニューより[ エクセル統計 ]→[ 基本統計・相関 ]→[ 度数分布とヒストグラム ]を選択します。 [階級設定]タブの[等間隔]オプションを選択し、[最小]と[間隔]を指定します。 [検定]タブでチェックボックス[適合度の検定(カイ二乗検定)を行う]にチェックを入れ、[OK]ボタンをクリックします。 サンプルサイズ、平均、不偏分散、標準偏差、最小値、最大値、変動係数が出力されます。 度数分布表 階級下限値、実測度数、(正規分布による)期待度数、相対度数、累積相対度数が出力されます。 適合度の検定 実測度数分布と期待度数分布について適合度の検定を行った結果が出力されます。P値が0.
05(もしくは0. 01)より、大きかったら正規分布です。 まず、データをインポートしたら、 [標準メニュー]⇒[統計量]⇒[要約]⇒[正規性の検定]を選択します。 次に[Shapiro-Wilk]を選択して、OKします。 すると、【出力】の方にこのような表示が出ます。 注目すべきは、 P値(p-value) です。 正規分布であることは、P値があらかじめ決めた有意水準(大抵α=0. 05)以上である必要があります。 今回はP値が0. 6851と0. 05と比較して、大きいので有意差なし。 つまり、正規分布であるという事が言えます。 以上です。 いかがですか?理論は難しいですが、運用は簡単でしょ? EZR(やR commander)は 無料 な上、 Rの知識も全く必要ない ので、インストールしたらすぐにこの分析は実行できます。 エクセルでは無理な分析が簡単に出来るようになるので、ぜひインストールしてみてださい。 正規性の検定の注意事項 正規性を判断する上で、検定という手段は非常に便利です。 やはりグラフの形で判断するよりも、有意差ありなしで判定してくれた方が楽ですからね。 ですが、シャピロ-ウィルクを始めとした正規性の検定には、一つ欠点があります。 それは、 有意差なし=正規分布 である点です。 そもそも、検定というものは、有意差なしを積極的には採択出来ないという特性があります。 故に、検定の結果で有意差なしと出ても、本当に正規分布であるかは、結構怪しいのです。 それではどうすれば良いのでしょうか? 一番手っ取り早いのは、やはりQ-Qプロットとの併用です。 Q-Qプロットで、ほぼ直線を描いている上で、検定の結果でも正規分布であると出たならば、まず間違いなく正規分布と判断して良いでしょう。 このように、統計の手法はそれぞれ弱点が存在しますので、単一の手法に依存するのではなく、複数の手法を併用する事が望ましいです。 特にグラフとそれに関連する検定の組み合わせは、非常に強力なのでおススメです。 まとめ 統計的手法を使う際には、しばしば正規分布であるかどうかが、分析のカギになります。 ヒストグラムだけだと、どうしても難しいところがあるので、そんなときにはQ-Qプロットとシャピロ-ウィルク検定を実施するのが良いです。 検定の理論はとても難しいですが、ざっくり言えばQ-Qプロットが直線に従っているかを検定しています。 また、実用に関してはEZRを使えば非常に簡単に導き出せます。 Q-Qプロット⇒シャピロ-ウィルク検定の流れは、カップラーメンよりも早く分析出来ますので、スピードに追われるビジネスにおいても非常に実用的です。 ぜひ、一度使ってみて下さい。 今すぐ、あなたが統計学を勉強すべき理由 この世には、数多くのビジネススキルがあります。 その中でも、極めて汎用性の高いスキル。 それが統計学です。なぜそう言い切れるのか?
05(あるいは < 0. 01)を満たしているかを確認します(下図)。 今回の結果では、「有意確率」は「. 059」なので帰無仮説が採択されました。このデータは正規分布に従わないとはいえない、つまり正規分布に従うと判断できました。 少しややこしいのですが、 p < 0. 05 であった場合は「正規分布に従わない」、 p ≧ 0. 05 であった場合は「正規分布に従う」 となるので間違わないようにして下さい。 まとめ