(영어는 일본어를 따릅니다)
일본어 타이틀：JMP에 의한 출생수 데이터의 가시화와 분석 ～생일 랭킹으로부터 한층 더 분석을 진행해～
SAS Institute Japan 주식회사 JMP 재팬 사업부 테크니컬 그룹 시스템 엔지니어 마스카와 나오히로
“어떤 클래스에 같은 생일이 있는 사람의 확률은?” 라고 하는 유명한 확률의 문제가 있지만, 이 확률은 통상, 1년 안에서 태어나는 날은 마찬가지로 확실하다고 계산된다. 그러나 실제 출생수는 크리스마스인 12월 25일은 다른 날보다 많고, 정월 3이 날인 1월 1일부터 3일까지는 다른 날보다 적은 등 특정 날이나 그 주변 날에는 출생수에 편향이 존재한다. 그 때문에, 출생수가 많은 일순으로 랭크 붙은 「생일 랭킹」이 되는 것이 존재한다.
본 발표에서는, 후생노동성 「인구동태통계」로부터 1996년 이후의 출생수에 관한 조사 데이터를 이용해, 일별의 출생수를 가시화해 출생수가 치우치는 날이나 달을 파악해, 해마다 출생수 분포의 편향도를 계산해 비교함으로써, 편향이 발생하는 원인을 고찰한다. 또한 연도에 따른 출생수의 추이, 월별 출생수의 편향을 고려하여 연도와 월, 각 월의 일수로 출생수를 설명하는 통계 모델을 적용하고 연도 효과, 달 효과에 대해서도 고찰한다. 특히 출생수의 가시화 부분에 대해서는, 시행착오한 결과를 JMP의 데모를 섞으면서 설명한다.
JMP®를 사용한 출생 데이터의 시각화 및 분석: 생년월일 순위에서 분석 진행
나오히로 마스카와, 시스템 엔지니어, 기술 그룹, JMP Japan Division, SAS Institute Japan
"같은 반에 있는 두 사람이 같은 생일을 공유할 확률은 얼마인가?"라는 질문은 유명한 확률 질문이지만, 이 확률은 일반적으로 일년 중 모든 날에 대해 동일한 확률로 계산됩니다. 그러나 크리스마스인 12월 25일에는 다른 날보다 많은 산아가 태어나고, 새해의 첫 3일인 1월 1일~3일에는 산아가 적습니다. 즉, 특정 날과 그 주변 날의 산아 수에 편향이 있습니다. 이러한 이유로 산아 수에 따라 일자를 순위를 매기는 "생년월일 순위"가 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 보건노동복지부의 인구 조사 보고서에서 1996년 이후 산아에 대한 조사 데이터를 사용합니다. 산아 편향이 있는 날과 달을 이해함으로써(하루 산아 수를 시각화하고 이러한 산아 분포 편향을 연간으로 계산하고 비교함) 편향의 원인을 고려할 수 있습니다. 또한, 연도별 출생아 수의 추이와 월별 출생아 수의 편향을 고려함으로써 연도, 월, 일별 출생아 수를 설명하는 통계적 모델을 수립하고 연간 및 월별 영향을 고려할 수 있습니다. 특히, JMP 데모를 통해 출생아 수의 시각화를 위한 시행착오 결과를 설명하겠습니다.
