実践 統計モデリング入門 【1. 概要・目次】 - ほくそ笑む
【宣伝】2016/09/14 このページに来た方へ。あなたが求めている本はこれです。 StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) 作者: 松浦健太郎,石田基広出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/10/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (10件) を見るまずこれを予約してから下記を読むといいです。 【宣伝終】 はじめに 統計モデリングは今後ますます重要になってくる技術です。 現在、Web 上には統計モデリングに関する様々な優良記事があります。 それらの記事は、完成したモデルをスマートに提示しているものが多いようです。 しかし、実際の統計モデリングの現場は決してスマートなものではなく、様々な泥臭い試行錯誤を行いながら地道にモデルを構築していきます。 この一連の記事では、最終的なモデルの完成形をいきなり提示するのではなく、モデル構築の手順をスッテプバイス
職業別の年収と未婚率の相関
2014年2月9日の記事では，職業別の生涯未婚率を明らかにしたのですが，この記事は本ブログの中で一番読まれています。このようなデータはあまりないため，多くの人の関心を引いたのだと思います。 はて，なぜ職業によって未婚率が異なるのか。個々人の自由意思の総和が偶然そうなっているだけだ，という説明は到底成り立ちません。言わずもがな，各職業が得る富量や威信（prestige）が大きく影響しているとみられます。とりわけ男性にあってはそうでしょう。 それぞれの職業の威信は数値化が難しいのですが，各々が手にする富量は年収という指標で可視化できます。今回は，「就業構造基本調査」の職業中分類の統計を使って，年収と生涯未婚率の相関図を描いてみようと思います。わが国の結婚市場の現実を明らかにする作業の一つです。 私はまず，2012年の「就業構造基本調査」のデータを用いて，有業男女の職業別の平均年収を計算しました
はじめよう多変量解析～主成分分析編～
【論文読み会】Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual FeaturesARISE analytics
面白いデータは転がりまくってるけど転がってるままなので誰か助けてくれろ - あんちべ！
転職して丁度2年がたちました。 現在はWebベンチャーで統計屋しています。大変楽しい毎日です。 なぜ楽しいかというと勿論リスプを書いているからというのも大きなる理由の一つです*1。 このエントリでは何が楽しいのか近況交えてつらつらまとまりなく書いてます。 あと現職の解決しがたい不満についても書いています。 糞長くなってしまったので要約すると 「今糞面白いけど超えられない壁あるので誰か助けて」 です。 現職面白い理由5個。 1．データが面白い*2 私は経済学科・数理統計の研究室出身で、応用先としてコミュニケーション活性化を目的とした 行動経済学やテキストマイニングをやっていました。 そういう背景があるため、学生時代いつか壮大な社会実験をやりたいと思ってたけど、 それには大変なお金がかかったり大がかりなシステムを構築しないといけなかったりで断念した。 ですが今はSNSやソーシャルゲームや広告の
婚活のフェルミ推定
小町に「絶望的な確率」というトピが立ってる。http://komachi.yomiuri.co.jp/t/2013/0603/596964.htm?o=0&p=0 トピ主が希望条件をドレイクの方程式みたいにパラメターを立てて自分の理想の人は日本に何人いるのか推定していた。 パラメターの値については首を傾げる点もあるし、変数の独立性の問題もあるのだ（これらは回答でも疑問を呈されていた）が、 トピ主の推定では日本にいる５０００万人の男性のうち、理想該当者は７００人という結論を導いておりこれが少なすぎるとして絶望していた。 トピ主は１５のパラメターをあげており、それらが： 男である：5000万人 30-35歳である。300万人 未婚である。150万人 平均的な年収である。75万人 フツ面以上の人である。50万人 同居なしである。25万人 都市近郊に住居している。5万人 ×なしである。4万人 マー
「新聞は必要」９１％は本当？※調査方法の詳細データ付き(追記アリ) - 活字2.56g
お知らせ : YOMIURI ONLINE（読売新聞） 「新聞は必要」９１％正直言って眉唾な数字だ。 しかもどのような質問がなされたか全くサイト自体には載っていない。（去年のはあったのに） しかし読売新聞の紙面にはちゃんと載っていた。 ▽調査日：9月5、6日 対象者：全国有権者3000人（250地点、層化二段無作為抽出法） 方法：個別訪問面接聴取法、有効回収数：1827人（61%） 回答者内訳男46%、女54% 20代8%、30代15%、40代16%、50代20%、60代23%、70代以上18% 大都市（東京23区と政令指定都市）22%、中核都市(人口30万人以上の市)18%、中都市（人口10万人以上の市）、小都市（人口10万人未満の市）24%、町村11% ※小数点以下四捨五入。合計が100%にならないことがある。0は0.5%未満。 質問と回答（数字は%） あなたは、新聞があなたの必要とす
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