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東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系
大岡山地区の建物 大学正門より，桜並木のウッドデッキを通り，右手の芝生をつっきる小径が西8号館，西7号館に続くみちです． 大岡山西8号館（Ｅ棟，Ｗ棟）: キャンパスマップの18, 19番の建物にあたります．本館の西隣りに位置しています．正面玄関をはいったところは３階です． Ｅ棟においでの方は廊下をはいってすぐ左手のエレベータをご利用下さい． Ｗ棟にはじめておいでの方は十分に注意して下さい．Ｅ棟とＷ棟を繋いでいる通路は３階と１０階にしかありません．Ｅ棟のエレベータを利用すると迷子になります．正面玄関から廊下をまっすぐにおいでになり，奥の右手にあるエレベータをご利用下さい． 西7号館：キャンパスマップの17番の建物にあたります．西8号館から，建物を二つ挟んだ並びにあります．芝生から向う場合，左手に本館を見ながら進み，本館がとぎれたあたりの右手にある小さな建物が西7号館です．橋を渡ってはいったと
統計・データ解析
『Rで楽しむ統計』が出ました。サポートページ 『Rで楽しむベイズ統計入門』が出ました。サポートページ，第7章のRコードをStanで書き直したRで楽しむStan 全国学力・学習状況調査の個票の疑似データがこちらで公開されています。データ分析の練習に使えそうです。SSDSE（教育用標準データセット）も。 R 4.x では stringsAsFactors=FALSE がデフォルトになりましたが，本サイトの古い記事ではそうなっていないところがあるかもしれません（read.csv() などで as.is=TRUE は不要になります（あってもかまいませんが））。 R 4.2 ではWindowsでもMac同様UTF-8がデフォルトになりました。もう fileEncoding オプションに "UTF-8"，"UTF-8-BOM" を指定する必要はなくなりそうです。一方で、SJIS（CP932）データの場
生態学データ解析 - FrontPage
生態学で使われるデータ解析・統計モデリングをあつかうサイトです． サイト管理者: 久保拓弥 内容: 統計学授業, R 関連, GLM 関連, GLMM 関連, ベイズ統計 & MCMC, よくある質問 などなど 全ペイジ一覧 統計学授業など 統計学授業: 久保の北大での授業 (cf. ELMS) 統計学授業の教科書: 「データ解析のための統計モデリング入門」 集中講義・セミナーなどはこちら 配信版: 配信版・統計モデリング入門 よくある質問あれこれ 生態学会大会などでの活動 生態学会の自由集会など (これまでの一覧) 2018 年 3 月 札幌大会: データ解析で出会う統計的問題: R の新しい作図・作表 生態学会誌などに掲載された 解説文一覧 (ダウンロードできるものものあります) 参考：Statistical Ecology Virtual Issue (Methods in Ecol
「地域経済分析システム(RESAS)利活用事例集」を取りまとめました（METI/経済産業省）
経済産業省は、自治体による地方創生の取組を情報面から支援するため、内閣官房（まち・ひと・しごと創生本部事務局）と連携し、昨年4 月21 日から、「地域経済分析システム(RESAS：リーサス)」 を提供しています。 この度、「地域経済分析システム」の提供開始1 周年を機に、全国の経済産業局とともに、自治体における「地域経済分析システム」の利活用事例を調査し、取りまとめました。 経済産業省は、内閣官房（まち・ひと・しごと創生本部事務局）と連携し、産業構造や人口動態、人の流れなどに関する官民のビッグデータを集約し、可視化するシステムとして、昨年4 月21 日より、「地域経済分析システム」を提供しています。 （URL：https://resas.go.jp/ ※ブラウザは、Google Chrome をご利用下さい。） 提供開始からちょうど１年が経ちましたが、この間、全国1,788 の自治体（47
再解析とは
再解析とは 0. 一言で言うと・・・ 過去の、大気や海洋の循環場・気温場などを、当時の観測デ−タと最新の数値予報モデルを使って、コンピュータで再現する事です。これにより、これまでの気候変動や、過去の異常気象（たとえば、集中豪雨・台風・豪雪など）を詳細に調べる事ができ、そのメカニズム解明に役立てられます。また、数値予報モデルの開発のための検証データ等としても活用されています。 1. 大気再解析と海洋再解析 再解析のターゲットとなるのは、主に大気と海洋です。大気再解析の場合、海洋は海流がなく止まっているものとして、海面水温の情報だけを大気に与えて大気再解析を行います。海洋再解析の場合、海面付近の大気の流れが海洋を駆動しているので、大気再解析で得られた風や気温を利用します。でも、大気再解析は海洋再解析を利用して、海洋再解析は大気再解析を利用すると、なんだか鶏と卵の関係みたいですね。そのため、最近
目次 | limone
テーマ別に演習会の内容を分類したものです。複数の分野にまたがる回もあります。 数学的基礎知識 第3回：最適化問題の基礎（ラグランジュの乗数法、微分や凸函数など） データの提示方法 第1回：尺度水準 第2回：データの可視化（基本的なグラフの描き方） 第6回：分布の可視化（ヒストグラムなど） コーパスの扱い方 第4回：語の頻度を求めるために（標本抽出法・言語単位の認定など） 第10回：言語表現の頻度（ゼロ頻度問題など） 統計的検定・モデル化 第7回：検定補遺（t検定・有意水準・効果量など） 第9回：最尤推定法 自然言語処理 第5回：難しい英単語のマークアップ（実際に自然言語処理を応用した事例を考えてみる練習） 第10回：言語表現の頻度（ゼロ頻度問題への対応法） その他 第8回：言語の変化と統計的手法（言語年代学など）
第2回：データの可視化 | limone
人間にとって読みとりやすいグラフとそうでないグラフがあることを知ること 基本的なグラフ（棒グラフ・点グラフなど）が、どのような仕組みでデータを表現しているのかを知ること グラフの表すデータと尺度水準の間の関係が理解できること 余計なものを入れず、必要最低限のデータのみ図示できるようになること 複雑なデータを分かりやすく伝えたいときには、グラフを使うことが必要になってきます。世の中には様々な種類のグラフがありますが、そのすべてが人間にとって分かりやすいわけではありません。適切なグラフを使わないと、かえって伝わりにくくなります。今回は、科学的な論文を書く際に、どのようなグラフを使うと良いのかについて見ていきたいと思います。 グラフが表すもの グラフについて考える際には、グラフの中でどのような仕組みでデータが表現されているのかを考えることが必要です。 例えば、棒グラフの場合、長さでデータの大小を
熱帯･亜熱帯沿岸生態系データベース(TroCEP)の公開について｜2015年度｜国立環境研究所
× 国立環境研究所について 国立環境研究所（国環研）は幅広い環境研究に学際的かつ総合的に取り組む我が国唯一の公的な研究所です。
統計学
統計学 Last modified: Feb 16, 2004 ★ データ処理サービス ★ 統計学を自習する人のために ★ 統計学に関するリンク ★ 統計学関連…何でも掲示板 データ処理サービス データ解析 コンピュータ上のデータをアップロードして，統計解析し，結果をダウンロードできる。 ヒストグラム，散布図，基礎統計量，相関係数行列，クロス集計，一元配置分散分析，重回帰分析，判別分析，主成分分析，因子分析，クラスター分析，数量化 I 類，数量化 II 類，数量化 III 類，数量化 IV 類 正確確率検定 Fisher's exact test, Mann-Whitney's U test, Kruskal-Walis test, Test of goodness of fitness, Measures of association 統計地図の描画 統計データに基づき，全国（都
DATA GO JP/open data
データセット データセットとは、ファイルやURLなどの「オープンデータ」が登録された入れ物を指します。 データポータルでは、複数の切り口からデータセットを探すことができます。
海外電力調査会：データ集：各国の電気事業
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RIETI - RIETI-TID2022
台湾SITCデータ作成において、台湾財政部関務署データのHS分類からSITC分類への組換えに一部漏れがあったことが判明したため、2017年まで遡及訂正を行いました。（詳細は、「RIETI-TID（SITC13分類）について」をご覧ください）。 各国の台湾からの輸入は、便宜上、台湾財政部関務署の各国輸出額に1.1を乗じてCIFに換算することとしていますが、2019年（SITC13分類・HS14分類）はこの換算処理が未実施だったことが判明したため訂正を行いました。 当サイトに掲載されているデータは、国連Comtrade公表データを引用した調査時点での公表値であり、国によってデータが存在しない場合や、後年再取得したデータと（遡及して）比較した場合に一致しない可能性があります。このため、ユーザーの利便性を考慮して最新調査年データの公表時には、前年分データについても再取得し確定値とする運用としており
関連資料・データ : 財務省
〒100-8940 東京都千代田区霞が関3-1-1 電話番号：03-3581-4111（代表） 法人番号 8000012050001
一般財団法人河川情報センター
最新情報一覧 防災・減災の事業・研究 社会貢献 水防活動・支援 2023.03.15 令和５年度河川情報センター研究助成の募集について 2023.02.21 令和５年度 河川情報センター研究助成成果報告会について 2022.12.20 2022年 河川情報取扱技術研修結果 2022.12.08 令和4年度 河川情報シンポジウム 開催レポート 2022.10.31 第51回 河川情報センター講演会報告 2022.10.07 令和４年度助成研究者が決定しました。 2022.09.22 2022年 災害危機管理研修の御案内 2022.08.08 レーダ雨量速報を掲載しました 2022.08.01 2022年 河川情報取扱技術研修案内 2022.07.28 第51回河川情報センター講演会 2022.06.27 マイ･タイムライン検討ツールを更新しました 2022.01.26 2021年 災害危機管
時系列解析 理論編
★新サイト完成しました! ３秒後に自動的に移動します 変わらない方は こちらからどうぞ http://logics-of-blue.com/%E6%99%82%E7%B3%BB%E5%88%97%E8%A7%A3%E6%9E%90_%E7%90%86%E8%AB%96%E7%B7%A8/ ここからは、予測理論 の本命、時系列解析の紹介に移ります。 時系 列解析は、回帰分析とは違ってあまり知らない人も多いと思うので、ざっと解説を載せておきます。 それ と、便利なパッケージ forecast の紹介も。 時系列解析って何？ 回帰分析だと、なにかの要因から結果を予測します。一方時系列解析は、過去のデータから未来を予測するという手法です。 たとえば、一年前に魚が豊漁だったら、今年も豊漁になりやすいとか、そういう関係性があるのかというところを調べて予測に活用します。もちろん、回帰分析 のように別の要
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