シグモイド関数、ゴンペルツ曲線、ロジスティック曲線、ロジスティック回帰分析。オッズ比、ロジット 参照：JavaScriptの計算プログラム 生物の個体数、新製品の販売数、プログラムのバグ発見数など、当初は少なく、中途で大きくなり、その後また少なくなるような現象は多くあります。それを時間の推移と累積量をグラフにすると、下図のようになります。これを成長曲線といいます。 基本的な形式にシグモイド関数があります。 代表的な成長曲線に、ロジスティック曲線とゴンペルツ曲線があります。両者とも、似たようなＳ字型の曲線で、時間ｘが経つにつれ、増加が止まり一定値Ｋに近づきます。 その違いは、増加を規定する考え方、すなわち dy/dx にあります。 ロジスティック曲線　dy/dx = Ay (K-y) ゴンペルツ曲線　　　dy/dx = Ay e-cx 両者とも現在の個体数に比例して増加しますが、減少要因がロ

2009年からは情報発信はtwitterがメインとなり、このブログは主に自分用のメモ帳、読書録となっています。 TEDの↓のプレゼンテーション動画をみて、「ゲーミフィケーション」の可能性に胸が踊り、ビジョナリーなJane McGonigal氏に魅了された。 ※Jane McGonigal氏自身は、Gamificationという言葉は使用していないし、私個人は「ゲーミフィケーション」という言葉自体に何も新しい要素を見出していないため、前々から存在している「シリアスゲーム」や「エンゲージメント／リテンション策」の単なるラベルの張替えと捉えている。 Jane McGonigal: Gaming can make a better world ジェーン・マゴニガル 「ゲームで築くより良い世界」（日本語字幕あり） http://www.ted.com/talks/jane_mcgonigal_

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統計数理研究所 所長 樋口知之 データ集約型科学という科学的探究手法が、科学の世界のみならず、ビジネス社会でも注目されている。基本方程式を理論解析や計算機シミュレーションで解く演繹的な手法ではなく、ビッグ・データ（莫大な量のデータ）から課題を見つけ出しモデル化することによって、よりよい予測を行ったり、新しい法則を見つけ出したりする帰納的な手法である。科学の「第四のパラダイム」として学問領域を超えて人類に新しい価値をもたらすと期待され、統計学と社会とのつながりがきわめて重視される時代が到来している。 データ集約型科学は、すでに一九九〇年代に日米欧で研究が始まり、その黎明期において日本も大きく貢献した。当時私が研究していた人工衛星データはビッグ・データの走りであり、その後、ヒト・ゲノム計画で膨大なゲノム・データが獲得された結果、地球・宇宙科学と生命科学の両分野で先行して、ビッグ・データの解析手