1:以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします 2014/06/11(水) 01:29:19.45 ID:1ybSD3q90.net
統計学やってるけど質問ある？ : IT速報
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企画書や提案書にあと一押し！説得力が増す統計・市場調査レポート17選 | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは。ディレクターのエリカです。 企画書に一番必要なのは説得力ですが、自分が肌身を持って感じていることを文章で説明するのはとても難しいものです。そんなときに役立つのは、各種機関の調査レポート。企画書に「○○○統計調査レポート」なんて書かれたグラフが入っていたら、すごく説得力が増す気がしませんか？ 調査レポートを公開している各種機関のリンクをまとめましたので、企画書にあと一押し欲しい！とお悩みの方はぜひ役立ててください。 ※注意事項 基本的には無料で読めるものを集めましたが、詳細は有料の場合もあります。 また、引用についてのルールは各レポートの利用規約に準じてください！ 【こちらもおすすめ】 説得力が増す統計調査レポート17選 調査機関のレポート まずは、専門の調査機関のレポートです。 WEBマーケティング研究会 http://www.webdbm.jp ウェブ関係のレポートを公開して
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
交差検証の k の値はどれくらいにすればいいのか - ほくそ笑む
分類器(識別器)のモデルを評価する手法に交差検証(クロスバリデーション)があります。 交差検証を行うには、データをいくつに分割するかを表す k の値を決めてあげなければなりません。 SVM のチューニングのしかた（１） において、交差検証の k の値を決めるとき、僕は個人的に k = 1 + log(n)/log(2) という式を用いていると書きました。 この式は、知っている人ならわかると思いますが、スタージェスの公式です。 スタージェスの公式は、ヒストグラムを描く際にサンプル数から階級数を決めるのに便利な公式です。 しかし、この公式を交差検証の k を決める際に使用するのは、はっきりいって根拠がありません。 そこで、今日は交差検証の k の値をどのくらいにすれば良いのかについて考えてみたいと思います。 準備（予備知識） k の値は大きければ大きいほど、正確にモデルを評価できます。 k の
Cross Validation
Abstract 機械学習における過学習の問題について述べ，学習モデルの評価法として用いられるCross Validationについて述べる． パターン認識とは計算機アルゴリズムを通じて，データの中の規則性を自動的に見つけ出し，さらにその規則性を使ってデータを異なるカテゴリに分類するデータ処理である．機械学習とはカテゴリが既知の事例を下に推定モデルのパラメータを適応的に調節してカテゴリが未知の事例のカテゴリ推定する手法である．機械学習は新たなデータ（カテゴリが未知の事例）に対して正確な予測を行える汎化性能を達成することを目的とする． 手書き数字認識を例に機械学習を考える． 手書き数字を入力して0,...,9のどの数字を表しているかを出力することを目標とする． 入力する手書き数字は28×28(784)のピクセル画像とし，784次元の実数値ベクトルxと表現することを考える． y(x)を入力とし
確率統計を学ぶにあたって 金谷健一 岡山大学工学部情報系学科
確率統計を学ぶにあたって 金谷健一 岡山大学工学部情報系学科 1 確率統計は大学の一番難しい科目？ 私の知っている人で（中には大学の理科系の先生もいる），確率統計は習ったがよく分からない という人が多い．私自身もそうであった．大学で確率統計を習ったが（私の場合は 3 年次であっ た），まったく分からなかった．期末試験のためにいろいろな本を読んだが，どうしても理解でき ない．個々の例題の計算の仕方の説明を読めば，そのやり方は分かるし，導出も書いてあるので， そのようになるのだということに疑いは起きない．しかし，どうしても「分かった」という気に ならない．自分の頭で考えることができない．そのため覚えらないのである． 大学に入ると難しい科目をいろいろ学ぶ．特に 1 年次の解析学（微分積分学）と線形代数学（ベ クトルと行列）を学んだときは，あまりに抽象的な記述に愕然とした記憶がある．しかし，その
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
統計学へのお誘い本リスト
趣旨 大学での講義や統計研修の受講生から，「統計学の参考図書を紹介してほしい」との依頼があったので，下記のような「お誘い本リスト」をつくってみた．すべて日本語の本である．“門前”から“門”までの「参道」がやや長い気がするが，そこは気の迷いや逡巡が憑いてまわる相手のために，ということでご容赦いただきたい．また，いったん“入門”してしまった後は，統計手法ごとにそれぞれ特化したより適切な本（中級書以上）がきっとあると思うが，下のリストはまったく網羅的ではない．個人的に，生物系・農学系の学生や研究員を相手に講義をする機会が多いので，リストの最初の方はできるだけ“数式汚染”されていない統計本を中心に挙げてある．下記の内容についてご意見やご指摘がありましたらご連絡ください． 門前でまだ迷っている人のための誘惑本 結城浩／たなか鮎子［イラスト］『数学ガールの秘密ノート：やさしい統計』（2016年11月7
日本の若者はこれからもずっと不幸です／成功よりも「没落」の可能性のほうが高い理由（わけ） - デマこい！
日本社会の荒廃を、貧困層のせいにする人がいる。いわく、貧乏人は無計画に子供を作り、しかも教育にカネをかけないので、バカが増えるという。本当だろうか？ あるいは教育コストの高騰で「豊かな人がますます豊かになる」という。本当だろうか？ どちらも間違っていると、私は思う。 一般的に、所得が増えると出生率は下がる。これは世界中で観察される現象だ。 ところが日本のように豊かさが飽和した社会では、「金持ちでなければ子供を作れない」という状況が成立する。極端な例を想像してみよう。もしも生まれてくる子供たちが「金持ちの子」だけだとしたら、数世代後には全人口が金持ちの家系の子孫になるはずだ。反面、所得格差がなくなるとは考えづらく、人口が入れ替わっても貧富の差は残り続ける。つまり大多数の人が「没落」を経験することになる。 現実には、こんな極端な状況にはならない。が、「高所得なほど子供をたくさん作る」という傾向
各種統計情報-文部科学省／官公庁データ
統計情報 統計法に基づく統計調査等のうち、文部科学省及び文化庁の行う調査について掲載しています。 なお、文部科学省及び文化庁が行う統計調査以外の調査結果については、政策分野ごとのページ（※政策一覧にリンク）に掲載しています。 文部科学省所管統計に関するQ&A 学校コードについて 教育委員会コードについて 調査票情報の二次的利用について 1．学校教育に関する統計調査 学校基本調査 学校教員統計調査 児童生徒の問題行動・不登校等生徒指導上の諸課題に関する調査 日本語指導が必要な児童生徒の受入状況等に関する調査 外国人の子供の就学状況等調査 学校における教育の情報化の実態等に関する調査 高等学校卒業（予定）者の就職（内定）状況調査 大学，短期大学，高等専門学校及び専修学校卒業予定者の就職内定状況等調査 大学・短期大学・高等専門学校におけるインターンシップ実施状況調査 公立学校施設実態調査 学術情
別れた後、次の恋人ができるまでの期間は？ | オトメスゴレン
別れた後、次の恋人ができるまでの期間は？ みなさんは、失恋の傷を癒やし、次の恋に踏み出すまでに、どれくらいの期間がかかりますか？今回は、失恋後の動向を解明するべく、スゴレンとヒトメボが共同で、10代～20代の男性612名、女性1,065名に対して、「別れた後、次の恋人ができるまでの期間」に関するアンケートを実施しました。男女間でどのような違いがあるのでしょうか。 ＜女性の結果＞ 「別れた後、次の恋人ができるまでの期間ランキング ------------------------- 【１位】1ヵ月以内（20.9％） 【２位】0日 （18.6％） 【３位】3ヵ月以内（14.4％） 【４位】3日以内 （11.9％） 【５位】半年以内 （9.8％） 【６位】1週間以内（8.7％） 【７位】1年以内 （7.9％） 【８位】2年以内 （5.6％） 【９位】それ以上 （1.3
“統計の基礎を無視している”Hadoop使いが考えるビッグデータ
Hadoopをバッチ処理の高速化に活用しているノーチラス・テクノロジーズは、ビッグデータのブームに真っ向から異論を唱える。「ビッグデータは中身のないバズワード」と断言する代表取締役社長 神林飛志氏に、その真意を聞いた。 Hadoop＝ビッグデータは大きな誤解 ノーチラス・テクノロジーズは、基幹系システム向けのミドルウェアを手がける国産ベンチャー。Webサービスのように決して派手ではないが、「そもそもダウンすると、飛行機が飛ばないとか、病院で人が死んでしまうとか、電車が動かないとか、生活に影響が出る分野」（神林氏）という、まさにミッションクリティカルな領域のITで、同社の製品は活用されている。 同社の「Asakusa Framework」は、Hadoopを活用した分散処理により、基幹系バッチの高速化を実現する。神林氏は、「Hadoopというと、WebやSNS系、BIやデータ解析での使い方がメ
日本の人口推移 1950～2050
伝わるINFOGRAPHICS〈ツタグラ〉テーマ3「これからの働き方を表現」藻谷浩介氏のセッション資料の人口推移グラフを動的に閲覧できるように再現。
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モバイル空間統計に関する情報 | 企業情報 | NTTドコモ
モバイル空間統計に関する情報 モバイル空間統計とは モバイル空間統計とは、ドコモの携帯電話ネットワークの仕組みを使用して作成される新たな人口統計です。日本全国の人口を24時間365日把握することができます。 お客さまのプライバシー保護について モバイル空間統計は、プライバシーを保護するため、運用データに、非識別化処理、集計処理、秘匿処理を行うことにより作成します。集団の人数のみを表す人口統計情報であるため、モバイル空間統計からお客さま※1個人を特定することはできません。
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
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