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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ぬかいわし、タレカツ、鶏の半身揚げ、そして笹団子。新潟を平らげる２泊３日 今回の旅の目的地は新潟。新潟には申し訳ないのだが、自発的に決めた目的地ではない。ＪＲ東日本の「どこかにビューーン！」という行き先ガチャサービスにより決定されたのだ。新潟といえば酒どころ米どころ。ちょうど新米の季節だ。どんとこい。古町エリアに宿を取っ…
Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、
すごい講演で有名な「TED」から学ぶ統計的に最高＆最低プレゼンの条件 - GIGAZINE
「広める価値のあるアイディアを」ということで主にテクノロジー・エンターテイメント・デザインの3ジャンルを扱う「TED」は公式サイト上で数々のスピーチ＆プレゼンムービーを日本語字幕付きで公開しています。非常に興味深いものからそうでないものまで、講演する人の実力は多岐にわたっているのですが、数多のプレゼンを統計学のアプローチから解析し、TEDにおける史上最高のプレゼンと史上最低のプレゼンの条件をプレゼンするというすさまじい講演がかなり秀逸です。 Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks) | Video on TED.com http://www.ted.com/talks/lang/jpn/lies_damned_lies_and_statistics_about_tedtalks.html もし今TEDのホームページに行くと延べ1週間
統計処理ソフト R 入門 講習会資料
講習会の目的 本講習会は， R についての自習の基盤をつくることを目指します。 たとえ初心者向けの数時間の入門講習でなく１年間の毎週の演習授業であっても，R に関してすべてを説明するのは不可能だと思われます。 R の世界は，縦にはそこそこ深く，横には果てが見えないほど広いです。 CRAN に登録されている R のパッケージは 1000 を超えました。 よって，受講者の幅も広いことですし，受講者各自にとってぴったりな統計解析の実用的な解説をするのはあきらめて， 各自が必要に応じて情報を探し，見つけたものを難なく活用できるようになること，を目標にしました。 ここに自分の求めている分析手法や作図法などの答えがあるとは期待しないで下さい。それは帰ってからのあなたの楽しい仕事です。 R の利用と R 言語 R の根幹は R 言語のインタプリタであり，ユーザはR言語を駆使することでRを操作します。 S
おしゃスタIII
おしゃスタIII - Presentation Transcript おしゃスタIII iAnalysis LLC 最高解析責任者 倉橋一成 「一成の統計塾」にアーカイブをまとめています http://isseing.jimdo.com/ 現在：東大病院、iAnalysis http://www.ianalysisllc.com/ TokyoWebmining統計学部を開催 「僕の考えた統計学部カリキュラム」に沿って講義します http://d.hatena.ne.jp/isseing333/20110608/1307540893 自己紹介 アメリカの統計学部で使われているらしい Freedman先生は生物統計の権威 医薬品、遺伝子の統計学 統計学の基礎から学べます テキスト「Statistics」 調査、サーベイ 顧客調査 世論調査 患者調査 介入効果の検証 広告の効果検証 投薬の効果検
おしゃスタII
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統計学部カリキュラム - 一成の統計塾
おとうさんの解析日記の中で公開した、自分なりの統計学部カリキュラムです。 日本でもカリキュラムが組める日が来るといいですね！！ カリキュラムに関連するブログの記事を一緒に紹介しています。 【カリキュラム】 1. データ解析I 1-1. 一般化線形モデル ・Rで多変量解析（一般化線形モデル）～タイタニックのデータも分析しました～ ：ブログランキングにも出ていた一般化線形モデルに関する記事です。 ・初めてのR1 ：線形回帰の例を載せています。 ・Rで描くROC曲線 ：ロジスティック回帰の例を載せています。 1-2. 教師付き機械学習 ・機械学習（caret package） ：caretパッケージの紹介 ・Rライブラリの探索2（機械学習） ：機械学習ライブラリの紹介 ・PART (recursive partitioning and regression trees、再帰分割回帰木) ：決定木
FACTBOOK
ユーザー年代比 Source:株式会社CAT 0like 0tweets 2015/07/27 by 株式会社CAT 世界の地熱発電設備 Source:(社)火力原子力発電技術協会 0like 0tweets 地熱 発電 電力 2012/09/20 by FACTBOOK Inc. 税負担率の比較 Source:総務省統計局 0like 0tweets たばこ ウイスキー ガソリン ビール 消費税 灯油 税金 2012/09/13 by FACTBOOK Inc. 喫煙率の比較 Source:OECD 0like 0tweets 喫煙 2012/05/07 by FACTBOOK Inc. 全国スーパー売上高 Source:日本チェーンストアー協会 0like 0tweets スーパー 2011/11/30 by FACTBOOK Inc. 給油所の石油製品価格（週次） Source:石油
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
R勉強会 講師をしてきた： 「はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門」 - hamadakoichi blog
統計解析・データマイニングのR言語の入門編の講師をしてきました。途中、質問・議論をはさむ双方向形式で進行し、1時間30分の講義。講義資料も下記のSlideShareに公開してあります。 講義資料 [データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門 AGENDA Rとは データ構造 データ入出力 データ演算 基本統計量算出 統計データの視覚化 統計解析・データマイニングの種類 ソースコード 資料内で挙げているサンプルソースコードは一部、以下のエントリにも記載してあります。こちらもご覧下さい。 項目 エントリリンク 環境設定 R のインストール・環境設定 R を Eclipseで使う方法 Java R Interface (JRI) を用い 統計解析環境 R を Java から使用する データ構造 R言語プログラミング： データ型・操作
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
統計のスペシャリストが伝授、データを活用するときの5つの心得 | ライフハッカー・ジャパン
学者ならずとも、データを使って考察したり、仮説を検証する機会はあるもの。コンピュータ技術の発達により、面倒なデータ集計や難しい計算は、すべてコンピュータにお任せできるわけですが、「その結果から、何を読み解き、どう考えるか？」はヒトが担うべき重要な役割ですね。こちらでは、統計のスペシャリスト直伝のデータ活用術をご紹介しましょう。 統計学の博士課程に在学しているNathan Yauさんは、数々のデータ分析の経験から、データを活用するコツとして、以下のようにまとめています。 細部に注目する データ分析では傾向やパターンにばかり目がいきがちだが、同様に「異常値」にも注目することが大切。見逃している視点がここに潜んでいることも。 大局で捉える データひとつひとつを別々に捉えるのではなく、データひと塊をザクっと捉えて、大きく考えることを心がけよう。 予断を持たない データ分析は可能な限り客観的に行うべ
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