late 遅く、遅い、遅れた latest 最も遅く、ではなく、最新 lateの時は、ある時点を軸に考えて「遅い」って言ってるんだよ latestの時は、軸を無限過去に置いてるのはまだ良いとして、それなら最も遅い→ずっと未来となるはず。何で今を追い越さないのか不明。
![latest ← 納得できない](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b1638cdb5807a4788e4ba3c1109a984166e095fc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fanond.hatelabo.jp%2Fimages%2Fog-image-1500.gif)
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません(使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります)。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
下記の式にあるとおり、検診を受けた群における肺がんによる死亡率は1.57%で、受けなかった群における肺がんによる死亡率は1.59%となっている。これらの数値が絶対リスクと呼ばれる。前者を後者で割った数値が相対リスク(Relative Risk, RR)と呼ばれるもので、この場合、下記の式にあるとおり、相対リスクは0.99になる。1 - 0.99 = 0.01が介入(この場合は胸部X線検査)によるリスクの減少幅で、この場合は検診受診によって肺がんによる死亡リスクが0.01(=1%)減ることになる。 次に、95%CI(95%信頼区間)について触れる。仮に、今回と同じ設定で同じようなランダム化比較試験を行っても、全く同じ結果にはならず、実際の相対リスクは異なった数字になる。しかし、95%の確率で一定の範囲内に収まる数値があり、その上限と下限を示した数値が95%CIとされる。この例では下限が0.9
はじめまして、2018年7月入社の sue445です。自称「フルスタックキュアエンジニア」です。最近はpixiv PAYのチームでRailsを書いたり社内gemを作ったりしています。 好きなプリキュアはキュアピースです。 前置き 先日Rails 5.2.1がリリースされました https://weblog.rubyonrails.org/2018/8/7/Rails-5-2-1-has-been-released/ pixiv PAYでもその対応を行っていて、先日本番環境にRails 5.2.1を投入しました 💪 ググると特定のバージョンでのアップデート方法はいろいろ見つかるのですが、どのバージョンでも使える汎用的な方法が意外になかったので紹介しようと思います。 Rails 4.1系以降はだいたいこの方法でアップデートしてきたのでそれなりに実績のある手法だと思います。 筆者スペック 初め
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