「スーパー戦隊」の売り上げが大きく落ち込んでいます。 でも、その大きな原因は「放送時間の変更」ではないよ、というお話です。 2021年5月11日バンダイナムコHDの2021年決算数値が出ました（IR・投資家情報｜株式会社バンダイナムコホールディングス） ２０２０年は新型コロナの影響でバンナムの主要作品はほぼ数字を落としていますが、ここ数年特に顕著なのは「スーパー戦隊」の売り上げの低下です。 下記グラフはバンダイナムコのニチアサ3作品（＋アイカツ！）の「グループ全体売り上げ」の推移グラフです。 （※グループ全体売り上げは、おもちゃや関連商品の他、映像作品、音楽作品、アプリ、家庭用ゲーム、イベントや海外展開なども含みます） スーパー戦隊シリーズ（緑色）の売り上げが特が2018年3月期以降、急激に落ち込んでいる事が判ります。 スーパー戦隊は2018年までは、150～200億円のグループ全体売り上

この本では、無料で公開しているnoteの内容をさらに丁寧に分かりやすく、体系化させてアップデートした内容となっています。 noteの内容を立ち読みだと思ってもらい、より丁寧に学びたい場合は是非書籍を読んでもらえると嬉しいですmm これからSQLを学びたいと思っている方向けに作成したSQL勉強会の資料を公開します！(以下の方向けの勉強会資料です) SQLをこれから学びたい人 仕事でSQLを触り始めたけどイマイチよくわからない人 データ集計やデータ分析をエクセル使ってやってる人 資料こちらから最新の資料をダウンロードして下さい。 (※「Source code (zip)」からダウンロードして下さい) 資料の構成は以下の通りです。 docs PDF資料 演習問題など含めて全部で約200ページくらいあります data ハンズオン用テストデータ csvファイル3つ script ハンズオン用テストデ

この記事は何？ タイトルの通り、2021年の統計検定1級試験を受験し統計数理に合格してきたので、記憶が鮮明なうちに勉強してきた内容をメモしておこうと思います。ちなみに、統計検定は私にとって今回が（級によらず）初めての受験でした。 対策・勉強した内容以外の、当日の受験体験記は以前に公開していますので、そちらもご興味あればぜひ併せてご覧ください。 taro-masuda.hatenablog.com 免責 あくまで個人的な方法論であるため、本記事の情報が必ずしも今後の試験においてそのまま有効であるとは限りませんのでご注意ください。損失等をこうむられた場合であっても、筆者は一切の責任を負いかねます。 TL;DR 久保川先生の教科書『現代数理統計学の基礎』の2~8章の章末問題(（＊）印は飛ばす) + 統計数理は過去問を仕上げました。過去問は1ヶ月以上前からやるのがお勧めです。 現代数理統計学の基礎

日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。最終回はローソク足とともにこれまでに計算したオシレーターなど一式を1つのグラフで表示する方法や過去の株価データを基にした株価予測の方法を解説します。

(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)) いまこの瞬間にあなたがコロナに感染したとしても、潜伏→発症→検査→確定のタイムラグがありますから、1人の感染者数として発表されるのはずっと先のことです。つまり、ある程度先の未来は、「いま感染したばかりの人々」によってすでに決まっていると言えます。 ここでは、人々の緊張感と行動に影響する「3週前の感染者数の最大値」と、感染に影響する「2週前の人流」という、いずれもこれまで比較的高い相関を示してきたデータを元に、すでに決まっているはずの近い未来である2週ぶんについて、感染者数の推移を予測しました。さらに、予測した結果得られる「今後の感染者数の最大値」を二段ばしごのように活用し、計5週ぶんの未来まで予測しています。(ただし、3週目から先は、いまから変えられる未来でもあります) あれこれ条件を変えたシミュレー

ネット上にある、"完全無料"で勉強になる有益なコンテンツをまとめました✍🏻 (統計・データ分析、ロジカルシンキング、ファイナンス、IT・プログラミングなど) 連休で何か勉強したいな〜、と思っていた方は是非参考にしてみてください。 https://t.co/ySnE6aw3Xn

はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は，統計学・機械学習周辺で，僕が良いと思ったチュートリアル/サーベイ論文と講義ノートを簡単なコメント付きで紹介したいと思います．チュートリアル論文やサーベイ論文は，そのトピックの解説や教育面にフォーカスしていて，何か勉強したり，網羅的に把握するときに非常に便利だと個人的に思います．また公開されている講義ノートの中には非常に勉強になるものが多くあります．内容は僕が興味があるトピックに偏っています．またすべて無料で読めます．（教科書等の海賊版みたいなのは載せていません） 10本の紹介 Nickl "STATISTICAL THEORY" Nicklの統計学の講義ノートです．いわゆるM推定量の漸近的性質に加え，バーンスタイン・フォンミーゼズ定理等も証明付きで解説されており，上級レベルの数理統計学を学ぶのに重宝すると思います． Doucet and

私達の研究グループは、アメリカの65歳以上の高齢者で17の外科手術のいずれかを受けた約98万人を対象とした大規模な医療データを用いて、外科医の誕生日に手術を受けた患者の死亡率が、誕生日以外の日に手術を受けた患者の死亡率よりも高いことを明らかにしました。同じ外科医に治療された患者を比較しても同様の結果で、誕生日に手術を受けた患者の死亡率は、誕生日以外の日に手術を受けた患者の死亡率よりも1.3%（リスク差）増加していました（リスク比で＋23％の増加率）。これは臨床的にも無視できない意味のある差だと考えられます。 慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科の加藤弘陸特任助教（研究実施時はカリフォルニア大学ロサンゼルス校［UCLA］訪問研究員）との共同研究です。 着信音や医療機器のトラブル、手術内容とは必ずしも関係ない会話など、手術中の外科医の注意をそらすような物事は多く存在しているといわれています

アクセス解析の実態調査としてGoogleアナリティクスに関するアンケートを実施。CVR改善など、成果を上げるために使うべき機能・使わなくてもよい機能を明らかにした。

この文章は pandoc-hateblo で tex ファイルから変換しています. PDF 版はこちら 2021/10/15 追記: 後半のベイジアンブートストラップに関する解説はこちらのほうがおそらく正確です ill-identified.hatenablog.com 概要挑発的なタイトルに見えるかも知れないが, 私はしらふだしこれから始めるのは真面目な話だ — 正直に言えばSEOとか気にしてもっと挑発的なタイトルにしようかなどと迷ったりはしたが. 「全数調査できれば標本抽出の誤差はなくなるのだから, 仮説検定は不要だ」という主張を見かけた. いろいろと調べた結果, この問題を厳密に説明しようとすると最近の教科書には載ってない話題や視点が必要なことが分かった. ネット上でも勘違いしている or よく分かってなさそうな人をこれまで何度か見かけたので, これを機に当初の質問の回答のみならず関

2020年9月29日開講予定の「社会人のためのデータサイエンス演習」にさきがけて、「社会人のためのデータサイエンス入門」を特別開講いたします。 入門編と演習（実践編）を受講することで、データ分析の基本的な知識から、ビジネスの現場で使われる実践的なデータ分析（統計分析）の手法までを身につけることができます。 「社会人のためのデータサイエンス演習」はこちらのページをご参照ください。 講座内容 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。このようなことを踏まえ、本コースでは"データサイエンス"力の向上を目指し、事例なども踏まえ、データ分析の基本的な知識を学ぶ。 コースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、

回答 (14件中の1件目) 医療崩壊なんて起こりません。日本のお医者さんはそんな愚かではないでしょう。 『医療崩壊がおこる』と否定的宣伝？を行っている方々の多くは、『科学的』いや『数値的』な遊び？に　基づく　非科学的判断を行っておられます。 例として　この質問に回答されておられる　kenn Ejima さんの『素晴らしい』回答を例に考えてみましょう。 要旨は　　簡易キットは、実存の感染者比率がごく少ない時に　検査すると　偽陽性（健全なのに、感染者であると誤検出すること）が多発して医療環境を混乱させる　ということです。 大きく　二つの誤解があります。 ・　孫さんが提供しようとして...

さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを

※2019/12/1更新：30分で理解するセイバーメトリクスの教科書 - 野球を統計的に楽しもう - Lean Baseballとして最新版を書きました プロ野球もメジャーリーグも夏真っ盛りですねこんにちは！ 今日は（自称）野球アナリスト*1らしく、セイバーメトリクスの話をちょこっとしてみようと思います！ 初心者・初学者向けに30分で理解が進むように書いた、、、つもりです(汗) セイバーメトリクスってなに？ セイバーメトリクス(SABRmetrics)は野球におけるデータ（選手成績、試合の結果、球場のスペックetc...）を統計学的に分析を行い、選手の能力、チームの強さなどといった事を分析、チームの経営や戦略に役立てる手法や考え方のことです。 単なる野球データおたくだったビル・ジェームズ*2氏が1970年代に提唱、2000年代にオークランド・アスレチックスをはじめとする先進的なチーム・球団

統計検定2級の過去問を参考に、最低限に必要な定義や式をまとめたものです！ 比較的問題になる傾向が多いところについて扱っていて、 全く網羅的ではないです [追記]統計検定2級、おかげさまで合格しました。 ※筆者が２級取得前にまとめたものであるため間違いがあればお手数ですがご指摘願います ※2017年11月までの過去問を参考にしているのですが、統計検定は毎年新しい形式の問題を出してきます グラフとデータの扱い 分散や期待値、標準偏差と共分散はどれも必須の式 箱ひげ図 箱ひげは大雑把に言えば、データを小さい順に並べてだいたい同じデータ数になるように4つに分けた図のこと あくまで どの変にデータが集まっている かがわかる また、最低値と最大値、中央値もパッと見でわかるが、正確な平均値はわからない(よって分散などもわかるわけない) 用語については以下の図の通りで、「最大値」、「最小値」、「第一四分位

この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S

概要 WEB系のサービスで色々な試作を実施した後に効果を検証するのは非常に重要だと思いますが、 そのやり方として基本的な統計学が十分に使えると思っています。 今回は基本的な統計学からビジネスで使える試作の効果検証、データ分析を目的にPython+JupyterLab(Docker)を使った統計的データ分析のやり方をまとめました。 また今回使ったnotebookは以下にもありますのでご参考ください。 https://github.com/hikarut/Data-Science/tree/master/notebooks/statisticsSample 環境 以下を参考にDockerでJupyterLabが使える状態を前提とします。 Dockerで起動したJupyterLabでvimキーバインドを使う

cakesは2022年8月31日に終了いたしました。 10年間の長きにわたり、ご愛読ありがとうございました。 2022年9月1日

少し前に高校数学をやり直したのですが、徐々に勉強スタイルが整ってきたので使って便利だったツールをまとめておこうと思います。 今から勉強はじめようと思ってる方や、もうすでにはじめられてる方の参考になればうれしいです。 GeoGebra Graphing Calculator 数式を入力するとグラフを描いてくれます。 Webブラウザやスマホ・iPadのアプリでも使用でき、ぱっとグラフの形を確認したいときにとっても便利です。 Webブラウザや iPad などでも使用できます。 Wolfram Alpha図を描いてくれるところは GeoGebra に似ていますが、こちらは入力された数式などに対して構造化されたデータを用いて適切な結果を返してくれる検索エンジンのようです。 いろんなWebページをインデックスして検索結果を返す Google などとはまた違っておもしろいですね。 GeoGebra は非