「食に快楽を求めない民族」が話題だけど、あらゆる快楽の中で「美味しいものを食べる」を1位に挙げているのは日本だけ、という世界調査があるらしいまとめ ドイツ人の料理マインドで興味深いのが、「美味しく作る」ではなく「いかに手順どおりレシピに忠実に作るか」というところ もっと美味しくなる可能性があっても手順の方を守るということかな 56169 pv 54 27 users 22
マンガやゲームにおいても、年齢による価値観の違いが消える「消齢化」が進んでいるらしい｜徳力基彦（tokuriki）
以前、カラオケの歌唱データを元に、年齢層による価値観の違いが消える「消齢化」が進んでいるという話をご紹介しましたが、同様の傾向がマンガやゲームにおいても見られるそうです。 象徴的なのがこちらのグラフ （出所：博報堂生活総合研究所）つい5〜6年前は、マンガアプリは40代50代はあまり使わないという印象が強かったのが、ここ最近は、若い世代と同じぐらいの規模になってきてるんだとか。 もちろん、マンガ全体が紙からアプリに移ってるんだという話ではあるんですが。 ゲームとかにしても、昔のシニア層はいわゆるゲームはあまりしなかったのに対して、今の40代、50代は子どもの頃からテレビゲームに触れている世代なので、ゲームに対する抵抗感薄かったりしますよね。 （出所：博報堂生活総合研究所）その結果、このグラフにあるように、コミック系アプリやゲーム系アプリに占める若者世代の比率が着々と下がってきているそうです。
「もはや昭和ではない」男女共同参画白書（令和4年版）が面白いからみんな読んでみて！ 今は子無し世帯がマジョリティ - 斗比主閲子の姑日記
先月、男女共同参画白書が公表されて色んなところで取り上げられていたので、週末にざっと目を通しておきました。 男女共同参画白書 | 内閣府男女共同参画局 時間がない人は概要版だけでも読んでみるといいですよ。とても興味深いデータが揃っているし、関わった人（内閣府男女共同参画局）の問題意識も伝わってきます。 まず、概要版の表紙にしたって、 左から、料理に携わる男性と子ども二人、選挙に出る女性、おしめを変える男性、実験に携わる女性と子ども二人の構図です。ここからも何を目指しているものかよく伝わってきますよね。気になって過去の男女共同参画白書の概要版の表紙を遡ってみましたが、このようなイラストを挿入していたのは今年だけでした。 今回の特集は人生100年時代における結婚と家族という野心的な内容です。 ここのページで強調されている、 家族の姿が変化しているにもかかわらず、男女間の賃金格差や働き方等の慣行
QGISを使って「災害データを地図で分析」してみよう 初心者向けの入門マニュアル｜NHK取材ノート
分析を身につけるには実際に「手を動かす」ことが一番の近道です。 分析ソフトと自治体のオープンデータを使った分析の進め方をとことん詳しく、マニュアル風にご説明します。やってみたいけど難しそう、わからない！という方の参考になればうれしいです。 （※あくまでもイメージをつかむためのものですので、詳しくはネットや参考書など他の情報もご覧ください） 今回のゴール地震による津波で浸水が想定されている区域に、子どもが通う施設がどのくらいあるのか。公開データから分析、可視化する。 以前、私が分析に携わったこの記事では、津波によって浸水が想定されている区域に、高齢者施設がどのくらいあるかを調べました。 このときのデータは、県や自治体などから取材で提供を受けたものがベースになっていました。そのままオープンにすることはできないので、今回は高齢者と同じく避難に手助けが必要な、「子どもの施設」に津波のリスクがあるか
日本が人手不足なら、なぜ私たちの給料は増えないのか？｜松本健太郎｜note
このノートは、2018年９月に刊行された『データサイエンス「超」入門 嘘をウソと見抜けなければ、データを扱うのは難しい』の第６章「人手不足なのにどうして給料は増えないのか」を【無償】で全文公開しています。 編集者曰く、 「在庫から考えて、紙ベースであと1000冊売れたら増刷です」という声を頂いたんで、ぜひぜひ手に取ってみて下さい。この無料公開を通じて、今まで本書の存在を知らなかった人に広まれば良いな、と思っております。 第６章の要点３つ・日本の失業率はOECD国際比較でも低く、人手が足りないように見える ・しかし、人手不足を表す指標として用いられる「有効求人倍率」は有効求職者数が急激に落ち込むなど動きが変で、ちょっと疑ってかかるべき ・今まで10人でやる作業を８人で対応していた仕組みに限界が来たので、経営者もやむなく人数を増やしているだけ、という仮説が考えられる。売上が増えるわけでは無いの
データサイエンティストや機械学習エンジニアに求められる「素質」とは何か - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 某所で時々意見交換させていただいている@maskedanlさんが、面白い記事をnoteにupなさっていたので拝読しました。細かい内容は上記のリンク先から皆さんに直接お読みいただくとして、記事中で某所で僕が放言（笑）したことへのご質問をいただいていたのでした。それは、データサイエンティストや機械学習エンジニアといったデータ分析人材に求められる「素質」について、です。 それは例えば統計学や機械学習はたまたプログラミングといった「スキル」や「素養」とも違う、言ってみれば性格的傾向とか仕事スタイルとかはたまた思想信条のような、もうちょっと属人的で曖昧なものだと思うのですが、個人的な経験からはその「素質」の有無がデータ分析職として育成した結果、ものになるかならないかを分けるように感じられています。 ということで、あくまでも個人的経験に基づく範囲でデータサイエンテ
40代前半男性の所得中央値
2017年の『就業構造基本調査』の結果が公表されました。昨日の14：30でしたが，私は10分ほど前からパソコンの前にへばりついて，今か今かと待っていました。 http://www.stat.go.jp/data/shugyou/2017/index.html このブログでは幾多の官庁統計を分析していますが，『就業構造基本調査』は最も活用しているものの一つです。この調査の目玉は有業者の所得を調査していることで，所得をキーにしたクロス集計表も多数アップされています。性別・年齢層別の所得分布，所得階層別の未婚率など，いろいろなことを明らかにできます。 本調査でいう所得とは，「賃金，給料，手間賃，諸手当，ボーナスなど過去１年間に得た税込みの給与総額」をいいます（用語解説）。税引き後の年収とは区別される概念です。 私は，2017年のデータが公表されたら，今の自分の世代の所得がどうなっているかをまず明
年収が高い人ほど格安スマホを使い、年収が低い人ほど格安スマホを使っていない…という、政府の思惑とは真逆のアンケート結果が出た話。 - クレジットカードの読みもの
株式会社インターファームというところが2017年5月25日～30日にかけて行ったアンケート調査によると、高所得者ほど格安スマホを使う傾向にあるという面白い結果が出たようです（こちらより引用）。 200万以下：格安スマホ利用率20.54％ 201万～600万：利用率26.15％ 601万～1,000万：利用率26.60％ 1,001万以上：31.25％*1 株式会社インターファームが運営する格安スマホ・格安SIM比較のすまっぴー( https://smappy-if.com/ )では2017年5月25日～2017年5月30日にかけて「節約意識と格安スマホ利用」に関するアンケートを実施いたしました。（中略） 調査名: 節約・節約意識に関するアンケート 調査方法: インターネットアンケート 有効回答数: 548 調査期間: 2017年5月25日～2017年5月30日 高所得者ほど節約に敏感： ま
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
社会人の勉強時間と給与は蜜月の関係だった！ | マネ会 by Ameba
こんにちは、らくからちゃです。 新年明けましておめでとうございます！……というにはもう1ヶ月も遅くなってしまいました。年が明けてもう2月の中旬。まさに光陰矢の如しとはこのこと。 新年を迎えてから心機一転、新しいことに挑戦する目標を立てられた方も多いと思いますが、みなさんちゃんと続けていますか？ 3日坊主になっていませんか？ 季節柄、特に受験生が書いた学業成就を願う絵馬を見ると、わたしも頑張らないと！と思います。 ふと考えてみると、社会人になってからめっきり机に向かって勉強する時間は減ったような気がします。社会人のみなさんはどれくらい勉強をしているのでしょうか？ 気になったので、さくっと調べてみました。 社会人の勉強時間ってどれくらい？ ちょっと古いデータですが、平成23年に行われた社会生活基本調査の結果から見ていきたいと思います。この調査をざっくり説明すると、ランダムに抽出した20万人を対
テンソルがなかなか理解されない３つの理由 - 数学、ときどき統計、ところによりＩＴ
大学の理学部（数物系）、工学部などの出身者であれば、テンソルという言葉を少なくても１度は耳にしたことがあると思います。重要な概念にも関わらず、どうしてテンソルは理解されないのか、その原因について考えてみたいと思います。 いろいろなテンソル テンソルと最初に出会うのは、全学共通科目（昔でいう教養科目）の力学に登場する慣性モーメントテンソルあたりでしょう。専門学部（理学部の物理学科や工学部）に進むと、電磁気学の電磁場テンソル、連続体力学や構造力学の応力テンソル、一般相対論のアインシュタインテンソル、場の量子論のボソンフォック空間やフェルミオンフォック空間と至る所に登場します。数学では代数学、幾何学、解析学、分野を問わず登場します。統計学でも多次元の確率変数のモーメント*1を定義するのに必要となります。また最近では機械学習の分野でも見かけるようになりました。 このように八面六臂の大活躍をするテン
統計・R・Stan関連の本、用途別のオススメ10冊 - StatModeling Memorandum
2016 - 12 - 24 統計・R・Stan関連の本、用途別のオススメ10冊 書評 R Stan 年末年始向けに、比較的読みやすい本を中心にオススメします。 統計学 入門 色々読んでみましたが、現在決定版と言えるものは存在しないように思えました。個人的には、シグマと 積分 の復習、場合の数・数え上げの方法、確率、確率変数、確率密度、度数分布と ヒストグラム 、代表値・平均・分散、確率分布、同時分布、周辺分布、確率変数の変数変換、検定、散布図と箱ひげ図、回帰、相関あたりをRなどを使いながらシンプルに説明していく本があるといいと思うのですが、なかなかバランスのとれたいい本がありません。初歩の初歩しか説明してない、グラフが少ない、検定にページを割きすぎ、分厚い、ちょっと難しいなどの不満点があります。立ち読みして自分にあった本を選ぶのがいいと思います。ネットで検索して調べるのでもいいと思います
科学史から最小二乗法 (回帰分析) を説明してみる - ill-identified diary
2016/12/15: にわかに閲覧者が増えたのでおかしなところを微修正 概要 統計学史をちょっと調べていておもしろかったのでまとめてみた 技術的にはすごく初歩的な話なので, 回帰分析 (最小二乗法) の入門的な「読み物」という位置づけになりそう 入門的な読み物なので, 特に最小二乗法の説明箇所は中学高校の数学の知識だけで理解できるような表現をしている, したつもり. PDF換算で 10 ページ (ただし画像が結構多い) 惑星の軌道を予測する連立方程式で惑星の軌道を予測する19世紀初頭にフランスの数学者ルジャンドル*1が最小二乗法のアイディアを最初に発表したが, ドイツの数学者ガウス*2が直後に自分こそが先に思いついたと主張し, 論争を生んだという (Abdulle & Wanner, 2002, 200 Years of Least Squares Method). しかし, いずれが先
『ダメな統計学』冊子PDFの公開｜Colorless Green Ideas
『ダメな統計学』表紙 現在の科学研究において統計が誤用されていることが非常に多く、そのために科学研究の信頼性が揺らいでいることを記した『ダメな統計学』の冊子PDFを公開する。これは、アレックス・ラインハート氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。理解を深めるために、訳注を比較的豊富に加えた。 2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』の冊子PDFに比べると、大幅に加筆されている。ページ数で言うと2倍以上になっている。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 『ダメな統計学
[書評]若者は本当にお金がないのか？統計データが語る意外な真実（久我尚子）: 極東ブログ
表題通りの疑問を持っていたので、『若者は本当にお金がないのか？統計データが語る意外な真実』（久我尚子）（参照）を読んでみた。結論は、明快だった。 統計データを見ると、今の若者は一概にお金がないとは言えない。一人暮らしの若者の所得はバブル期より増えている。若者を哀れんでいる現在の中高年の所得よりも多い。 ほほぉ、という感じである。 これを統計で裏付けられて言われちゃうと、くさす人も人もいるだろうなと、今思って、アマゾンを覗いて見たら、案の定、酷評が目立った。 こういう場合、実際にアマゾンで買った人の評に絞って見るほうがよいので、それに絞ると星５と星２のみ。その星２の評を読むと「国の報告書の分析を無批判に受け入れる姿勢も気になる」とあるのが微笑ましい。星５の評はしかし特に言及はない。それでも、総じて見れば、問題提起のあるよい本と言えるのではないかと思う。というか、私も読後、これは良書だなという
![[書評]若者は本当にお金がないのか？統計データが語る意外な真実（久我尚子）: 極東ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0ec4b5d6a995b140c1132febbeb962dbb593019f/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fimages.amazon.com%2Fimages%2FP%2F4334038026.01._PC_SCMZZZZZZZ_.jpg)
『「相対的貧困率」による統計マジック』という記事が統計マジックに陥っている件 - davsの日記
「相対的貧困率」による統計マジック - 開米のリアリスト思考室 開米瑞浩氏が書いた元記事では、「OECD24ヶ国で貧困率を計ると、日本はワースト５に入る、貧困層の多い国である」という理解は誤りとしている。 その根拠は １． この主張の「貧困率」とは「相対的貧困率」のこと ２． 「相対的貧困率」は、中間層の厚い国では実態よりも高めに出る ３． 日本はその「中間層の厚い国」に該当するため、相対的貧困率が実際の貧困度を表さない ということで、「相対的貧困率」は２，３の理由から貧困度の指標として使えないということを述べている。 １は事実であるので、争うことはないが、２及び３がおかしい。 開米氏は、上の図を示して、こう述べる。 高所得側の山は同じで、違うのはそれより下の部分です。 黒線で示したＡ国は、低所得側に大きな山がある、「大金持ち以外みんな貧乏」型。 赤線で示したＢ国は、真ん中あたりに山がある
正規分布の意味するところを教えてください。…
正規分布の意味するところを教えてください。どんな式であるかはわかりますが、 ・なぜこれが重要な確率分布とよくいわれるのか ・実際にどのような事象がこれに従うのか （これは一様分布だけどこれは正規分布、といった具体例が示されると助かります） について教えてください。
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