ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本講義では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。特に、前期課程の「データマイニング入門」講義のさらに発展的な内容を学習することで、後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連講義の基礎となる知識を習得することを目標とする。
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
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
まず、Jason Hrehaという人が「行動経済学の死」という記事を書いた。 その記事の日本語訳はこちら。 この人は、ウォルマートの行動科学研究のトップ(Global Head of Behavioral Sciences at Walmart)の人。 Hrehaさんは、 「行動経済学は死んだ。 その主要な発見は何年も再現に失敗している。 その中核的アイデアである『損失回避バイアス』にもろくな再現性がない。 僕自身、実際マーケティングキャンペーンで研究したから知ってるんだ。」 という趣旨のことを言ってる。 ※「損失回避バイアス」とは、利得よりも損失の方を大きく評価する心理的傾向のこと。 その記事を山形浩生さんが知って以下のツイート: うっひーマジっすか。行動経済学は再現性皆無、カーネマン&トヴァースキーもかなり悪質なチェリーピッキングしていて、鉄板と思われていた損失忌避すらかなり怪しく、ナ
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