Rのフロントエンドということで話題になっている、Exploratoryの対話的なデータ分析環境で「ヨーロッパはほんとに女性が活躍しやすい社会か」どうか分析してみた - Qiita
Rのフロントエンドということで話題になっている、Exploratoryの対話的なデータ分析環境で「ヨーロッパはほんとに女性が活躍しやすい社会か」どうか分析してみたRデータ分析DataVisualizationデータ可視化Exploratory ぱっと見て、このデータがなんのデータかとかってわかりますか？ これだけ見ただけだとなんのデータかわからないですよね〜。 これは実は、フォーブズ誌からダウンロードしてきた世界の億万長者についてのデータなんですね。 そもそも億万長者ってどの国に多いんですかね。また、億万長者ってどうやってなってるんですかね。はたまた、億万長者って男性と女性どちらのほうが多いのでしょうか？ また、最近読んだ記事↓によると、ヨーロッパは女性が活躍しやすい社会だったりするそうです。だとすると、今、ヨーロッパには、女性の億万長者も多かったりするのでしょうか？ こんな疑問を、データ
非エンジニアにもオススメ。数学が苦手な統計初心者がR言語を触ってみる。
#################################### # CSVファイルの読み込み #################################### #Mac読み書きディレクトリを定義 basedata<-"/Users/saity/Dropbox/R/basedata/" output<-"/Users/saity/Dropbox/R/output/" #CSVファイルの読み込み crime<-read.csv(paste(basedata,"crime_prefecture.csv",sep=""), row.names=1) ソースコードを実行するには、カーソル行でcommand+enter(WinはCtrl+Enter)で実行ができます。 一度に複数行を実行する場合には、選択行で上記コマンドを叩きます。すると、メインコンソールに実行結果が表示されます。
『統計を始める前に』（主に言語研究者向け）の公開｜Colorless Green Ideas
文書の性質 『統計を始める前に』という教科書的文書を公開したいと思う。これは、以前、勉強会のために私が作成した文書の一部を切り貼りして作ったものである。以下から、PDFファイルとしてダウンロードが可能なので、必要な方はどうぞ。なお、強制ではないが、リンクを貼るときは、PDFに直接リンクするのではなく、このページにリンクしていただければ幸いである。何か追加情報があったときには、このページに書くつもりなので。 http://id.fnshr.info/docs/stat_for_langs00.pdf これは何を目的にした文書かと言うと、タイトルの通り、「統計を始める前に」一通り知っておきたい数学的知識などをまとめたものである。この文書を一通り読んだ上で、統計の勉強を始めるとはかどるはずである。 統計を始める前に、数学の勉強をしないといけないなんて面倒だと思う人もいるかもしれない。だが、私の経
Google製Webアプリ脆弱性スキャナskipfishを試す - komagataのブログ
GoogleのWebアプリの脆弱性スキャナ、skipfishを使ってみました。 $ brew install skipfish $ skipfish -o log -W ~/homebrew/Cellar/skipfish/2.03b/libexec/dictionaries/minimal.wl http://hamcutlet.fjord.jp homebrewで簡単にインストールできます。結果はhtmlファイルで出るので-oで結果の格納先ディレクトリを指定します。（作っておく） -Wで辞書を指定します。まずは簡単にと思って一番手軽そうなminimal.wlを選んでHam Cutletのサイトに対して実行してみました。 ・・・。 これが滅茶苦茶時間かかる。下記のScan timeを見てください。超簡単なサイトにminimal.wlでやっただけで4時間掛かりました・・・。 skipfis
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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