「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料「第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料 (2015/11/21[sat])」 内容は統計学の素養がある方には基本的な事項ですが、ベクトルと内積で見方を変えてみたという点と、あまり統計学に親しみがない方にも理解してもらえるようなまとめになっている、というところに本スライドの独自性があると考えていますので、その辺り良ければご覧ください＾＾Read less
統計局の公式アプリ『アプリDe統計』がちょっとデータがほしい時にかなり便利そう - Play Forward
ビジネスパーソンが資料作りなどで客観性を高くするために必要になってくる統計情報ですが、なかなかデータを探すのは面倒なもの。そこで統計局がお手軽に統計情報が分かるアプリをリリースしたので少し使ってみたのですが、これがちょっとしたデータがほしい時にかなり便利な優良アプリでした。 ◆ちょっとデータがほしい時にかなり便利な『アプリDe統計』 統計局の公認アプリというだけあって、統計局ホームページで探さなければゲットできないような統計情報がカンタンに分かります。 アプリを起動すると、地域ごとの統計情報、または日本にまつわる各種統計情報の2つを選択します。 ◆エリア別に統計情報がゲットできる 地域ごとの情報では、都道府県別にそれぞれ統計情報を入手できます。スマホアプリなのでGPS機能で現在地の市区町村データも分かるのが便利なところです。 例えば、目黒区だとこんな統計情報になっているようです。企業活動数
お金がすべてではないけれど、お金もある程度は効く。 - 山形浩生の「経済のトリセツ」
ビヨルン・ロンボルグが言及していたので知った報告書。 Legatum Institute, Commission on Wellbeing and Policy Wellbeing and Economy (pdf) まだ読みかけだけれど、なかなかおもしろいわー。作った委員はアンガス・ディートンからレイヤードなど、えらい人いっぱいで、非常にきちんとしたもの。 で、この中で出てくるのが冒頭に挙げたグラフ。職業別に見た、平均年収と人生満足度。これを「幸福」と解釈すべきかどうかは議論のわかれるところ。「幸せ」「人生の満足度」「福祉」といったことばの選択で、この手の調査の結果がごろごろ変わるのは有名だから。でも、まあ幸福みたいなもんですな。 明らかに全体的な傾向としては、満足度と年収とには相関があって、しかも収穫逓減が効いてるらしい。だけれど、職業別の差は非常に大きい。酒場のオヤジ (public
ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
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』に大幅に加筆したものだ。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。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
データ分析の目的は？データ分析５つのステップ『データ分析の教科書』髙橋 威知郎 - ビジネス書をビジネスのチカラに。書評ブログ
『データ分析の教科書』髙橋 威知郎 14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書 作者: ?橋威知郎 出版社/メーカー: かんき出版 発売日: 2014/09/18 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログ (1件) を見る データ分析 データの分析。 データが大切と言われたりしますが、それはデータ自体というよりも、データの分析が大切という意味でしょう。本書では、データの分析について取り上げています。 ▼ ここに注目 ▼ 「大切なのは、データ分析の結果に基づいて、どんなアクションにつなげるのかという点であり、アクションを実施して、売上や利益アップなど目に見える成果につなげていくことが、データ分析の真の目的です。」（p.23） データ分析の目的は、成果につなげること データ分析の目的は、行動につなげて、成果を上げることだそうです。 たしかに、ただ分析するだけでは意味がないで
「幸せは加速度センサで測れる」：日経ビジネスオンライン
矢野：そうですか。 店舗の中で、居場所と体の動きを検知できるセンサを従業員が身に着けて、来店したお客様にも買い物の間だけ身に着けてもらい、毎秒20回ずつひたすらデータを取り続けるわけですが、それを解析した人工知能コンピュータがすごく意外な影響要因をはじき出した。 店内のいくつかの「ある特定の場所」に従業員が「いる」だけで顧客単価が向上するというんですね。そこでの滞在時間を1.7倍にしただけで顧客単価が15％も増えたとか。でもそれがどういう理由なのか言葉ではうまく説明できない。これは、具体的にはどういうことをコンピュータでやっているんですか。 矢野：ごく単純に言うと、1人のお客さんがいくらお金を使うかという売り上げというマクロな量に対して、影響を与えるかもしれない要因はものすごくたくさんあります。そのたくさんの要因の中で、影響がありそうな候補を何千個、何万個と自動で作り出し、かつそれらを絞り
ハンバーガー統計学にようこそ！
｜向後研究室ホームへ｜次へ→ ハンバーガーショップで学ぶ 楽しい統計学 ──平均から分散分析まで── Web独習教材「ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学《にようこそ！ この教材は、実際に大学の授業で使用したものです。それを一般公開しますので、どうぞお役立てください。 下のメニューに従って１章から７章まで順番に学習していくと、平均から分散分析までを習得することができます。大学の卒業論文レベルで使う統計学として、きっと役立つことでしょう。なお、相関（相関から因子分析まで）については、姉妹編の「アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学《が公開されています。 さあ、がんばって進めていきましょう。 教材メニュー
データサイエンス・スクール/統計力向上サイト
パソコンやスマートフォンなどで気軽に学べるオンラインの統計講座「データサイエンス・スクール」です。
なぜ、統計学が最強の学問なのか？
東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、現在はデータを活用する様々なプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および人材育成に従事する。著書に『統計学が最強の学問である』(ダイヤモンド社)、『1億人のための統計解析』(日経BP社)などがある。 統計学が最強の学問である 2013年1月に発売されるや、ビジネス・経済書としては異例のベストセラーとなり、統計学ブームの端緒となった『統計学が最強の学問である』。同書の発刊1周年と30万部突破を記念して行われた、著者の西内啓氏と二人の科学者［多摩大学情報社会学研究所所長・公文俊平氏、物理学者・楽天株式会社執行役員・北川拓也氏］との対談を公開する。 バックナンバー一覧 35万部を突破
データえっせい
本日，大腸内視鏡検査を受けてきました。そのいきさつの記録です。 私は毎年，横須賀市の成人特定健康診断を受けています。会社員なら強制的に健診は受けさせられますが，私のような在野人は，自分で手配しないといけません。まあ市から送られてくる受診券を持って，近くのかかりつけ医に行くだけですが。 有料のオプションとして，胸部検査や大腸がん検診もついています。後者については躊躇する人も多いでしょうが，私は毎年受けることにしています。お肉をバクバク食べますのでね。 昨年の11月半ば，渡された検査キットを使って，自宅にて便を採取しました。正確さを期すため2回行うのですが，2回目は，お尻を拭いたトイレットペーパーに血がついていました。排便の時に，肛門が切れるような感覚があり，おそらく痔だなと思いました。しかし便に血が混ざってしまった可能性が高く，これは陽性と出るな，と覚悟を決めました。 1か月経った12月半ば
労働の二極化に抵抗する、上級者への簡単な道～とあるカキ氷屋の統計技師（データサイエンティスト） - ネガティブにデータサイエンティストでもないブログ
本記事は長くなりすぎて端折った前回の続きです。前回を読まなくても読めます。 労働の二極化に抵抗する、捨てるを捨てないという1つの選択肢 http://negative.hateblo.jp/entry/2013/09/02/202445 前回言及できなかった意味不明なままのカキ氷まで話を広げます。 前回論じたように、スキルの差は拡大していく一方です。世の中には確実に上級者と呼ばれる人が存在します。これは一体なぜでしょうか。 経済金融だって医療だってネット広告だってどの分野でも同じことですが、上級者は皆、特化した戦力を持っています。経済を俯瞰する私のスコープから見れば、上級者とは需要に選ばれし者であり供給に見放された者のことではないかと思っています。 皆さん、特別なことではありません。会社組織業務のスコープを変えれば、個人家族友人共同体のスコープを変えるだけで、誰でもそうなりえます。 極一部
次の10年、「統計分析」こそテクノロジー分野でいちばんホットな職業になる
The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」（テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは）では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing （データマイニング／機械学習／人工知能／自然言語処理） Business Intelligence/Competitive Intelligence （ビジ
過去20年、労働市場で起ったこと（まとめ） - Chikirinの日記
二日前に書いた話、あの日には“脳みそ切れ”で書けなかったことを補足的にまとめておきます。早めに書いとかないと忘れてしまうからね。とどのつまり「過去20年間にこの国の労働市場でいったい何が起こったのか。」 まずはデータをもう一度見てみましょ。 35歳未満：人口78万人増、正社員が239万人減、非正規雇用が373万人増 35〜54歳：人口267万人減、正社員が35万人減、非正規雇用が273万人増 55歳以上：人口383万人増、正社員が254万人増、非正規雇用が394万人増。 皆が最も注目するのが、唯一正社員の絶対数が増えた55歳以上層でしょう。当時35歳〜だったこの世代は、経済大国になった日本で正社員雇用され、すべての人生を会社に捧げてきた人達です。いわゆる団塊世代を含み、労組の組織票の中心世代でもあります。 この層の雇用を守るということが、過去10年以上にわたって経済後退に苦しんだ日本の最大
因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
971人の回答から見えたIT業界の悲しい組織風土の現実、半数が「同僚のことをよく知らない」
ある程度は予想された結果とはいえ、これほど深刻な状況だったとは──。そう言わざるを得ない衝撃的な回答の数々だった。 日経情報ストラテジーとITproが2013年2月に共同で実施した、IT業界における組織風土改革についてのアンケートの集計結果である。 このアンケートは、ITproのウェブサイトと、日経情報ストラテジーが2月22日に都内で開催した有料セミナー会場の両方で実施した。内容は同じものである（実施したアンケートのページはこちら：助けて！組織風土改革にすがるIT業界、既にアンケートは終了）。 6つの質問と自由意見に対し、合計で971件もの回答をいただいた。まずはこの場でご協力いただけたことに、お礼を言いたい。本当にありがとうございました。 回答はITproで883件、セミナー会場で88件の有効数が集まった。ITproでのアンケート期間は2月5日から同19日までである。 対象はITproの
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ビッグデータというか、根拠を元に主張をするという行動原理の話(山本 一郎) - 個人 - Yahoo!ニュース
幸せを感じる年収や通勤時間：統計からの回答
https://jp.techcrunch.com/2012/08/17/20120816how-statwing-makes-it-easier-to-ask-questions-about-data-so-you-dont-have-to-hire-a-statistical-wizard/