食べログ3.8問題を検証 - クイックノート
先日、twitter上で食べログの星の数について、 ある問題が話題になりました。 食べログの闇として話題になったその問題とは、 「評価3.8以上は年会費を払わなければ3.6に下げられる」 というものです。 食べログは飲食店についての口コミを集めるサイトで、 その評価は実際のユーザーによって形成されるものとして広く認知されています。 専門的なグルメリポーターでもなく、 一般の人々の素直な感想を集めることで、 その飲食店のリアルな価値が知れると期待して、 利用しているユーザーも多いでしょう。 それだけに、 「食べログが評価を恣意的に操作しているかもしれない」という話は、 瞬く間にネットで話題となりました。 さて、この話は実際に行われていることなのでしょうか。 食べログでは、当然評価点は公開されているので、 このような恣意的な操作があれば、 何らかの形で偏りが見つかるはずです。 ということで、食
Tokyo.R #76 (2019年03月02日) @ DeNA #TokyoR
Kien Y. Knot @0_u0 ナァ……お前TokyoRのLT準備する釣ったよなぁ……なんでkaggleやってんだよ……なぁ……わかってんのか……優先順位在るだろ……なあ…… 2019-02-24 13:39:40
統計言語 「R」の神はなぜ無償で貢献したのか
統計データを分析する際に使う「R」というプログラミング言語がある。無料のオープンソース・ソフトウェアで、Rを使えば、データの加工や操作、線形回帰、ランダムフォレストのような機械学習の分析、解析したデータの可視化が可能になる。「Python（パイソン）」と並び、統計分析を手がける人々に人気の言語だ。 Rはオープンソースのため世界中のエンジニアが修正や機能追加を進めている。その中で、データフレームの操作に特化した「dplyr（ディープライヤー）」やデータ可視化の「ggplot2（ジージープロット2）」など、人気のパッケージ開発で貢献した人物がいる。ソースコードの入力からコンパイルやデバッグまでが可能なRの総合開発環境を提供するRStudioのチーフ・サイエンティスト、ハドリー・ウィッカム氏だ。 ウィッカム氏が独力で作り上げたパッケージは今では大学の研究者からジャーナリストまで、数多くの人間が使
reticulateパッケージでPythonを使う - Qiita
概要 reticulateパッケージはPythonを活用するRのパッケージ reticulateパッケージの使い方とライブラリ利用例を実行結果を提示して確認 試したライブラリはSentence Piece, Pytorch, AllenNLPなどは動作している （本記事ではRを「パッケージ」とPythonを「ライブラリ」という風に書き分けています） 前書き 有用なライブラリがPythonで開発されているため使いたくなりますが、Pythonはわからない・書けないというRユーザーは未だに多くいらっしゃいます。 しかしながら、すでにあるPythonライブラリの関数にデータを適用した結果だけが欲しいのであれば、reticulateパッケージで事足りてしまうようです。 同様のパッケージには以前に紹介したPythonInRやrPythonなどがありますが、reticulateがリリースされてからは私は
Example for a latent class analysis with the poLCA-package in R – ahoi data
When you work with R for some time, you really start to wonder why so many R packages have some kind of pun in their name. Intended or not, the poLCA package is one of them. Today i´ll give a glimpse on this package, which doesn´t have to do anything with dancing or nice dotted dresses. This article is kind of a draft and will be revised anytime. The „poLCA“-package has its name from „Polytomous L
相関と因果について考える：統計的因果推論、その(不)可能性の中心
3. 今回のもくじ イントロ -『相関と因果』再訪 基礎編 - 因果概念の変遷： 心の習慣 から 反事実 へ - 因果と確率論を繋ぐ：Pearlのdo演算子 実務編 - 重回帰とは因果構造分解酵素である - バックドア基準による変数選択 考察 - 因果推論の不可能性, モデル選択の３視点 4. 相関と因果は一致しない 86 女 性 84 の 平 82 均 寿 80 命 78 （歳） 30 34 38 NHKの放送受信契約数（百万） http://www.stat.go.jp/data/nihon/02.htm 元データ→ http://pid.nhk.or.jp/jushinryo/know/pdf/toukei2010.pdf 5. 相関と因果は一致しない 86 p < 0.00000002 女 2 性 84 R = 0.99 の 平 82 均 寿 80 命 78 （歳） 30 34 3
究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか！ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ！」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて１千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
はじめての「R」
2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431Read less
ROC曲線
試験の点数から○○大学に合格（T）か不合格（F）かを予測したいときや，検査値から病気（T）か健康（F）かを判断したいときなどがあります。要するに，与えられた値から，真（TRUE）か偽（FALSE）かを判断したいわけです。 例として右の表のような場合を考えましょう。 与えられた値をどこで切っても，TとFは完全には分離できません。例えば11で切って，11以上を陽性（positive），11未満を陰性（negative）とした場合，10個のTのうち5個がpositiveに入りますので，true positive（真陽性）の割合は0.5です。また，5個のFのうち1個がpositiveに入りますので，false positive（偽陽性）の割合は0.2です。そこで，(0.2, 0.5) をプロットします。このように，区切る値（閾値，カットオフポイント）をいろいろ変えて，横軸にfalse positi
Notes on the use of R for psychology experiments and questionnaires
Notes on the use of R for psychology experiments and questionnairesJonathan Baron Department of Psychology, University of Pennsylvania Yuelin Li Department of Psychiatry & Behavioral Sciences Memorial Sloan-Kettering Cancer Center *March 6, 2011 Contents 1 Introduction 2 A few useful concepts and commands 2.1 Concepts 2.2 Commands 2.2.1 Getting help 2.2.2 Installing packages 2.2.3 Assignm
Incanter: Statistical Computing and Graphics Environment for Clojure
Incanter is a Clojure-based, R-like platform for statistical computing and graphics. Incanter can be used as a standalone, interactive data analysis environment or embedded within other analytics systems as a modular suite of libraries. Features Charting & visualization functions Mathematical functions Statistical functions Matrix & linear algebra functions Data manipulation functions Interactive,
ggplot2
ggplot2 is a plotting system for R, based on the grammar of graphics, which tries to take the good parts of base and lattice graphics and none of the bad parts. It takes care of many of the fiddly details that make plotting a hassle (like drawing legends) as well as providing a powerful model of graphics that makes it easy to produce complex multi-layered graphics. Documentation ggplot2 documentat
R AnalyticFlow
R AnalyticFlow ウェブサイトに移動します。 自動的に移動しない場合は リンクをクリックするか、ブラウザのアドレスバーに 直接 "r.analyticflow.com/ja/" と入力してください。
Microsoft PowerPoint - HTAApp_R.ppt [互換モード]</title> <meta name="Author" content="x"> <meta name="Creator" content="PScript5.dll Version 5.2.2"> <meta name="Producer" content="Acrobat Distiller 6.0.1 (Windows)"> <meta name="CreationDate" content=
HTML アプリケーションを用いた 簡易 R ツールの作成方法 舟尾 暢男 武田薬品工業 イントロ HTAApplication どうすれば「メニュー操作でデータ解析が出来る ソフト」をお手軽に作成することが出来るの？？ -R - HTA と R の組み合わせ ← 要プログラミング - R Commander に機能追加 ← 結構手間がかかる ← まだマシ？？？ HTAApplication Page 2 R とは？ オープンソース＆フリーの統計解析用ソフト 【長所】 HTAApplication 数値計算，統計解析，グラフィックス等の機能がある 機能拡張が容易に行える 使用人口が多いので，バグが少なく情報も豊富 【短所】 EXCEL などの表計算ソフトに比べて GUI （マウス操作） の機能が劣っている ⇒ R の命令を一つ一つ覚えるのが大変… ↑の短所を補う方法の
forとapplyの速度比較―data frame，matrix編 « はやしのブログ
気の利いたタイトルが浮かばない : for と apply どっちが速い？の真似をして，forとapplyの速度比較をやってみた。apply族の関数は僕は主にdata frameに対して使うので，そのあたりを中心に。テストに使用したスクリプトは以下。 v1 <- 1:10 col_len <- c(1:9*1000, 1:10*10000) names(col_len) <- col_len dlist <- lapply(col_len, function(x)matrix(rep(v1, x), ncol=x)) dlist2 <- lapply(dlist, as.data.frame) fun_lapply <- function(x)system.time(lapply(x, sd))[[3]] fun_sapply <- function(x)system.time(sappl
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Cluster Validation Statistics: Must Know Methods - Datanovia
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