スロウでローファイ Xをやめてから急に写真を撮る速度が落ちたようで、そういえば最近このblogにもフィルム写真の話題を書いていない。 写真に飽きたわけではなくペースが落ちただけなのだが、よくよく考えてみれば写真なんて分野はそうそう目新しいことが起きるわけでもなくイノベーショ…
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スロウでローファイ Xをやめてから急に写真を撮る速度が落ちたようで、そういえば最近このblogにもフィルム写真の話題を書いていない。 写真に飽きたわけではなくペースが落ちただけなのだが、よくよく考えてみれば写真なんて分野はそうそう目新しいことが起きるわけでもなくイノベーショ…
【野球】セイバーメトリクスの研究やべえｗｗｗｗ : なんJ PRIDE
【野球】セイバーメトリクスの研究やべえｗｗｗｗ 2012年10月25日10:00 Category : 野球議論/野球雑談 | コメント( 50 ) Tweet http://hayabusa.2ch.net/test/read.cgi/livejupiter/1350993534/引用元 1 ：風吹けば名無し：2012/10/23(火) 20:58:54.26 ID:muc6zpsn 米国の大学が研究してる対戦相手の成績に連動する指標がヤバイ 例えば打率を例にとると 被打率.500の投手から打率.300の成績と 被打率.100の投手から打率.300の成績 は同じ価値を持つものではない よって対戦した全ての投手の被打率を随時集計して打率の価値を算出する これには膨大な量の計算が必要なためスーパーコンピュータなるものが 使われるらしい 3 ：風吹けば名無し：2012/10/23(火) 20:
サッカーでの“左利き”について語るスレ :
Twitter Facebook LINEでおくる B! Bookmark 更新通知を受ける 移籍・レンタル・戦力外「ら」スレpart3903 http://ikura.2ch.net/test/read.cgi/soccer/1349683638 361 U-名無しさん＠実況はサッカーch：2012/10/08(月) 20:26:12.81 ID:g8hiKSoi0 U-16日本代表帰国。吉武監督ワールドカップまでに出てきて欲しい選手として『大型なセンターバック、左利きの選手をあと何人か欲しい。突出した速さのあるＦＷ』 — takakingさん (@football_city) 10月 8, 2012 478 U-名無しさん＠実況はサッカーch：2012/10/08(月) 20:59:48.35 ID:lwlW1vRhO >>453 よくフォーメーション記載するときCBの位置って左右問わ
説明と選抜：統計学における２つの「関心」 - 社会学者の研究メモ
社会学者や経済学者にとって、統計学をベースにした計量分析とは、何かを因果的に説明する道具であるという側面がある。賃金を学歴で説明するというとき、それは他の条件が同じで学歴が変化したときの賃金の変化量を推定する、という意味である。 （記述的な分析手法を含めて）統計学を学ぶ人のほとんどは、この「説明(explanation)」のためにそれを学んでいるのだと考えられる。 しかし統計学には、それとは全く異なった目的が託されることもある。それは「選抜(selection)」である。統計学を選抜に使うというのは、それをアカデミックに活用している研究者からみても、実はあまり馴染みのない考え方である。というのも、あとで詳しく述べるが、選抜は学問的説明とは相容れない考え方だからだ。 しかし選抜は、実践家においては大いに意味がある考え方である。「限られた回数の耐久力テストの結果から、真に優れた個体を選抜する」
「サッカーにおいてデータは役に立つのか？」問題 - pal-9999のサッカーレポート
(１／１７追記。すいません、計算間違いがあったので、書き直しを行ってます。それに伴って、数値も書き直しています。大変申し訳ありません。) というわけで、本日の更新でございます。今回は、ちょいと、データをいじってみようと思いまして、いくつかのサイトから、サッカーのデータと引っ張ってきて、色々と調べました。 データ元ですが、 ひかりＴＶ Ｊリーグ サッカーデータランキング Ｊリーグ公式サイト：試合記録 からです。残念な事に、詳細なデータは、2008年のものと2009年のものになりますので、そのあたりはご容赦を。 サッカーとデータ革命 なんですが、最初に、記事のご紹介から。 http://データ革命が、欧州サッカーを「マネーボール化」する（その１） – from 『WIRED』VOL.2 データ革命が、欧州サッカーを「マネーボール化」する（その２） – from 『WIRED』VOL.2 データ
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] R言語によるクラスター分析 - 活用編
データマイニング+WEB勉強会 第３回（2010/04/17）での講義資料です。「R言語によるクラスター分析 - 活用編」 hamadakoichi 濱田晃一。 途中、質問・議論をはさむ双方向形式で進行し、２時間の講義を行いました。 Read less
![[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] R言語によるクラスター分析 - 活用編](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/52687d109360ac1f433027823a8d375bae826956/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fcluster-100416230155-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
主成分分析が簡単にできるサイトを作った - ほくそ笑む
あけましておめでとうございます。 本年もよろしくお願いいたします。 主成分分析 さて、昨年の終わりごろから、私は仕事で主成分分析を行っています。 主成分分析というのは、多次元のデータを情報量をなるべく落とさずに低次元に要約する手法のことです。 主成分分析は統計言語 R で簡単にできます。 例として iris データで実行してみましょう。 data(iris) data <- iris[1:4] prcomp.obj <- prcomp(data, scale=TRUE) # 主成分分析 pc1 <- prcomp.obj$x[,1] # 第一主成分得点 pc2 <- prcomp.obj$x[,2] # 第二主成分得点 label <- as.factor(iris[,5]) # 分類ラベル percent <- summary(prcomp.obj)$importance[3,2] *
すごい講演で有名な「TED」から学ぶ統計的に最高＆最低プレゼンの条件 - GIGAZINE
「広める価値のあるアイディアを」ということで主にテクノロジー・エンターテイメント・デザインの3ジャンルを扱う「TED」は公式サイト上で数々のスピーチ＆プレゼンムービーを日本語字幕付きで公開しています。非常に興味深いものからそうでないものまで、講演する人の実力は多岐にわたっているのですが、数多のプレゼンを統計学のアプローチから解析し、TEDにおける史上最高のプレゼンと史上最低のプレゼンの条件をプレゼンするというすさまじい講演がかなり秀逸です。 Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks) | Video on TED.com http://www.ted.com/talks/lang/jpn/lies_damned_lies_and_statistics_about_tedtalks.html もし今TEDのホームページに行くと延べ1週間
DistroWatch.com: Put the fun back into computing. Use Linux, BSD.
The DistroWatch Page Hit Ranking statistics have attracted plenty of attention and feedback over the years. Originally, each distribution-specific page was pure HTML with a third-party counter at the bottom to monitor interest of visitors. In May 2004 the site switched from publicly viewable third-party counters to internal counters. This was prompted by a continuous abuse of the counters by a han
明治製菓『サイコロキャラメル』の出目確率 [コンビニグルメ] All About
明治製菓『サイコロキャラメル』の出目確率遠足・キャンプなどでゲームをするときのお供、明治製菓の『サイコロキャラメル』の出目はどの目も均等に出るのでしょうか。今回は中身入りと中身無しの2つのパターンについて実験してみました。 今回の実験の目的明治製菓の『サイコロキャラメル』といいますと、パッケージがサイコロになっており、スゴロク等のゲームに使えることが特徴なのは皆様ご存じだと思います。サイコロというと、以前フジテレビ『トリビアの泉』でも紹介されていましたが、市販のサイコロ、実は出目の確率がきっちり6分の1ではないそうです。限定受注生産販売サイト『たのみこむ』でも精密なサイコロを希望する人がいらっしゃいまして、実際市販化されていましたね。 そこで今回は、サイコロキャラメルの出目確率を調査いたしました。もちろん、中身入りと中身無しの2パターンです。 実験材料と実験方法
![明治製菓『サイコロキャラメル』の出目確率 [コンビニグルメ] All About](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8f530daf3cb408d6b6a0ba6f38ed7ccece36cffc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.aacdn.jp%2Faa%2Fcommon%2Fogp300_300.png)
〈統計学へのお誘い本リスト（11 Nov. 06 版）〉 - leeswijzer: een nieuwe leeszaal van dagboek
→ アップデート：〈6-September-2011版〉． 数理統計研修の受講生から，「統計学の参考図書を紹介してほしい」との依頼があったので，下記のような「お誘い本リスト」をつくってみた．“門前”から“門”までの「参道」がやや長い気がするが，そこは気の迷いや逡巡が憑いてまわる相手のために，ということでご容赦を．また，いったん“入門”してしまった後は，手法ごとにそれぞれ適切な本（中級書）がきっとあると思うが，上のリストではそこまでは考えていない．ただし，ぼくの担当している講義が「実験計画法」だったりするので，この分野については数冊選んで，リストに付けた．なお，〈R〉に関する参考書は別のリストを参照されたい． ご意見などありましたら，ご連絡ください． 門前で迷っている人のためのコミック系入門書 高橋信『マンガでわかる統計学』（2004年7月刊行，オーム社，ISBN:4274065707→版元
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