「たらい」が2回まわったら新ポジションの合図 - 宮田昇始のブログ
会社が大きくなって「たらい回し」が起きはじめた 先日、カスタマーサクセスのVPの高橋がこんなことを言っていました。 「たらいが2回まわったら新ポジションの合図」 SmartHRを公開してから3年11ヶ月。事業が大きくなり、組織も細分化。社員数は正社員だけでも150名を超え、細分化されたチームにも人が増えてきました。 社内ではときどき「たらい回し」が発生するようになってきました。 そもそも「たらい回し」とは？ そもそも「たらい回し」とは何か？ググってみました。 物事をよその部門に対応させて面倒事を回避しようとするさま、あるいは、行く先々で他の窓口へ行くように案内されなかなか目的を果たせないさまなどを意味する表現。 （参照元: たらい回し(たらいまわし)とは何？ Weblio辞書 ） 一般的な企業におけるたらい回しは、この「よその部門に対応させて面倒事を回避しようとするさま」という表現が合いそ
プロでもよくある線形回帰モデルの間違い - Qiita
最近、データサイエンスが流行っていることもあり、線形回帰モデルについても解説記事を見かけることが多くなりました。情報にアクセスしやすくなったのはいいことだと思うんですが、ずっと以前から間違いや解説の不足が多い理論なので、私なりに解説を試みたいと思います。全体的にあまり厳密ではありませんが、線形回帰モデルを学びたての方には有益な記事になるかなと思います。 あと、私も勉強中の身なので、間違いがあったらご指摘いただけたら嬉しいです。 本題 さて、よくある間違いとは以下のような解説です。 線形性の仮定が満たされていないので、線形回帰モデルを使ってはいけない 残差が正規分布&等分散ではないので、線形回帰モデルを使ってはいけない 回帰係数に対するt検定の結果をもとに、p値が大きい説明変数を除外する 多重共線性があるとよくないので、変数間で相関が強い、もしくはVIF値が大きい変数を除外する AICが小さ
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