退職エントリの解説文
先日書いた退職エントリが、退職エントリとしては史上最高の反響を得たのではないかと思っています。 数値的な実績としては、このブログへのアクセス数が、この4日で10万。ピークは12/22に53000です。他には、ご存知の方も多いかと思いますが、はてブのホットエントリで断トツの一位となりました。最終的には、820users(?)という記録まで行きました。一番最初にホットエントリ一位に気づいた時が250くらいで、ここらへんをとると通常は一位になるようですから、820というのは完全に異常です。それだけ反響があったということです。 私、このエントリを決して日立製作所を貶める目的で書いたわけではありません。むしろ、素晴らしい会社だと思っていて、だからこそ、優秀な技術者が気持ち良く働けない原因を改善し、自浄することで、もう一度復活して欲しいという思いから書きました。エントリを読んだ人から、「分かりやすい」
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log 変換する？しない？AICでモデル比較するときの注意点 - ほくそ笑む
データを分析にかける前に、出力変数を log 変換する、というのはよくあることだと思います。 次のデータを見て下さい。 このデータ、線形モデルに当てはめる前に log 変換したほうがよさそうだなーというのが見てとれます。 それもそのはず、このデータは次のように作っています。 N <- 100 x <- runif(N, min = 1, max = 2) y <- exp(x + rnorm(N, sd = 0.3)) data <- data.frame(x, y) それでは、log 変換しないバージョンと、するバージョンでモデルを作成して、AIC を比較してみましょう。 model <- lm(y ~ x, data) model.log <- lm(log(y) ~ x, data) aic <- AIC(model, model.log) print(aic) ## df AIC
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