【格ゲー】『俺を獲れ』ウメハラがデータ収集のGeminiさんに厳しい対応をしていた理由が判明！「オレ自身が自分のプレイをデータ収集に近い感じでSF4から見てた」「だからこそ言いたい。メチャレベル低いすよって」 | まじっく ざ げーまー - ゲームのレビュー、攻略、情報サイト
ストリートファイター6 格ゲーマートーク 【格ゲー】『俺を獲れ』ウメハラがデータ収集のGeminiさんに厳しい対応をしていた理由が判明！「オレ自身が自分のプレイをデータ収集に近い感じでSF4から見てた」「だからこそ言いたい。メチャレベル低いすよって」 今回は、先日おこなわれたウメハラさんの企画「俺を獲れ」での、配信裏話を取り上げます。コメント欄の読者さんから情報を提供してもらいました。 取り上げるのは、SFL2021のデータを収集し、分析した情報を紹介していたGemini（ジェミニ）さんに関する話です。 以下、配信書き起こしです。 ソース元リンク：俺を獲れ振り返り（ウメハラさんのツイッチチャンネル） （アーカイブ50分付近のトーク） トークが長かったので要約で済ませようと思ったのですが、あまりに良い話が出てきたので結局書き起こした部分もあります。カギ括弧内は全てウメハラさんの発言です。 ウ
総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
｢日本の空き家問題はほぼデマ｣データが示す根拠
日本において、長期的な空き家率の上昇という現実と、将来のいっそうの悪化というイメージは描きやすい。なぜなら、総人口はすでに減少しており、現在でも空き家率が高いうえに、新規着工戸数が毎年100万戸弱あるからだ。単純に住宅ストックは今後も余り続けるに違いないと思うかもしれない。 私たちが空き家問題で想像していたことは、賃貸でいうと空室が多くて賃貸住宅経営が立ち行かないという問題であり、持ち家でいうと放置されて廃墟化しつつあり異臭を放つような空き家の問題ではないだろうか。 しかし、この空き家の基となる5年おきに行われる「住宅・土地統計調査」の空き家の定義はその想像とは異なっている。入居者が募集されている賃貸住宅、売りに出されている住宅、通常は住んでいない別荘が含まれているのだ。国土交通省の「令和元年空き家所有者実態調査」によると、それらは43％（二次的住宅・別荘用25.8％、貸家用4.4％、売却
まん延防止重点措置の政府方針に明確な反対意見 分科会の議事録で判明（楊井人文） - エキスパート - Yahoo!ニュース
1月25日に開かれた政府の新型コロナに関する基本的対処方針分科会で、まん延防止等重点措置の適用範囲を拡大する政府の方針に対し、肺炎の発生頻度について季節性インフルエンザより相当程度高いという条件を満たしているか疑問があるなどと委員から反対意見が出ていた。このほど公開された議事録から判明した。 尾身茂会長は分科会の後、記者団に対し、様々な議論があったことを明らかにしていたが、委員から明確な反対意見が出ていたことは説明していなかった。 現在主流となっているオミクロン株の病原性が法令上の要件を満たしているかどうかについては、筆者が1月下旬に内閣官房の担当者に取材した際、比較検討をきちんと行っていなかったことが判明している。 （関連記事）オミクロン株で肺炎の頻度は? 政府､インフルと比較調査せず｢まん延防止措置｣適用か 特措法違反の疑い（1/20） 2月3日の基本的対処方針分科会（持ち回り開催）の
食塩さんと名取宏（NATROM）との会話。主に甲状腺がんの過剰診断について。 - NATROMのブログ
Twitterにおいて、食塩（tableSalt0117）さんと議論になりました。お返事が長くなり、またTwitterの仕様上、やり取りがわかりにくくなりますので、詳細にはついてここでお答えいたします。まずは、食塩さんと名取宏（NATROM）の会話をTogetterでまとめました。漏れがないようにはしていますが、もし、漏れがありましたらご指摘ください。 ■食塩さんと名取宏の対話。主に過剰診断について。 - Togetter 以下、斜体は食塩さんのご発言からの引用です。食塩さんは、ここのコメント欄でもTwitterでも、どちらでお返事をなさってもかまいません。また、食塩さん以外の方でも、ご質問がある方は、コメント欄に書き込んでくださってかまいません（できればコメント欄のほうがありがたいです）。他の方々にも参考になるように、重要な部分は強調いたしました。 >「エビデンスはある」とおっしゃるんで
都道府県・男女別進学率の表を作ったら、毎日記者の脳が心配になった
こんな記事があった 声をつないで：女子の大学進学 東京と鹿児島で格差2倍超 10県は30％台どまり | 毎日新聞 https://mainichi.jp/articles/20220213/k00/00m/040/124000c これを見て他の都道府県も知りたかったので、基になっている学校基本調査という奴から表を作ってみた。ただこの統計表は4年生大学以外の短大や専門学校への進学も含まれるものだ。 わかること 進学率そのものは女性の方が高い。これは全国的にも鹿児島県でも同じで、男性の方が進学率が高いのは、北海道、山梨県、静岡県。ただいずれも値は拮抗し男女差2％以内。 進学率が最も低いのは鹿児島県ではなく沖縄県の41%。ついで山口県で44%、鹿児島県で45%なので、沖縄県が4ポイントも低いことに。トップは京都府で70%の進学率がある。沖縄県に対して27ポイントも違うので、男女格差よりも都道府県
バングラデシュのマスク研究から何を結論すべきか？・再訪 - himaginary’s diary
以前、バングラデシュでのマスク着用に関するRCTについて、Ben Rechtによる批判的な検証を取り上げたことがあった。その後、研究者がデータを公開したとのことで、Rechtが公開自体は賞賛しつつも改めてそのデータを批判的に検証している（H/T タイラー・コーエン）。以下はその概要。 公開されたデータは： 対照群（nC）：300村の163,861人、陽性者数（iC）＝1,106人 処置群（nT）：300村の178,322人、陽性者数（iT）＝1,086人 この結果には、以下のような問題点がある： 34万人以上を8週間検証して差はわずか20人。 マスクでは盲検は不可能なので、当然ながら盲検ではない。 処置群では、マスク促進以外に、社会的距離などの他の措置に関する教育も行われた。 研究者による検査に同意して研究対象となった人の比率は、処置群が95%、対照群が92%。この差だけで観測された差を拭
バングラデシュのマスク研究から何を結論すべきか？ - himaginary’s diary
バングラデシュでのRCTの結果を基に、マスクはコロナ感染防止に有効である、という報告が出されたが、UCバークレーの機械学習の研究者であるBen Rechtが「Effect size is significantly more important than statistical significance.」と題したブログエントリでその結果に疑問を呈し、タイラー・コーエンが表題のコメント（原文は「What should we conclude from the Bangladesh mask study?」）を付けてそれにリンクした。以下はエントリの概要。 マスク着用がコロナ感染を減らすというバングラデシュでのクラスターランダム化比較試験（クラスターRCT）の報告は、マスク支持派の間では自説を支持する実証結果として歓迎されているが、統計的曖昧さがあるため、同報告から言えることはあまりないので
統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai
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Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
なぜ日本男子は世界で唯一､女性より幸福度が低くなるのか？
世界では『女性・高齢・低学歴の者ほど幸福度が低い』が、日本人はこれにすべて反しているという。Ranta Images - iStockphoto 「幸福度」を国別・男女別にみると、先進国や発展途上国を含むほとんどの国は女性のほうが男性より低い。一方、日本は逆に男性のほうが低い。統計データ分析家の本川裕氏は「OECDの統計を分析すると、世界のスタンダードは『女性・高齢・低学歴の者ほど幸福度が低い』が、日本人はこれにすべて反している」という――。 世界の中で日本人の幸福度は低いのか高いのか 本連載で以前、「男女格差ランキング120位は本当？ ｢女性が差別される国｣日本で男より女の幸福感が高い皮肉」というテーマを扱い、反響が大きかった。 今回はこの時とは別のデータを使い、やはり日本人の幸福度は、世界の傾向とは反対に女性の方が高い点を示すとともに、男女別だけでなく、年齢別、学歴別といったその他の属
今起きている革命、「因果革命」とは - Qiita
みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統計的因果推論は学ぶ価値のある分野です。本記事を読まなくても下記に挙げた書籍を未読の方はぜひ一読してみてください。Qiitaでも因果推論についての記事はいくつもあります。しかし、私が感動した点を明示化した記事は見当たらなかったため本記事を投稿しました。 この記
変異ウイルス拡大のイギリス 一日の感染者2万超える | NHKニュース
イギリスでは、インドで確認された変異した新型コロナウイルスの感染が拡大していて、1日の感染者が2万人を超えました。一方で政府は、死者の数については、ワクチンの効果によって抑えられているなどとして、感染対策の規制の撤廃を来月、予定どおり行う構えです。 “規制の撤廃計画は予定どおり” イギリスでは、インドで確認された変異ウイルスのデルタ株の感染が拡大していて、新たな感染の95％を占めています。 保健当局によりますと、28日、1日の感染者は2万2868人で、ことし2月上旬以来、初めて2万人を超えました。 感染して死亡した人は3人でした。 就任したばかりのジャビド保健相は議会で演説し、感染者数は増加しているもののワクチンの効果によって死者の数は抑えられ、入院する人の数も感染が急激に拡大したことし1月に比べて少ないと指摘しました。 そして「ウイルスを根絶することはできない。共生する必要がある。ビジネ
Steamで配信されている作品に投稿されたレビューを1316作分調査し、本当に日本人が悪評をたくさんつけるクソマナー野郎なのか確かめました。｜男鹿梨衣子
Steamで配信されている作品に投稿されたレビューを1316作分調査し、本当に日本人が悪評をたくさんつけるクソマナー野郎なのか確かめました。 2021/06/16 04:23 自身の主張である「日本人ゲーマーが悪評レビューを投稿しまくるマナーが悪い集団と糾弾するなら、ソースを出すべきだ」という部分が無視され、スマホ市場の話など論点をずらし炎上させられている状況に感情的になり冷静さを欠いていた部分を精査し、意見を正しく書き直しました。 前記事では「コミュニティを批判するならば、データを基にしてほしい」という趣旨のもと、Steam上での状況を軽く説明した。だが、「こんなデータではなにも言えない」「データを出せというが、コミュニティ擁護側のデータがこれでは信用に値しない」など数々のご指摘を頂いた。 そこで本記事では前記事で行ったSteamのレビュー数とその不評率の調査を拡大し、Steamにて販売
酷く質の悪いワクチン関連論文を元に、さらにネット上で誤解釈で大変なデマが出回る : やまもといちろう 公式ブログ
ワクチン接種と国民の態度については、それ相応に各種の事前研究が進み、接種計画に反映されたりしています。なので、ある程度は関係者の間では「肌感」があるところなのですが、さっきTwitterを見ていたら「Facebookユーザーの大多数がワクチン接種を拒否」とか「18歳から29歳までの40％以上がワクチン接種に否定的」とかいう明らかなガセネタが出回っていたので（既に削除）、元論文を観に行きました。 そしたら、元ネタは独立行政法人産業経済研究所（RIETI）が発行したディスカッションペーパーのていをした調査報告書だったわけなんですが、流し読みして悶絶するような個所がいくつかあり、椅子から落ちそうになりました。 https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/21j026.pdf 元データが開示されていないので検証のしようもないんですが、まず、18歳から29歳
何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談
「大阪だけ異様に死亡率が高い」が誤解である点について(その1)
数字をちゃんと見てる人にとっては明らかなデマなのですが、わりと広く信じられているものとして、「ずーっと大阪だけ異常に死亡率が高い」という言説があるようです。 確かに大阪は2021年4月29日に北海道を抜かして以降、人口あたりの累計死者数では１位ではあるものの、感染確認あたり死者数はまぁ標準的な部類ですし、人口あたり死者数もそれほどでもないので、過度に悪く見られているといえるでしょう。 以下では、2021年5月8日時点での感染確認・死亡者と、2019年10月1日時点での各都道府県人口を使います。（人口がちょっと古いのは、公表されている人口統計の確定値（速報値ではなく）がちょっと古いのと、人口変動を加味するときちんと連続性を持って集計するのが手間だからです。） 2021-05-08時点の各種集計値都道府県人口(万人)累計感染確認累計死者累計感染確認/万人(順位)累計死者/万人(順位)感染確認あ
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俺、バカだからよくわかんねぇけどよ…… #統計学 の勉強を薦められたから、子供向けの本を買ってきたったわ
「日本の犯罪が2002年から五分の一に。他の先進国は？」･･･経済発展でなく、近代文学の広まりと暴力・殺人の減少数が比例する！？
統計の主役交代、コロナで加速 政府も民間データ頼み - 日本経済新聞
