今さら放射線管理区域がどうこうと騒いでいるが… - 宇宙線実験の覚え書き
僕が原発事故で最も印象的だったことは、行政から公表された数値を読解する能力が、日本の大手報道機関には欠如しているという事実です。もちろん、報道機関は報道機関であって研究機関ではないですし、曲がりなりにも物理学で博士号を持つ僕が、「日本のマスコミ分かってねーなぁ」と文句垂れるのは簡単です。 けれど、もうちょっと報道機関にグラフ描いたり計算できる人間が揃っていても良いのではないだろうか。大学院重点化というのは、科学の専門家を色々な分野に送り出すための布石だったのではないのか。そういうことを繰り返し感じた 40 日間でした*1。 以下、いくつかの例を*2。 1. 放射線量の変化のグラフ 初期の頃から、放射線量の測定値は東京電力や自治体、文部科学省によって公表されてきました。しかし、公表された毎時の線量を単発で報道するのみで、誰もその増減がどうなっているかなんて報じることはありませんでした。さらに
実践! Rで学ぶ統計解析の基礎 | wrong, rogue and log
告知です。@ITのCoding Edigeというフォーラムにて「実践! Rで学ぶ統計解析の基礎」という連載を始めました。第一回は「Rは統計解析のブッシュナイフだ」と題して、連載の仁義を切ることとRを用いたカイ二乗検定の導入を書きました。 第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ http://www.atmarkit.co.jp/fcoding/articles/stat/01/stat01a.html この連載では、実務者が公知になっているデータ（「オープンデータ」と連載では呼んでいます）を利用して、手でRを動かしながら統計解析を実践するように企画しました。そして、読者がそのことによって、統計的なリテラシーを喚起されたり、統計的な認知モデルを頭に描いたりできるといいな、と思っています。対象読者は、統計解析や統計学をきちんと学習する機会が得られなかったけれど、それを知りたいと望む全ての人で、
第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 - ＠IT
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
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