背景ってちょっと苦手だな…。背景を描くにはまずパースがとれなきゃ駄目だし。難しい用語が多くてわからないよ～。 よくある話だと思います。 人体のデッサンについては多くの良い解説記事があったりしますがパースペクティブ（透視図法）に関してはほんとに少ないし間違いも多い…と以前から思っていました。 続きを読む
【イラスト】アイレベル＝水平線って誤って考える人が多い件【パースの話】
背景ってちょっと苦手だな…。背景を描くにはまずパースがとれなきゃ駄目だし。難しい用語が多くてわからないよ～。 よくある話だと思います。 人体のデッサンについては多くの良い解説記事があったりしますがパースペクティブ（透視図法）に関してはほんとに少ないし間違いも多い…と以前から思っていました。 続きを読む
法学の方が『理系』で、工学の方が『文系』という話 ～本当の理系と本当の文系について～ - 雪見、月見、花見。
理系と文系の本当の違い 理系の議論と文系の議論 - 脱社畜ブログ を読みました。 いずれも理系と文系の違いについて考え方や議論の仕方などの差違から紐解こうとする記事ですね。 理系と文系の違いの議論は昔からポピュラーで皆さんもしばしば目にされると思います。 お互いの短所をあげつらいバカにしあうものもあれば、お互いの長所を尊重して融和を図るものなど様々な意見の主張や議論がなされてきました。 この理系・文系の議論は、私も以前から書こうと頭の中で温めていたテーマで、せっかくの機会ですので、今回書いてみたいと思います。 結論的なものを先に述べておきますと、 「法学の方が『理系』で、工学の方が『文系』なので、文理の分類方法が適切じゃないんじゃない？」 ということです。 はい、相変わらず無茶言いますね、私は（笑） ま、そんな感じで、今日もボーッと考えていきましょう。 私たちを司る二種類の思考方法 理系・
制約条件の理論 - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2014年11月） 中立的な観点に基づく疑問が提出されています。（2014年11月） 広告・宣伝活動的であり、中立的な観点で書き直す必要があります。（2014年11月） 出典検索?: "制約条件の理論" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL 制約条件の理論（せいやくじょうけんのりろん、英：Theory of Constraints）もしくは制約理論（せいやくりろん）とは、イスラエルの物理学者であるエリヤフ・ゴールドラットが開発したマネジメント理論である。 自然科学で幅広く活用される「原因と結果（因果関係）」というコンセプトを、人が絡む
ベイズ推定と最尤推定の違い
事後確率： ある事象Dが発生した場合、仮説Hiが正しい確率。条件付き確率で、P(Hi | D)と書きます。
会話、論文、小説の言葉はどう違うか？日本語の文は４つのレイヤーからできている 読書猿Classic: between / beyond readers
昨年は論文の書き方（→論文の道具箱）や小説の書き方（→創作の道具箱）を取り上げたが、今日は両者を包含する話題を取り上げてみたい。 日本語の文は４つの層からなる あのー、どうやら今雪が降っているみたいですね という文は、次のような４層（レイヤー）が重なったものである※。 ○命題の層（レイヤー）……「雪が降っ」（雪が降る） 文の内容の核になる部分。 ここでは〈雪が降る〉という事態を示している。 ○現象の層（レイヤー）……「今＿＿＿ている」 命題として表された事態の現れ方を示す部分で、命題の層を包むようにその外側に現れる。 事態が、時間的／空間的にどう現れるかを示したり、また肯定／否定的にどう現れるか（命題の事態が存在・現象するのか、しないのか）を示す層である。 つまり言葉と言語外の現実とが、どのような関係にあるかを示す層であるといえる。 ここでは命題として捉えられた事態（雪が降る）が、時間的に
売上にもっとも影響を与えているのは接客、立地、品揃え？ 重回帰分析で改善の優先順位を決める
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
分析のリアルがここに！現場で使えるデータ分析（1限目） 先生：吉永 恵一
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー schoo WEB-campusは「WEBに誕生した、学校の新しいカタチ」。 ＷＥＢ生放送の授業を無料で配信しています。 ▼こちらから授業に参加すると、先生への質問や、ユーザーとのチャット、資料の拡大表示等が可能です。 https://schoo.jp/class/221/room ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーRead less
“ビッグデータ分析”は本当に必要か？
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回の寄稿では、リクルートにおけるビッグデータ活用の概要を紹介しました。 今回は、具体的な事例をお話しする前に、一度、視点をビッグデータそのものに戻して、“ビッグ”であることの意義や価値をビジネス的な視点や統計的な視点からレビューし直してみたいと思います。 ビッグデータの“ビッグ”とは、そのものずばり「データ量の膨大さ」を意味しますが、ここで一つ考えていただきたいことがあります。それは、何らかビジネスに役立つ知見を得るために、本当に膨大なデータの分析が必要なのか、ということです。 インターネットが消費者のライフスタイルへ浸透している昨今、企業側に日々ストックされるウェブアクセスログのような消費者の行動データを、ビジネスに生かせないかと思
論理学は思考の「高地」トレーニング」である／ロジック・アズ・ブロックバスター
論理学の良いところは、トレーニングの効果が絶大なところだ。 たとえれば、論理学は一種の「高地」トレーニングなので苦しいが、これによって思考の「心肺機能」がアップする。 思考が「息切れ」しにくくなる。そして「登坂力」が増す。 微細な違いに気付く力や、筋が混み入った話への感受性も高まる。 学術書の類や、日本語とは思えない悪文を読むのに、きつい坂道を上るような苦しさを感じている人は、最もその効果を実感できるだろう。 しかし論理学を学ぶ人はあまり多くない。 独習は不可能ではない。 というより、自分で問題を解かないことにはどうにもならないので、習うにしろ、自分一人で取り組まなくてはならない時間が多い。 科学哲学者の内井惣七氏は、論理学の学習について、次のように言っている。 ・問題を山のように解かないと、論理学が身に付くはずがない。ぼーっと、本を眺めてマスターできるのは、フォン・ノイマンみたいな悪魔だ
第4回 ネット書店が「おススメ」を選び出すロジックとは？：日経ビジネスオンライン
ビジネスに直接役立つ統計解析の手法として、ビジネススクールでは「相関」を学びます。相関は、価格と販売数の相関関係、為替と株価の相関関係、身長と体重の相関関係など、ビジネスや経済、生物学から心理学まで幅広く使われます。 相関度の強さは、相関係数という数値で表され、－1～1の範囲に収まります。１に近いほど高い相関度があり、0に近ければ相関度は低く、－1に近づくほど逆相関にあるという考え方です。たとえば相関係数が0.8なら、高い相関と言えます。 2つの変数の相関がわかると、ビジネスに活かせます。為替とある企業の株価の相関関係が高いのであれば、トレーダーは為替の変動情報をもとに株式の売買を行えます。あるいは、特定の経済指標の変動と高い相関関係を示す銘柄の株式も存在します。統計情報からテクニカルな取引をする手法もあります。オンライン書店で使われるレコメンデーションも、相関を応用しています。 今回は、
論文の書き方、９つのルール – @attrip
論文の書き方、９つのルールです。 これってブログ書くときにも使えそうです。 ９つをちゃんと守れば良いブログが書けるでしょう。 (1)主張を書いて！ (2)理由を書いて！ (3)（構造化の）階層をそろえて書いて！ (4)概要と詳細に分けて書いて！ (5)一言で表現して！ (6)抽象的な表現でなく，具体的に言って！ (7)省略をしないで書いて！ (8)事実と意見は分けて書いて！ (9)論点を明確にして！ 参考元 論文執筆ができれば10年後も通用する文章術をゲットできる – 発声練習 (1)主張を書いて！ ブログを書く時にもつかえそうですね。 (2)理由を書いて！ 何を書いたらいいのかわからない時にちゃんと構造化して書くことで読み手に伝わりやすそうです。 (3)（構造化の）階層をそろえて書いて！ TOCというプラグインを使ってh2要素を読みやすいように構造化しています。 (4)概要と詳細に分けて
数学って面白い！？ - livedoor Blog（ブログ）
大変長らくご無沙汰しておりました。お久しぶりです。 前回の更新から二年弱の間に、数学界からは様々なニュースが聞こえてきました。 最も大きかったのは、何と言っても、京大の望月教授によるABC予想解決の報道ではないかと思います。 ABC予想とは、かなり大雑把にいうと、「べき乗とべき乗を足したものが、またべき乗になるってことは、あまりないんじゃないか？」という予想です。 ピタゴラス数なんかは、この主張を満たさない例です。例えば3の2乗と4の2乗を足すと5の2乗というべき乗数になりますよね。 しかし、2乗程度ではなく、高い乗数の数同士を足した場合、その結果は、高い乗数の数にはならなそうです。例えば、2の7乗と3の8乗の和は6689という素数であり、べき乗数ではありません。2の7乗と3の9乗の和だと、答えは19811で、これは11×1801という合成数ではありますが、やはりべき乗数ではありません。
スキル共有のコミュニティサイト「ストリートアカデミー」
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「一生モノ」の英語力をつけるには「フレームワーク」を増やすこと | ライフハッカー・ジャパン
「『理学的』学習システムのすすめ」というサブ・タイトルからもわかるとおり、『一生モノの英語勉強法』（鎌田浩毅・吉田明宏著、祥伝社新書）は、英語の習得を「理系」的に「システム」化して提示したユニークな書籍。 「理系的」な勉強法や仕事術のノウハウを、英語の学習法へ転用しているわけです。「英語は適切な学習法さえ知っていれば、誰でも使えるようになります」と力説されていますが、では、そのポイントはどこにあるのでしょうか？ 第1章「英語ができれば人生が変わる！」に焦点を当ててみましょう。 人間は「フレームワーク」に支配されている（18ページより） フレームワークとは、「考え方の枠組み」「頭の中の思考パターン」のこと。それまで生きてきた価値観によって構築されるため、自分と同じフレームワークをもつ人間は存在せず、他者との間にフレームワークの「ずれ」が生じるのは当然。しかし両者間のギャップを埋めていけば、お
数学上の未解決問題 - Wikipedia
数学上の未解決問題（すうがくじょうのみかいけつもんだい、英: unsolved problems in mathematics）とは、未だ解決されていない数学上の問題のことで、未解決問題の定義を「未だ証明が得られていない命題」という立場を取るのであれば、そういった問題は数学界に果てしなく存在する。ここでは、リーマン予想のようにその証明結果が数学全域と関わりを持つような命題、P≠NP予想のようにその結論が現代科学、技術のあり方に甚大な影響を及ぼす可能性があるような命題、問いかけのシンプルさ故に数多くの数学者や数学愛好家たちが証明を試みてきたような有名な命題を列挙する。 ミレニアム懸賞問題[編集] 以下7つの問題はミレニアム懸賞問題と呼ばれ、クレイ数学研究所によってそれぞれ100万ドルの懸賞金が懸けられている。 P≠NP予想 ホッジ予想 ポアンカレ予想（グリゴリー・ペレルマンによって解決済み）
条件に適合した統計解析手法の選択ガイド：群馬大：どの検定がいいのか
このページは， 質問に答えてゆくことにより，条件に合った最適の統計手法を提示するためのものです。 統計手法の関連図 行おうとするのは，以下のどれですか 検定・・・・・・比率の差の検定，平均値の差の検定，相関係数の検定など ある仮説が正しいかどうかを統計学的に判定するための手法です。 例えば，「２つの集団の身長の平均値が同じかどうか」，「２つの変数の間に相関関係があるといえるか」などの 仮説が正しいかどうかについて結論を導き出します。 推定・・・・・・比率の差の推定，平均値の差の推定，相関係数の推定など 標本から得られた統計量をもとにして，母数の存在する範囲を求める手法です。 例えば，「標本平均から母平均の存在範囲を知りたい」，「標本比率から母比率の存在範囲を知りたい」などの場合に用います。 記述統計・・・・度数分布，クロス集計，散布図，平均値，相関係数など 標本の各変数について平均値・
誰でも無料で3000本超のビデオ講義が受けられる！ビル・ゲイツやグーグルが一押しする「カーン・アカデミー」の教育法
シリコンバレー在住。著書に『行動主義： レム・コールハース ドキュメント』『にほんの建築家： 伊東豊雄観察記』（共にTOTO出版）。7月に『なぜシリコンバレーではゴミを分別しないのか？世界一ＩＱが高い町の「壁なし」思考習慣』（プレジデント）を刊行。 ビジネスモデルの破壊者たち シュンペーターの創造的破壊を地で行く世界の革新企業の最新動向と未来戦略を、シリコンバレー在住のジャーナリストがつぶさに分析します。 バックナンバー一覧 教育の未来とは、こういうものになるのではないか……。 今、アメリカでそう議論されている教育サイトがある。「カーン・アカデミー」だ。 カーン・アカデミーには、数学や科学、物理学などを中心に3000本を超えるビデオがアップロードされている。利用はすべて無料。ビデオをクリックすると、黒板のようなものが現れ、さっそく講義が始まる。あるものは、人間の身体のつくりを説明すべく、心
東京大学 学科別 分類による推薦図書のサイト
東大の学生・院生が中心となって、 京大・東工大・一橋大・慶応大・早稲田大・東京医科歯科大などの学生・院生らとともに、 自らの進路選択や学習途上の状態においてこんな書籍リストが欲しかったというものをつくりました。 ますます細分化され、かつ、多様に広がっていく学問の世界を、 自分の専門外をも把握することの重要性の認識は皆共通のものと言えますが、 時間的制約等の困難を伴うため現実的には実行されにくい状態にあり、 この書籍紹介が、進路選択のみならず他専門への認識を深める入口の一助となればと考えています。 あまりに膨大な学問の世界を、分類すること自体が非常に難しいことですが、 大学は時の流れに応じながら常に、学科名専門名という形で、その困難な分類をし続けています。 今回、それぞれの分野の息吹が感じられる本を、東京大学の学部学科専門区分によって整理致しました。 あくまで学生院生制作によるものですので、
【論理学】やる夫が論理的な考え方を学ぶようです ～ 筋の通った論証、物事の関係、文章術、会話術 ～
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