ダブル配列の実装方法Microsoft Malware Classification Challenge 上位手法の紹介 (in Kaggle Study Meetup)Shotaro Sano
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
統計局ホームページ/日本標準職業分類
現行の日本標準職業分類 平成21年［2009年］12月統計基準設定 過去の日本標準職業分類 平成9年［1997年］12月改定（第4回改定） 昭和61年［1986年］6月改定（第3回改定） 昭和54年［1979年］12月改定（第2回改定） 昭和45年［1970年］3月改定（第1回改定） 昭和35年［1960年］3月設定 参考 国際標準職業分類（ＩＳＣＯ）2008年改定版（仮訳） はしがき（PDF：145KB） グループ定義（PDF：2,292KB） 分類項目名一覧（和英対照）（エクセル：110KB） 原文については、ＩＬＯのホームページをご参照ください。 ＩＳＣＯ－０８（ＩＬＯホームページへ（英語）） 問い合わせ先 PDF形式のファイルをご覧いただく場合には、Adobe Readerが必要です。Adobe Readerをお持ちでない方は、バナーのリンク先から無料ダウンロードしてください。
Relative Risk & Odds Ratio
Odds Ratio = { [a/(a + c)]/[c/(a + c)] }/{ [b/(b + d)]/[d/(b + d)] } = (a/c)/(b/d) =ad/bc 分子と分母はそれぞれ結果のある群とない群におけるオッズである。オッズというのは確率と同じような概念であり、ある事象が起こる可能性の強さを表すが、表現法が異なるものである。すなわち、オッズはそれぞれの群のなかで危険因子がある人とない人の割合の比である。従って、危険因子のある人の数をない人の数で割り算した値と同じ値になる。次に、オッズの比を計算し、それをオッズ比と呼ぶ。 *もし確率をオッズの代わりに算出するのであれば、それぞれの群の中で危険因子のある人とない人の合計の中に占める危険因子がある人の割合を求めることになる。すなわち、a/(a + c)とb/(b + d)が確率で、それに対して a/cとb/dがオッズである
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