LINEを使うほど学力低下、勉強・睡眠時間の長さよりも強い影響 東北大が発表
LINEなどの無料通信アプリを使用すると使用時間が長いほど学力が低下、しかも平日の睡眠時間や家庭学習時間が長くてもテストの点数は下がっていく――。東北大学と仙台市教育委員会による「学習意欲の科学的研究に関するプロジェクト」の研究成果が明らかにしています。 スマホで無料通信アプリを使用すると学力が低下することを明らかにしました | 東北大学 2015年3月19日に発表された研究成果によれば、LINEやカカオトークなどの通信アプリの使用時間と勉強時間、数学の平均点との関係を分析したところ、通信アプリの使用時間が長くなればなるほど成績が下がっている可能性が高いことが分かりました。 上のグラフは、仙台市標準学力検査における中学生の数学の平均点と平日1日あたりの通信アプリの使用時間との関係を、平日の勉強時間ごとに示したもの。これによれば、勉強時間の長さに関わらず、通信アプリの使用時間が長くなるほど成
統計学の初心者が入門として最初に読むべき一冊｜Colorless Green Ideas
統計についてほとんど何も知らない人が読むべき本としては『マンガでわかる統計学』が一番のおすすめである。 『マンガでわかる統計学』 「統計って、今まで全然勉強したことはないけれども、将来必要になるかもしれないから、勉強してみようかな」とか、「統計を勉強してみたいとは思ってるんだけど、何から始めれば良いか見当がつかないんだよね」と思っている人は少なくないと思う。こうした人、すなわち統計学についてほとんど何も知らない人は何を使って勉強し始めれば良いのだろうか。 こうした初心者は、まず入門として『マンガでわかる統計学』という本を読むのが良いと私は考えている。この本は、統計に関する知識がほとんどない人にとって、わかりやすく、そして取り組みやすい本だ。 高橋信. (2004). 『マンガでわかる統計学』 東京：オーム社． この『マンガでわかる統計学』という本は、統計について特に何も知らない女子高生のル
ゼロからはじめた統計のお勉強の軌跡（おすすめテキスト編） - Qiita
こんにちわ、昨日今日のデータエンジニア ひろぽん(hiroponius)です。 データ分析の部署でお仕事するようになって１年、 それまでのWeb（しかもフロント）系とはぜんぜん異なるノウハウが要求される中、 「このままでは円滑な業務遂行に差し支えが、統計の勉強せんと！」 「Rとかちゃんと使えるように！」 「ていうか、データともっと深い感じになりたい！」 ということで、まさに今年2014年がんばった軌跡、主に参考にした本について。 たぶん、以下のような状況でなおかつ統計学勉強したいなーと思ってる人に、 ちょっと役に立つ内容になってるはず、です。 （学習するにあたってのマイルストーンは統計検定2級合格レベルです。） いわゆる文系、ちゃんとした数学教育は高校まで 中学校課程の数学までは理解できる／具体的な数式で解ける 微分積分は「見たことあるし解いてたはずなんだけど忘れた...」 Σ... がん
若者が草食化した本当の理由 - Willyの脳内日記
近年、日本では草食化男子なんてキーワードが一般的になった。最初の頃こそ「モテない肉食系女子の言い訳」などと揶揄されていたが、下のグラフを見て欲しい。ほんとうに最近の大学生は草食化しているようだ。 （出所：中日新聞） かつて理系大学生のマジョリティーであった「肉食系コミュ障非モテ」に属していた僕としては（彼女がいないという結果は同じなわけだが）驚きを禁じ得ない。なぜ若者はこんな風になってしまったのだろう。中日新聞はこれについて「相手に束縛されるのを嫌がったり、勉強を優先したいからとの理由」などと何だかほんわりと耳あたりの良い理由でまとめている。 しかし、本当の理由はそんな生易しいものではない。断言しよう。「大学生は恋愛できないほど経済的に貧しくなってしまった」のだと。次のグラフはその状況を如実に表している。 （出所：不動産ジャパン） 大学生が受け取る仕送り額から家賃を引いた、いわば「可処分所
文系がゼロから統計を勉強するときに最初の１年で読むべき本 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
最初の１年で読むべき本を考える 私の統計学の理解はまだまだ初歩レベルに留まっていますが、昨日飲んでる時に「初心者向けの統計の本ってどういうのが分かりやすいですか」というようなことを訊かれて、「俺に訊かれてもあまり参考には……」とか思う一方、まだ初歩レベルの位置にいる人間だからこそ言える「この本が分かりやすかったよ論」ってのもあるよなと思ったので、現時点での読書感想みたいなものをメモしておきます。一昨年、統計の勉強を始めた頃の自分にむかって書いてる感じです。 理系の人とか、ある程度統計の理解ができている人からみれば、「本質的な理解のためにはもっと難しい本がいいよ」ってなるかも知れませんが、「いやそんな難しいの勧められても独学のモチベーションが続かねーよ」っていう立場でまとめておきますｗ ここでは、 統計の勉強はしたことがなく、標準偏差とか言われても意味分からない プログラミングも全くわからな
正規分布の意味するところを教えてください。…
正規分布の意味するところを教えてください。どんな式であるかはわかりますが、 ・なぜこれが重要な確率分布とよくいわれるのか ・実際にどのような事象がこれに従うのか （これは一様分布だけどこれは正規分布、といった具体例が示されると助かります） について教えてください。
機械学習を初めて勉強する人におすすめの入門書 - old school magic
概要 私が機械学習の勉強を始めた頃、何から手を付ければ良いのかよく分からず、とても悩んだ覚えがあります。同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、自分が勉強していった方法を記事にしたいと思います。 目標としては、機械学習全般について、コンパクトなイメージを持てるようになることです。 そのためにも、簡単な本から始めて、少しずつ難しい本に挑戦して行きましょう。 入門書 何はともあれ、まずは機械学習のイメージを掴むことが大切です。 最初の一冊には、フリーソフトでつくる音声認識システムがおすすめします。 フリーソフトでつくる音声認識システム - パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/17メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (38件) を見るレビュー :
読売新聞「大学の実力2013」を活用した偏差値・退学率・就職率を分析した論文が興味深い - Clear Consideration（大学職員の教育分析）
high190です。 今年も読売新聞が実施する「大学の実力」調査の結果が7月9日、10日の2日間に渡って紙面に掲載されました。大学関係者のみならず、社会的にも大きな注目を集めている調査ですが、公表された調査結果を具体的に大学改革へと活かしている大学も多くあるのではないかと思います。 また、この調査によって大きな注目を集めたのが大学の退学率と就職率です。大学からすると退学率は公表したくない指標のひとつではありましたが、この調査を通じて現在では多くの大学が退学率を公表するようになっています。今年の10月から稼働予定の大学ポートレート*1においては中途退学者数、留年者数等は公表項目から除外*2されていますが、いずれ公表が必須となるのではないか？と予想しているところです。そういった意味でも大学・受験生にとっても重要な指標である退学率ですが、読売新聞の調査データを基に社会科学系の学部*3で偏差値と退
今から統計学を学ぶならコレ！間違い無しの超良質記事まとめ10選。 | SIROKグロースハックブログ
グロースハックを本格的にしようとすると、統計学が出来ると凄く便利！今回は、この記事を見ておけば今からでも統計学を使いこなせるようになる記事をピックアップしましたので、ご覧下さい！ ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学 本にもなっている統計学の入門には最適な決定版サイト。広く使われている統計手法について分かりやすく解説されています。 オンラインで無料で読める統計書22冊 Web上で閲覧可能な統計書がまとめられている超お得な情報が詰まっている記事。 WEBで読める統計関係の良質な資料 統計に関する良質な資料がまとめられている記事。 統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 統計について学べる入門書についてまとめられている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント 統計学を学ぶ上で、重要なポイントが整理されている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
データサイエンティストに必要な3つのスキル | quipped
久しぶりにタイトルで釣りにいっているが、ブラウザの「戻る」ボタンを押さないでくれw ... ... ... （よし、まだ「戻る」ボタンを押してない！） ぼく自身、データサイエンティストだったことはないが、一応大学では数学を勉強していたし、金融でクオンツトレーダーもやっていたし、人生3回分（と言ったら言い過ぎか）くらいのSQLクエリは書いている。なので、これから書くことは、本屋に立ち並ぶ歯の浮く様なビッグデータ談義よりは、普遍的な価値があると自負できる。 もう一つ本題に移る前に、「データサイエンティスト」という呼称について感じる両価的な感情について軽く説明したい。 ぼくは幸いにも優秀な同僚や友人に恵まれていて、彼らの中には、データ分析屋さんでありながら、データを集めてきて（広義の）データウェアハウスに突っ込むという非常に面倒くさい一連の作業もちゃっちゃか出来る奴が2、3人いる。そういうマルチ
30代で年収3000万円の人と普通の人の差は「読書量」にあった 年収3000万円の人は普通の人の38倍も読む
「30代で年収3000万円の人と普通の人の間で、何か劇的に違う習慣とか、あるんですか？」。これまで30代で年収3000万円の人を311人調査して、色々と深く調査してきましたが、「これが劇的に違う」と大きく言える習慣は少ないです。ただ・・・・・ゼロではありません。30代年収3000万円の人と普通の人との間で劇的に違う習慣のなかで、最もわかりやすいことは「読書」です。 ※下記リンクより、一部抜粋。続きはソースで http://media.yucasee.jp/posts/index/13621?la=0005 ※関連記事 婚活女がいきなり「年収は？」と聞いてきたので、「胸のサイズは？」と聞き返したらビンタされました… 平均年収２５００万！ 「奇跡の村」で高収入の男性が嫁募集 【悲報】年収２００万以下が２０００万人突破＼(^o^)／ 「40代です。年収約500万円ですが浪費癖で貯金が
2013年秋版：データ分析初心者にお薦めする「基礎を本当にゼロから学ぶ」ためのテキスト5冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
前回の書籍リストは、基本的には「そこそこ統計学のことは知っていて」「機械学習とはどんなものかというイメージがあって」「Pythonの初歩ぐらいはできて」「本を見ながらで良ければRを使える」人たちを対象にしたものでした。 なのですが、世の中そんな最初から基礎レベルであってもきちんとスキルが揃ってる人なんてそうそう多くないわけで*1、特に今の「ビッグデータ」「データサイエンティスト」ブームを受けて勉強を始める人のほとんどが完全な初心者でしょう。 ということで、僕が実際に読んだことがあったり人から借りて読んでみたり書店で立ち読みしたりしたものの中から、そういう初心者向けのテキストを5冊に絞って紹介してみます。なお、毎回毎回しつこいですが下のリンクから書籍を購入されても、儲かるのは僕ではなくはてななのでそこのところよろしくです（笑）。 データ分析の「考え方」を身に付けるために 色々評判の良いものも
「使い分け」ではなく「妥当かどうか」が大事：重回帰分析＆一般化線形モデル選択まわりの再まとめ - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
先日の記事はおかげさまで好評をいただいたんですが、勉強中の身で教科書を確認せずに書いたこともあり多数ツッコミをいただきました。ツッコミをいただけるというのはもちろん大変良い勉強の機会になるということで*1、今回もひとしきり勉強してみました。 ということで、自戒も込めて備忘録的に勉強したことをまとめておこうと思います。今回はあまり広く読んでもらう内容ではないので、不親切かもしれませんがごめんなさい。ただし、あまりにも理論的側面ばかり色々書いても何なので、インターネット広告業界の言葉で喩えて言うなら「クリック数*2をモデリングしたい場合」と「コンバージョン数*3をモデリングしたい場合」とに分けた、と理解してもらえたら良いかなと思ってます。 今回も参考文献は久保本です。一般化線形モデルまわりではこの本より分かりやすい本は依然としてないと思います。 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線
データサイエンスのお奨め教科書。統計屋さん的視点から - hotokuとは
知人に、確率・統計を勉強するにはどんなん読んだら良いんかね？と聞かれたので、まとめる。 線形代数 統計を勉強しようと思ったら、先ず、線形代数を勉強するのが良いと思う。回帰分析とか主成分分析とか多次元尺度構成法とか、こういう有名ドコロが一発で分かる。線形代数を知らずに統計の本で「コレコレの計算で出てきた値が第一主成分だよ」みたいな説明を何回くり返し読んでも、多分、一生理解出来無いと思う。対称行列は直交行列で対角化出来るよね、とか、これは射影行列の形だね、とかが自然に分かるようになってから、統計の本を読むとよく理解出来る。 で、線形代数のお奨めはこれ。 プログラミングのための線形代数 作者: 平岡和幸,堀玄出版社/メーカー: オーム社発売日: 2004/10/01メディア: 単行本購入: 27人 クリック: 278回この商品を含むブログ (90件) を見るプログラミングのための…とあるんだけど
統計の基本事項
トップページ→研究分野と周辺→システムの評価→ 基本統計量 平均（算術平均）値は、（データ値の総和）÷（データ数）となる。（或るデータの値）－（平均値）を、そのデータの偏差という。偏差の絶対値の大きいデータが多ければ、そのデータ群はばらつきが大きい。データ群のばらつきの大きさを単純に偏差の総和とすると、偏差には正負があるので相殺されてしまう。 そこで、各データの偏差を二乗する（こうすれば必ず正の値になる）。（各データの偏差の二乗の総和）÷（データ数）をそのデータ群の分散と呼び、ばらつきの大きさを表す。また、分散の平方根を標準偏差という。英語では偏差はDeviation、分散はVariance、標準偏差はStandard Deviationとなるので、標準偏差はS.D.と略記される事も多い。 統計の最も基本的な量である基本統計量としては、他に最大値、最小値、範囲（最大値－最小値）、中央値（デ
分散の定義が絶対値を使わず二乗を使う理由（？） - 結城浩のはてなブログ
1. 確率変数Xの分散V(X)は、Xの期待値をE(X)とすると、V(X) = E( (X - E(X) )^2)で定義される。 2. 言い換えれば、分散とは「「期待値からのずれ」の二乗」の期待値である。 3. 分散は、確率変数の値がどれだけ期待値からずれるかを表すもの（として定義したい）。 4. 期待値からのずれは大きくずれる場合と小さくずれる場合の二つがある。 5. 二乗しておけばどっちに転んでも大丈夫。 6. でも、絶対値を取ることにしてもいいよね。 7. いいけど、絶対値とる計算よりも二乗するほうが計算便利だし。 …と、ここまではいいと思うんですが、以下のA,Bも二乗する定義を採用する理由になるでしょうか？ A. 分散に対して、等式 V(X) = E(X^2) - (E(X))^2 が成り立つ。 《分散は、平方の期待値から期待値の平方を引いた値になる》 B. 確率変数Xが期待値からず
統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント
マイクロソフト社が技術分野でもっと熱い専攻の一つとして分析/統計をあげている（Microsoft JobsBlog）。同社以外でも統計学は、今後最も有益なスキルの一つだと考えているようだ（NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics）。しかし、データマイニングの話も一般化しつつあって学習ノウハウなども公開されているが、経験にあわない部分が多い。統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い7つのポイントをあげてみた。 1. 学習機会やテキストは山のようにあるので利用する 確率・統計の日本語テキストは山のようにあり、大学のコースワークを振り返っても、理文問わずにほとんどの学部で確率・統計はあったはずだ。大学院のコースワークでは英語の文献を好む傾向があるが、上級テキストでも日本語のものも少なくない。また「マンガでわかる統計学」のよ
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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