『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
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どもお久しぶりです。林岳彦です。ローソンなどで売ってるいなばのタイカレーはそうめんのつけ汁として使ってもマジうまいのでオススメです。 さて。 今回は前々回の記事: 因果関係がないのに相関関係があらわれる4つのケースをまとめてみたよ(質問テンプレート付き) - Take a Risk:林岳彦の研究メモ の続編として、逆のケースとなる「因果関係があるのに相関関係が見られない」ケースについて見ていきたいと思います。あんまり長いと読むのも書くのも大変なので、今回はまずは前編として「検定力の問題」に絞って書いていきます。 (*今回は上記の前々回の記事での記述を下敷きに書いていきますので、分からないところがあったら適宜前々回の記事をご参照ください) まずは(今回の記事における)用語の定義:「相関」と「因果」 今回も少しややこしい話になると思うので、まずは用語の定義をしておきたいと思います。(*細かいと
もはやグーグルなしでは世界も回らない...? すでに1996年の始まりの時点でも、グーグルはインターネット上の2500万ページもの情報をインデックス化して検索ビジネスをスタートしたんですけど、なんと2010年現在にグーグルがカバーしているインデックスページ数は優に400億を超えちゃってるみたいですよ! この10年ほどで1600倍にも情報量が膨れ上がっているんですってね。 もしこのグーグルがインデックス化している全サイトを1個のモニター画面に表示しようと思ったら、なんと画面サイズは600万マイル(約970万km)にも達し、赤道を241周できちゃうくらいの超ビッグサイズのディスプレイを用意しないといけないんだって! ちなみにインターネット上には現在でも100兆個もの単語数に匹敵する情報が並んでおり、1分間に40語のスピードでタイプしていくならば、全部を打ち込むのに475万年を要するそうですよ。
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
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どもです。林岳彦です。息子の3DSにバーチャルコンソールの「ソロモンの鍵」を密かに入れました(まだ3面)。 さて。 前回の記事: 因果関係がないのに相関関係があらわれる4つのケースをまとめてみたよ(質問テンプレート付き) - Take a Risk:林岳彦の研究メモ につきましては沢山ブクマ等をいただき大変ありがとうございました*1。大変感謝しております。 さて。上記記事について、ublftboさんから「相関関係の定義が書かれていないのでは」(相関と因果 - Interdisciplinary)とのご指摘をいただいたきました。 ご指摘は確かにごもっともですので、今回は「相関」概念についてと、そのついでに近年に開発された"21世紀の相関(MIC)"の話について私なりに書いてみたいと思います。 (以下、ややマニア向けの話になるかもしれません。あと前回ほどではないですが、それなりに長いです。)
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学(様相論理)へと語る流れ(ここのスライド前半参照)になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準(ここのスライド後半参照)の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが(予告)、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
(※今回の記事の内容はかなり難解かもです) 大竹文雄の経済脳を鍛える(2月13日分記事) 幾何ブラウン運動と見せかけの回帰 - My Life as a Mock Quant 得てして多くの企業では、「毎日の数字(売上高・利益・在庫etc.)を追いかけ」、「その結果を元手に毎日改善する」ということを日々励行しているのではないかと思います。 ところで、こんな体験したことはありませんか? 「毎日毎日、物凄く一生懸命数字を見ながら頑張ってカイゼンし続けて、確かに頑張った時は数字は上がったし、頑張りが足りない時は数字が下がった。それに一喜一憂しつつもずっと物凄く頑張り続けた・・・でも、あれからもう数ヶ月経ったのに全体としては数字は下がってきている。どうしてなんだろう???」 なるほど、もしかしたらその時の改善努力が正しくなかったのかもしれません。でも、実は「そもそも改善努力と数字とは何の関係もなか
某ファンドが月5万円の積み立てを年利10%で30年間行えば1億円になるという件で盛り上がっています。 http://kirik.tea-nifty.com/diary/2013/02/post-b4a9.html このリンク先にあるように、毎年10%の利回りを継続できれば、毎月5万円の積み立てで30年後には1億857万円の資産を形成できます。 ところが現実の投資には不確実性があり、定期預金・国債のようなケースを除けば毎年のリターンは一定にはならず、ばらつきが生じます。 このばらつきは「リスク」と呼ばれ、投資結果を考える上で無視することはできません。 今回はRを使って毎月5万円の積み立てを「平均利回り10%」とし、「利回りの標準偏差(リスク)」を様々に変えて30年間積み立てのシミュレートを行いました。 利回りのリスクって? まず大雑把にリスクの説明をしておきます。 ここでは利回りは正規分布に
最近Webサービス開発する際に統計学がある程度使えそうと思って、勉強しようと思っている。それで最近買ったのが以下の本。 統計学の基礎―カラーイメージで学ぶ 作者:市原 清志,佐藤 正一日本教育研究センターAmazon ただ、買ったはいいものの、自分には少し難しく、あーまた統計の勉強挫折しそうだなー*1と感じていた。それでここでまた挫折するのは嫌だなーと思って、少しレベルを落として、《Gunosy》開発チームが厳選、WEB業界人が読むべき“統計学”の必読書ベスト5 | キャリアハックにも紹介されていた「マンガでわかる統計学」を買った。 マンガでわかる統計学 作者:信, 高橋,トレンドプロオーム社Amazon この本が統計学をこれまで避け続けてきた自分にとって非常に良かった。 2時間くらいでさっと読み終わることが出来る 統計学を学ぶ上でのはじめの一歩の部分がよくまとまっている データの種類とか
統計学が最強の学問である 【本の概要】◆今日ご紹介するのは、先日の「未読本・気になる本」の記事でも人気だった1冊。 サブタイトルとして「データ社会を生きぬくための武器と教養」とあり、なるほどそうだと感じいりました。 アマゾンの内容紹介から一部引用。あえて断言しよう。あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると。 どんな権威やロジックも吹き飛ばして正解を導き出す統計学の影響は、現代社会で強まる一方である。 「ビッグデータ」などの言葉が流行ることもそうした状況の現れだが、はたしてどれだけの人が、その本当の魅力とパワフルさを知っているだろうか。 私はぶっちゃけ「超文系人間」ですが、本書に目を通しておいて良かったと思っております。 いつも応援ありがとうございます! 【ポイント】■1.統計的にあみだくじは端が当たりにくい 友人たちのクセなのか、人間心理の傾向なのか、両端の縦棒を先に選ばれたことはほ
ええと、この、なんですかねえ…(嘆息 日中関係についてのアンケート - アンケート集計結果 http://www.csis-nikkei.com/doc/japan_china_survey_summary.pdf まあ… あくまでアンケートであり、特定の環境下で出た数字の生データだということで。もちろん、ケチをつけようと思えばこの段階でも幾らでもつけられるし(そもそも何だよ係長以上って、とか、担当業務が中国関連な社会人が1/4もいるはずねえだろ、など)、ある種のパネル調査の常ではあります。しょうがないですよね(自戒)。 というか、Q9とか設問自体がぶっ飛んでて凄いです。中国に喧嘩を売るための項目としか言いようがありません。だって相手は中華共産党一党支配の国ですよ? その国に向かって、隣国のアンケートが「民主化すると思う?」とかいう内容で、それにお気楽に二割ぐらいの人が「10年以内に民主化
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FrontPage / Project 311 / トレンド分析 3 秒後に Project 311/Trend Analysis に移動します。 (移動しない場合は、上のリンクをクリックしてください。) © Inui Laboratory 2010-2018 All rights reserved. 研究室紹介/About Us 過去に在籍したメンバー Members 研究室環境 Lab Facilities ↑研究会/Research Meetings 概要 Overview 総合研究会 Research Seminar 意味研究会 SIG Semantics 談話研究会 SIG Discourse 知識獲得研究会 SIG Knowledge Acquisition Embedding研究会 SIG Embedding KIAI Knowledge-Intensive Artifici
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 =
「 “モテキ”はなぜやってくるのか?」で“つながり”について書いたが、私たちはいったいどのようにつながっているのだろうか? ここでは、それを可視化してみよう。 以下の3枚の図版は、いずれもニコラス・A・クリスタキス/ジェイムズ・H・ファウラー『つながり 社会的ネットワークの驚くべき力』に掲載されているものだ。 1枚目は、白人生徒が大半を占めるアメリカ中西部の中規模高校(仮名で「ジェファーソン高校」)のセックス相関図だ。 色の濃い点が男子、色の薄い点が女子で、複数の異性とつき合っている場合は2方向(もしくは3~4方向)に枝が伸びている。 これを見るとわかるように、枝の末端にいる生徒を除けば、すべての生徒が複数の異性と性関係を持っている。でもこれは、「アメリカの高校は風紀が乱れている」ということではない。 そもそもなぜ、社会学者がこのようなセックス相関図を描くことができたのだろうか? それはこ
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