女性プログラマーの数が少ないのはなぜなのか？
By Pascal Klein ビル・ゲイツ氏やスティーブ・ジョブズ氏、マーク・ザッカーバーグ氏などIT業界のビッグネームはみな男性です。しかし、コンピューター分野の先駆者の中にはElsie Shutt氏のような女性もいたそうで、1984年までは彼女のような女性プログラマーを目指してコンピューターサイエンスを大学で専攻する女性の数は徐々に増えていました。 Ministry of Truth » Blog Archive » So where did all the women coders go? http://www.ministryoftruth.me.uk/2014/10/23/so-where-did-all-the-women-coders-go/ 1984年に突如コンピューターサイエンスを専攻する女性の割合が激減しており、その割合は現代に至るまで減り続けています。その様子がよく
Think Stats
TOPICS 発行年月日 2012年08月 PRINT LENGTH 196 ISBN 978-4-87311-572-6 原書 Think Stats FORMAT 本書は「プログラミングのスキルを統計の理解に役立てよう」というコンセプトで書かれたものです。数学的な観点から語られることが多い統計について、計算処理の観点から説明。実際にPythonのコードを示し、実データを分析しながら統計の基礎を解説しています。日本語版では豊富な数学関数ライブラリを提供するPythonの科学技術計算用モジュールNumPyとSciPyに関する解説を付録として追加。NumPy/SciPyが持つ統計関数の解説のほか、本書に登場した問題をNumPy/SciPyを使って解く方法を紹介します。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながら統計が学べる、プログラマのための統計入門の決定版です。 はじ
はじめての「R」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
A/Bテストの数理 - 第3回：テストの基本的概念と結果の解釈方法について - - doryokujin's blog
スケジュール 第1回 [読み物]：『人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて』：人間の感覚のみでは正しくテストの判定を行うのは困難である事を説明し，テストになぜ統計的手法が必要かを感じてもらう。 第2回 [読み物]：『「何をテストすべきか」意義のある仮説を立てるためのヒント』：何をテストするか，つまり改善可能性のある効果的な仮説を見いだす事は，テストの実施方法うんぬんより本質的な問題である（かつ非常に難しい）。意義のある仮説を立てるためのヒントをいくつか考える。 第3回 [数学]：『テストの基本的概念と結果の解釈方法について』：テストの基本的な数学的概念を説明し，またテスト結果をどのように解釈するのかを説明する。 第3回補足 [数学]：『仮説検定の概念を改めて考える』：テストの概念をもう少し丁寧に説明する。 第4回 [数学]：『実分野における9個のテストパターンについて』その
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