SaaS市場のシェア、IBMがトップでセールスフォースが続く
調査会社IHSによる世界のクラウド市場調査によれば、SaaS市場における売上規模別のシェアトップはIBMであることがわかった。調査を担当したIHSのClifford Grossner氏から許可を得たので、その結果を紹介する。 同調査によれば、グローバルのSaaS市場の売上規模別シェアはIBMが19％でトップだった。これにセールスフォース（8％）、マイクロソフト（6％）、オラクル（3％）、SAP（2％）が続いた。一方、その他が62％が占めており、上位5社でも過半数に達しなかった。 また、インフラサービス（IaaS、CaaS（Cloud as a Service）、PaaS）市場の売上規模別シェアの調査も実施。これによると、アマゾン（AWS）が17％でトップで、これにマイクロソフト（9％）、グーグル（5％）が続き、これにグローバルデータセンター事業を手がけるEquinix（4％）、中国の通信最
IT人材は2030年に最大78万人不足 経産省が調査で公表
経済産業省は2016年6月10日、「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」を発表した。2016年時点で、IT人材は約17万1000人不足しており、2030年には最大78万9000人が不足するという（図）。2015年中に実施したWebアンケートや郵送による調査を基に、IT人材の需給動向や対策などを調査報告書としてとりまとめた。 調査では、IT人材をIT企業とユーザー企業の情報システム部門に所属する人材と定義。2016年時点で約91万9000人となっている。 2020年にかけてIT投資は伸長し、IT人材の需要は拡大する。一方、国内全体の産業人口が減少すると予測されることから、人材不足も広がる。2019年をピークにIT関連産業の人口は減少に向かい、高齢化が進むと指摘する。 2020年にはIT人材の不足数は最大36万9000人。2030年には最大78万9000人が不足するとの推計結果も明ら
スピアマンの順位相関係数とは何？ わかりやすく解説 Weblio辞書
計算手順： ケース数を n とする。 変数 X と変数 Y について，小さい方から順位をつける。同順位がある場合には平均順位をつける。 両者の順位の差をとり，di とする（Σ di = 0）。 Σ di2 は 2 変数の順序の一致性の指標である。 2 変数の順序が完全に一致するときには，Σ di2 = 0 である。 2 変数の順序が逆順に完全に一致するときには，Σ di2 = ( n3 - n ) / 3 である。 このようなことから，次式を定義すれば， - 1 ≦ rs ≦ 1 となる。これがスピアマンの順位相関係数である。 例題では，Σ di2 = 24 であるから，rs = 1 - 6・24 / ( 1000 - 10 ) = 0.85455 となる。 相関係数が正の場合「二変数には正の相関関係がある」という（正相関） 相関係数が負の場合「二変数には負の相関関係がある」という（負相関
カイ２乗分布，カイ２乗検定
■カイ２乗分布（χ2分布）[chi-square distribution] ･･･ 比率の検定 ※ このページは推定･検定の内容を前提としています． ◇簡単な例でイメージ作り(1)◇ 例１ 日本人のABO式血液型の分布はおよそＡ型40%，B型20%，AB型10%，O型30%だといわれている．ある村で献血に応じた者のうち先着100人の血液型は次の表のとおりであった．(ただしデータは架空のもの）
ポアソン分布 - Wikipedia
統計学および確率論で用いられるポアソン分布（英: Poisson distribution）とは、ある事象が一定の時間内に発生する回数を表す離散確率分布である。 数学者シメオン・ドニ・ポアソンが1838年に確率論とともに発表した。 ある離散的な事象について、ポアソン分布は所与の時間内での生起回数の確率を示し、指数分布は生起間隔の確率を示す[1]。 定義[編集] 定数 λ > 0 に対し、0 以上の整数を値にとる確率変数 X が を満たすとき、確率変数 X は母数 λ のポアソン分布に従うという。 ここで、e はネイピア数 (e = 2.71828…)であり、k! は k の階乗を表す。また、λ は所与の区間内で発生する事象の期待発生回数に等しい。 P(X = k) は、「所与の時間中に平均で λ 回発生する事象がちょうど k 回（k は非負の整数）発生する確率」に相当する。例えば、事象が平
js-STAR_XR+
js-STARは，わかりやすいインターフェースとかんたんな操作により，驚くほどすばやくデータ分析ができる，無償の統計ソフトです。 ブラウザ上で動作するため，WindowsでもMacでも使用できます。 動作確認は，Windows10 + GoogleChrome で行っています。 ・第XR版（js-STAR ver 10） はこちらです。 表計算ソフトや統計ソフトRとの連携もでき，かゆいところに手が届くデータ加工やjs-STARではできない高度な分析も可能にしています。 表計算ソフトのデータを，テキストエリアやセルに，かんたんに貼り付け データ加工を助ける各種ユーティリティ ほどんどのツールで，分析に必要なRプログラムを出力 Rプログラムは，計算結果の読み取りとレポート作成を自動化 Rプログラムは，ベイズファクタ分析に対応 図や数値を操作して統計の理解を深める各種シミュレーション
確率分布 Navi - NtRand
確率分布 Navi 星の数ほどある確率分布から、あなたの目的にピッタリの分布がきっと見つかる！ （データの特徴から最適な分布を見つける⇒確率分布の世界） が付いている分布は NtRand3 に乱数生成関数を始めとした関連関数が用意されています。その他の分布も、NtRand3 の関数を使って乱数を生成する方法を解説しています。
相関係数：Webで学ぶセンター試験数学－統計とコンピュータ
相関関係 2変数の相互関係を相関関係（相関）といい、大きく分けて次の3つの関係があります。 正の相関（関係）がある 負の相関（関係）がある 相関（関係）はない そして、正の相関と負の相関には 強い相関（関係） 弱い相関（関係） があります。 正の相関 一方の変量が増加したとき、他方の変量も増加する傾向にあるとき、これら2変数の間に正の相関があるといいます。 負の相関 一方の変量が増加したとき、他方の変量は減少する傾向にあるとき、これら2変数の間に負の相関があるといいます。 相関なし 2変数の増減が関係なく起こるとき、相関はないといいます。 相関の強さ 相関の強さを表すとき、次のような表現をすることがあります。 強い相関がある：相関係数±0.7～±1 中程度の相関がある：相関係数±0.4～±0.7 弱い相関がある：相関係数±0.2～±0.4 ほとんど相関がない：相関係数±0～±0.2
最も妥当な相関関係の判断は？
サンプル(x,y)の個数が10個でR=0.5というのと、サンプル数10000個でR=0.5というのでは、全然話が違いますよね。Rの値にどのぐらいの誤差があるかをチェックするのが検定です。最も簡単なのは、「ホントはR=0のものが、ランダムなばらつきのせいで偶然R=0.5に見えているという可能性の確率」を計算する検定。（Happy_Hackさんが仰ってるのはこのへんの話です。） さて、サンプル数が十分多くて、それでもR=0.5だとします。あるいはR=0.7でもいいや。ともかくRの値はかなり正確であるとする。 その値がどういう意味を持つのかをご質問になっているんだと思いますが、これは、仰るとおり「絶対的な正解はない」。相関をどう利用したいのかに依るんですよ。 大抵の応用は：「xを見ただけで、yを推定したい。」というもの。 この意味では大抵、R=0.7程度では全然使い物になりません。R=0.95か
若者離職率を初公表 業種で大きな開き NHKニュース
若者が正社員として就職したあと早期に離職することが問題となるなか、厚生労働省は３１日、入社から３年以内に離職した人の割合を初めて業種別に公表しました。 このうち、大学卒業で離職した人は、ライフライン産業では１０％を下回りましたが、飲食サービス業などでは５０％近くに上るなど、業種によって大きな開きがあることが分かりました。 入社したあと３年以内に離職する若者は、ここ数年間いずれの年代でも減る傾向が続いていますが、３年前に入社した人では、高卒でおよそ３５％、大卒でおよそ２８％に上っています。 専門家は、十分なキャリアを積まずに辞めた場合、正社員としての再就職は難しいと指摘していて、厚生労働省は、業界ごとに改善を求めるため初めて業種別の離職率を公表しました。 それによりますと、３年前に大学を卒業した若者では、最も高い業種は教育、学習支援業と宿泊業、飲食サービス業で、いずれも４８％、次いで生活関連
「5組に1組の夫婦はFacebookが離婚の原因に」すさまじい勢いで成長するソーシャルネットワークを動画で紹介する「ソーシャルメディア 革命」
以下抜粋 ○「世界人口の50％以上は30歳以下、そして若者の96％がソーシャルネットワークに入っている。」 ○ソーシャルメディアは今やポルノを抜き、インターネット上のNO.1の活動に ○5000万ユーザ到達までの年数、ラジオ38年、デレビ13年、インターネット4年…、Facebookは1年足らずで2億人達成。 ○Facebookで急上昇のセグメントは55-65歳の女性 ○Facebookでは毎日6000万以上の近況アップデートが上がる（たぶん今はもっと） ○5組に1組のカップルがオンラインで知り合う ○5組に3組のゲイカップルがオンラインで知り合う ○5組に1組の夫婦はFacebookが離婚の原因に ○Facebookを国に例えると世界で3番目の大国 ○レディ・ガガ、ジャスティン・ビーバ、ブリトニースピアーズのTwitterのフォロワーは、国の人口を上回る。 ○毎秒、24時間分のビデオがY
「放射能が怖いのは文系、低所得、非正規、無職」 ――慶応大の調査結果に、反響さまざま | Bizトピックス | キャリコネ
東日本大震災や原発事故が「家計に与えた影響」について、慶應義塾大学が調査を続けている。このほど発表された結果が、意外な波紋を呼んで話題になった。 この調査は震災前と震災直後、さらに夏の節電を経験した後の家計行動の変化を追跡したものだが、そこではっきりと浮かび上がってきたのが、 「原発事故・放射能への不安や恐怖は、文系・低所得層・非正規雇用者・無業者ほど大きい」 という、動かしがたい統計的事実だったからだ。 調査は、同大学のパネルデータ設計・解析センターが全国の約6000世帯に対して、調査票を郵送して実施。回答から明らかになったのが、放射能恐怖と就労や所得のあいだの関係だった。調査には十分なサンプル数があり、有意差のある結果となっている。 費用面の理由で、転居などの対策が取りづらさが理由 ところが、調査結果に対して、 「文系や低所得者をバカにしたものだ」 という、見事なまでに短絡
t検定
この教材では，対応がないときのｔ検定について，上記の学説の優劣を判断していません．読者に判断してもらうための材料を提供しているレベルですのでよろしく．（２群の要素数が僅差であるような場合を除けば，多くの場合にWelch検定の方が自由度がかなり小さくなるので，レポートを見れば，どちらのｔ検定を用いたのかは分かると言われています．） 【平均の差の検定：要約】 ◎ 前提：以下において母集団は正規分布に従うとする． 幾つかのグループの「平均の差」が偶然的な誤差の範囲にあるものかどうかを判断したいとき，データの個数が少ないときは偶然的な誤差の範囲も大きくなるが，データの個数が多くなると平均の差が大きな値となることはめったにない． 同一の母集団からの標本と見なしたときに２つのグループの平均の差が両側5%の確率の範囲に入るようなことはめったになく，このような場合は平均に有意差があるとして異なる母集団から
「残業などやめてとっとと家に帰りやがれ」長時間労働と能率低下をバランスする
「残業などやめてとっとと家に帰れ」“Go the F*** Home” この刺激的なタイトルは、Pam Selleさんがフィラデルフィアで行われた Igniteで行ったライトニングトークの題名です。 Ignite は20枚のスライドをちょうど15秒ずつ表示して行うプレゼンなので、場の雰囲気もくだけていて、動画をみれば分かるとおりこんなタイトルの発表も快く受け入れられているようです。 「どれだけ自分が仕事をしていて、いっぱいいっぱいかについて愚痴をいってばかりの人にはもうたくさんだわ！」 こう切り出した Selle さんには、ちゃんとした理屈があります。働いて給与を得ている人間は、経済学的にみれば「生産要素」という資本でしかないという側面があり、ほとんど同じ給与で長く働けば働くほど、時間あたりの自分の価値は低くなってしまいます。 また、長く続ければ続けるほど何かを成し遂げているつもりになりま
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