統計数理研究所 - 公開講座「計量社会科学入門」
統計数理研究所TOP 統計数理研究所は高度な知識とスキルを持ったデータサイエンティストを育成するプログラムを積極的に推進しています。 統計科学の最先端理論・手法から基礎的なものまでを学べる多様な一般講座の他、系統的な講座編成により現代的な統計科学の姿を示すリーディングDAT講座を実施します。また、医療健康データ科学研究センターの講座も開講します。 リーディングDAT講座と一般講座は受付が始まったら統計数理研究所公開講座のX（旧Twitter)でお知らせいたします。 過去の公開講座は こちら からご覧いただけます。 リーディングDAT講座 ※2024年度の詳細は決定次第公開いたします。2023年度の情報はこちら 2017年度までの「統計学概論」は発展的にこの講座に吸収されました。 一般講座 日程等変更となる可能性があります。お申込前に必ず確認して下さい。 医療健康データ科学に関わる人材育成事
東京大学で発生したマルウェア感染についてまとめてみた - piyolog
2015年7月16日、東京大学は学内端末がマルウェアに感染し、情報が漏えいした可能性について発表しました。ここでは関連情報についてまとめます。 公式発表 発表日 発表内容 2015年7月10日 【緊急】一部の利用者のパスワード変更について (魚拓) 2015年7月16日 東京大学への不正アクセスによる情報流出被害について (その他) (本部情報戦略課) (魚拓) 〃 教育用計算機システムの利用者の情報流出に関するお詫び (魚拓) 〃 サービス利用者の情報流出に関するお詫び(学内からのみアクセス可) (ecc.u-tokyo.ac.jp) （インターネットよりアクセス不可） タイムライン 日付 出来事 2015年6月23日 東京大学 管理部門の部署宛に会議開催に関するメールが届く。 〃 東京大学へ不審なメールが届いているとの連絡があった。*1 〃 東京大学職員がメールに添付されたマルウェアを
第6回 レポート形式自由自在 ～R MarkdownからWord、PDF形式への変換～ | gihyo.jp
はじめに これまでの連載ではR MarkdownによってHTMLレポートを作成する方法を解説してきました。個人的にな経験から言えば、R Markdownによるレポート作りのオートメーション化では、 HTMLレポートを使う 細かい見た目、フォーマットやスタイルを気にしすぎない という2点を守ることが、効率化への近道だと感じています。 ところが世の中とは理不尽なもので、これが許されない状況もあるようで、例えば「そのレポートワードでくれ」とか「ブラウザでレポート見るとかアリエンアリエン。PDFでよろしく。」とか……。 R Markdownでは、HTML以外にも様々な形式のレポートを作成することができます（実際はPandocの力によるところが大きいです）。そこで、今回と次回でHTMLレポート以外の形式のレポートを作成する方法を解説していきます。 とは言っても、レポートを作成する流れはこれまでと
第6回 レポート形式自由自在 ～R MarkdownからWord、PDF形式への変換～ | gihyo.jp
はじめに これまでの連載ではR MarkdownによってHTMLレポートを作成する方法を解説してきました。個人的にな経験から言えば、R Markdownによるレポート作りのオートメーション化では、 HTMLレポートを使う 細かい見た目、フォーマットやスタイルを気にしすぎない という2点を守ることが、効率化への近道だと感じています。 ところが世の中とは理不尽なもので、これが許されない状況もあるようで、例えば「そのレポートワードでくれ」とか「ブラウザでレポート見るとかアリエンアリエン。PDFでよろしく。」とか……。 R Markdownでは、HTML以外にも様々な形式のレポートを作成することができます（実際はPandocの力によるところが大きいです）。そこで、今回と次回でHTMLレポート以外の形式のレポートを作成する方法を解説していきます。 とは言っても、レポートを作成する流れはこれまでと
semPlot Examples |
semPaths # A silly dataset: X <- rnorm(100) Y <- rnorm(100) Z <- rnorm(1) * X + rnorm(1) * Y + rnorm(1) * X * Y DF <- data.frame(X, Y, Z) # Regression including interaction: res <- lm(Z ~ X * Y, data = DF) # Path diagram: semPaths(res) # Standardized estimates: semPaths(res, "std", "hide") MIMIC model Lavaan library("lavaan") # Example 5.8 from mplus user guide: Data <- read.table("http://www.stat
Gitのデータモデル
近藤です。こんにちは。Gitは様々な利用の仕方ができますが、その基盤となるモデルは8個だけの簡単なモデルです。これらのモデルを理解していない状態でGitを利用すると、あたかもリポジトリが壊れたように見えてしまいます。Gitは難しいと言われますが、そういう感想を持つ人はGitのモデルを理解していない事が多いようです。 今回はGitを構成する中心モデルと、基本的なコマンドを実行した時のオブジェクト関係を解説します。 基本概念 Gitの基本概念は大きく2つにわかれます。 GitObject Reference GitObjectはGitで管理するオブジェクトです。CommitなどがGitObjectです。Gitリポジトリである.gitを開くとobjects配下にあるファイルがGitObjectです。GitObjectはそのコンテンツをハッシュ化した文字列を元に、先頭2文字で配置フォルダ、残りの文
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