「受動喫煙と肺がんに関するJTの反論」を国立がん研究センターが完全論破
国立がん研究センターが2016年8月30日付けで出した「受動喫煙による日本人の肺がんリスク約1.3倍－肺がんリスク評価『ほぼ確実』から『確実』へ」という発表に対して、日本たばこ産業(JT)が「本研究結果だけをもって、受動喫煙と肺がんの関係が確実になったと結論づけることは、困難である」と発表しました。このJTの声明に対して国立がん研究センターはあらゆる論点で緻密に反論し、「完全論破」と呼ぶにふさわしい状態になっています。 受動喫煙と肺がんに関するJTコメントへの見解 << 国立がん研究センターについて http://www.ncc.go.jp/jp/information/20160928.html 事の発端は、2016年8月30日に国立がん研究センターが発表した以下の研究(本研究)です。 受動喫煙による日本人の肺がんリスク約1.3倍 << 国立がん研究センター http://www.ncc
StatsFragments
著者の松浦さんから「StanとRでベイズ統計モデリング」をいただきました。ありがとうございます！ 書籍では Stan の R バインディングである RStan を利用していますが、Stan には Python 用の PyStan もあります。松浦さんが書籍 5.1節の PyStan での実行例を書かれています。 statmodeling.hatenablog.com 補足 PyStan については過去にも書いた内容があります。 sinhrks.hatenablog.com 同じように、「StanとRでベイズ統計モデリング」の内容を Python で実施してみました。 11.3 ゼロ過剰ポアソン分布 以降、書籍 "11.3節 ゼロ過剰ポアソン分布" の流れに沿って Python のスクリプトを記載します。ロジックや処理自体の説明は書籍をご参照ください。データと Stan のスクリプトは Gi
「給料が多いほど仕事が好き」「よく使うプログラミング言語」「開発環境」「開発者歴」「OS」など世界中の開発者の統計をまとめた「Stack Overflow Developer Survey 2016」
By Alper Çuğun コンピューターやプログラミングの情報交換を行う「ナレッジコミュニティ」であるStack Overflowには常に世界中から多くの質問が寄せられ、さらにはそれに回答する書き込みが多く投稿されています。サイトでは8秒に1個の割合で質問が寄せられ、2015年には5万6033人もの開発者が質問に答えているのですが、Stack Overflowではそれら回答者に対して45個のアンケート調査を実施して、どのようなユーザーがサービスを利用しているのか調査を行いました。 Stack Overflow Developer Survey 2016 Results http://stackoverflow.com/research/developer-survey-2016 この統計を発表するにあたりStack Overflowは「調査は完璧というわけではありません。サンプル数が多
NEC、人工知能「予測型意思決定最適化技術」を開発
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます NECは11月2日、ビッグデータ分析を高度化する人工知能技術の1つとして、予測に基づいた判断や計画をソフトウェアが最適に行う「予測型意思決定最適化技術」を開発したと発表した。 同社の「異種混合学習技術」などを用いた予測結果に基づき、これまで人間が実施していた戦略や計画の立案といったより高度な判断をソフトウェアで実現するというもの。さまざまなソリューションへの適用を目指し、同技術を2015年度中に実用化する予定。 近年ではIoT（Internet of Things）などの普及によって、実社会で収集されるビッグデータを活用した分析、予測のニーズが急速に高まっている。 そこでNECでは2012年にビッグデータに混在する多数の規則性を発見する
欲望丸見え、アメリカ人が気になっている世界各国のあの値段
こういうデータ、結構好きです。 これは、Fixr.comに載っていた｢英語圏の人はその国の何の値段が気になっているのか？｣のインフォグラフィックです。グーグルの検索ボックスのオートコンプリート機能を使って、英語圏の人（主にアメリカ人）が世界各国で何の値段を調べているかを調査したもの。検索するときは無防備なだけに、妙にリアルなデータとなっております。 例えば、アメリカでは｢特許｣（ビジネスと裁判の国だしね）、カナダでは｢パスポート｣（旅行好き？ それとも偽造？）、メキシコでは｢腹部の脂肪吸引手術｣（近場で安上がりに痩せたいのか）、ブラジルでは｢売春婦｣（ってコラ）などなど、ありとあらゆる欲望が丸見え。アジアや中東やアフリカで、食べ物や家畜の値段を調べているのは納得ですが、イランの｢腎臓｣というのは何目的なんですかね？ そして、日本はなんと｢スイカ｣でした！ これまた｢なんで？｣と聞きたくなり
東京風速
About Control | «前日 – 1時間前 – 1時間後 – 翌日» – 最新 – 現在地 Overlay | None – Temp – Hum – WV – IN – NO – NO2 – NOX OX – SO2 – CO – CH4 – NMHC – SPM – PM2.5 Air Data | 東京都環境局環境改善部大気保全課 Map Data | 国土数値情報（行政区域データ）国土交通省 Author | Cameron Beccario @cambecc, Facebook, はてな Source | github.com/cambecc/air Modules | node.js, D3.js, when.js Inspiration | HINT.FM wind map 免責事項 | 正確な情報を提供するためのものではありません
ＮＨＫスペシャル
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データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
形態素解析の過去・現在・未来
NLP コロキウム https://nlp-colloquium-jp.github.io/ で発表した際のスライドです。 論文: https://arxiv.org/abs/2205.01954 GitHub: https://github.com/joisino/wordtour 概要 単語埋め込みは現代の自然言語処理の中核技術のひとつで、文書分類や類似度測定をはじめとして、さまざまな場面で使用されていることは知っての通りです。しかし、ふつう埋め込み先は何百という高次元であり、使用する時には多くの時間やメモリを消費するうえに、高次元埋め込みを視覚的に表現できないため解釈が難しいことが問題です。そこで本研究では、【一次元】の単語埋め込みを教師なしで得る方法を提案します。とはいえ、単語のあらゆる側面を一次元で捉えるのは不可能であるので、本研究ではまず単語埋め込みが満たすべき性質を健全性と完
Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、
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スマート化が進む中、求められる省エネ情報の提供方法とは
“テレビ離れ”鮮明に 短時間視聴が増加 「必要ない」も増加 NHK調査
建築物の起伏も表現、2m解像度の3D地形データ、NTTデータが提供開始 