日本だけでない｢世界的な人口減少｣は不可避だ
日本の人口は、2100年には今の人口の半分以下の6000万人を割りこみます。正確に言えば、5972万人にまで下がると推計されています。これは、1925（大正14）年の人口5974万人とほぼ同等に戻るということです［国立社会保障・人口問題研究所（社人研）の2019年将来人口推計による］。すでに日本の人口は2011年以降8年連続の減少中でもあります。 こうした「人口減少の危機」については、メディアでもたびたび取り上げられ、そのたびに「子どもを産め」という政治家の失言がデジャヴのように繰り返されます。「少子化対策、何とかせねば」という声も湧き起こりますが、残念ながら、今さら出生率が多少改善したところで、この大きな流れは止まらないでしょう。 「平均寿命」と出生率の強い相関関係 この現象は、日本だけではありません。全世界的に少子化が進みます。少子化対策について、よく「フランスを見習え」という声があが
児童手当使途の調査報告書が間違っているようなので、厚生労働省に電話しました - おたまの日記
ひとつ前のブログで、児童手当についての話題をとりあげました。 www.shiratamaotama.com 簡単にまとめると下記のようになります。 日経新聞による報道 ・児童手当を「大人の小遣いに充てる」「使わずに残っている」人は年収600万～1000万円未満で39%、1000万円以上では49% ・これをふまえ、財務省は高所得者への児童手当廃止を含めた見直しを要請する 私が調べたこと ・児童手当の使途についての国の調査は、H24厚労省「児童手当の使途等に係る調査報告書」しかなさそう ・この調査報告書では、世帯年収1,000万円以上で児童手当を「大人のおこづかい」にしている割合は0.9％しかない。「使わずに残っている」17.1％と足しても18％であり、日経新聞の報道とは数字がかけ離れている 前回のブログを書いた後で、さらに発見したこと そして2019年10月9日の財政制度等審議会資料（財務省
「“統計的に有意差なし”もうやめませんか」 Natureに科学者800人超が署名して投稿
「統計的に有意差がないため、2つのデータには差がない」──こんな結論の導き方は統計の誤用だとする声明が、科学者800人超の署名入りで英科学論文誌「Nature」に3月20日付で掲載された。調査した論文の約半数が「統計的有意性」を誤用しており、科学にとって深刻な損害をもたらしていると警鐘を鳴らす。 「統計的に有意差がない＝違いがない」は間違い 例えば、ある薬の効能を調べたいとする。統計学では一般的に「仮説検定」を行って薬を与えたグループとそうでないグループを比較し、薬効の指標となる何らかのパラメータに統計的有意差があるかどうかを見る。仮説検定は、2つの事象の差異が偶然生じたものかどうかを統計的に結論付けるものだ。 もし、統計的有意差がある（薬を与えた群のパラメータの方が有意に大きい）なら「薬には効能がある」という結論を導けるが、有意差がなかった場合はどうだろうか。 「統計的有意差がある＝薬効
結局、機械学習と統計学は何が違うのか？ - Qiita
これは私達の行っているデータサイエンスのトレーニングで、日本でもグローバルでもよく聞かれる質問です。実は2年ほど前にこの質問に正面から真摯に答えていた"Machine Learning vs. Statistics"という、とても素晴らしい記事があるのですが、今日は、そちらの記事をみなさんに紹介してみたいと思います。 ちなみに、筆者のTom FawcettとDrew HardinはSilicon Valley Data Scienceというデータサイエンスのコンサルティング会社で、多くの有名企業がデータサイエンスを使ってビジネスの問題を解決するための支援を行っていました。ちなみに、その会社の方は去年、Appleに買収されています。さらに、Tomは、「Data Science for Business」(翻訳書：戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック）という有名
間違いの多い統計プロバガンダに騙されないための8つのアドバイス - Qiita
最近ではフェイクニュースという言葉のおかげで、ニュースなどメディアでみかける主張や数値に対して疑問を持つというスタンスが以前に比べて少しづつではありますが見られるようになってきたように思います。それでもまだ多くの人がふだん毎日忙しい中で、センセーショナルなニュースのヘッドラインをついつい鵜呑みにしてしまい、さらにそれらをソーシャル・ネットワークなどで共有することで知らず知らずのうちにおかしな主張をどんどん拡散してしまっているというのが現状です。社会的に与える影響を考えるとこれは大変憂慮すべきことです。 今日は、Financial Timesのコラムニストで、経済学者のTim Harfordが、データや統計的な主張にまどわされるのでなく、それらを正しく理解するための提案を８つのアドバイスとしてこちらの”Tim Harford’s guide to statistics in a mislea
ケーキに３回だけ刃を入れてできるだけ公平に分割したい話 - アジマティクス
今日は楽しいパーティです。 白雪姫は、円形のケーキを作りました。 白雪姫 円形のケーキに上から１回だけ包丁を入れると、最大２分割できます。 ２回包丁を入れると、最大４分割までできます。 では、３回包丁を入れると最大で何分割できるでしょうか。そのまま考えると、６分割でしょうか？ 上図のように切れば、最大で７つに分割することができます。 ちなみに回包丁を入れると最大分割、回だと、回だと、そして回だと最大個のピースに分割できることがわかっています。なるべく多く線が重なるように切ればいいのです。実際にやって確かめてみたい感じありますが、しかし今回の本題はそこではないのでまたこんどにしましょう。 白雪姫は、王子様からもらった大切な包丁をあまり使いたくなかったので、ケーキに３回だけ包丁を入れて７つに分割し、それを７人のこびとたちに下図のように配ることにしました。 こびとたち しかし、このような切り方で
ニコラス・ケイジの映画が増えるとプールで溺死する人も増えるのか？
「首つり自殺数」と「アメリカの科学・宇宙・テクノロジーに関する支出」や、「水泳プールでの溺死数」と「ニコラス・ケイジの映画出演数」、「アメリカ人1人あたりのチーズ消費量」と「ベッドシーツに絡まって死亡する数」など、一見まったく関係のない2つのことがらの中にも相関性が見つかることがあります。しかし、だからといって2つの事柄の間にもちろん因果関係はナシ。これらの相関性がこれまでどのように間違った科学的結論を導いてきたのか、YouTubeでわかりやすいムービーが公開されています。 This ≠ That - YouTube 1年間にプールで溺死する人の数と、ニコラス・ケイジの映画がリリースされる数には、66.6％の相関性が認められています。 また、アメリカ・メーン州の離婚率と、1人あたりのマーガリン消費率の間にも99.26％の相関性があります。 さらに、科学や宇宙技術に対して費やされるお金と自殺
トップページ - RESAS 地域経済分析システム
地域経済分析システム（RESAS：リーサス）は、地方自治体の様々な取り組みを情報面から支援するために、内閣官房デジタル田園都市国家構想実現会議事務局が提供する、産業構造や人口動態、人の流れなどの官民ビッグデータを集約し、可視化するシステムです。
Tyler Vigen's personal website
Tyler Vigen's project list Spurious Scholar Published: January 27, 2024 What it is: Thousands of AI-generated academic research articles based on the correlations from the spurious correlations project Spurious Correlations Originally published: May 2014 Update launched: January 27, 2024 What it is: Random correlations dredged up from silly data, turned into linear line charts. Now with AI-generat
Optimizelyを使ってクビになりかけたワケ ~統計学が苦手なマーケターへの薦め~ | POSTD
（訳者注: 検定手法について、この記事には一部内容が古い部分があります。Optimizelyは現在、両側検定を採用し、独自開発したより精度の高い統計手法(Stats Engine)でテスト結果を表示しています。Stats Engineに関する記事: 日本語 ・ 英語 ） 私たちがSumAllでA/Bテストを一斉にスタートさせて6ヶ月が経ち、あまりよくない結末を迎えました。それは勝算があるとした結果のほとんどが新規ユーザーの獲得改善にはつながらなかったことです。それどころか、私たちは失敗したのです。そして私の一番の責任はユーザー獲得の増加であるということを考えると、本当に最悪の状況でした。私にとっても、私のキャリアにとっても、そしてSumAllにとっても。 過去に A/BテストとWebサイト･パーソナライゼーションの会社 に勤めていた経験から（はっきり言うとMonetateはOptimize
adelie
マーケティング費用の最適配分 「どの施策」が「どの程度」成果に影響しているかを定量的に把握することで、効果的な費用配分に役立てることが可能です。
DAUを評価指標から捨てた会社の話 #tokyowebmining
2013/05/18に#TokyoWebminingで話した資料です。 大人の都合でグラフの縦軸と横軸がありません。 基本的には横軸は時間（day）と、縦軸はUUです。
そら案内 for iOS のアクセス解析結果に見るiOSの世界 - 業務用iOSアプリのfeedtailor社長ブログ
こんな感じ。驚きの新バージョン率の高さ！です。 iOS5がリリースされて2ヶ月半程度の数字になりますが、iOS5.0系が実に7割近くあると。KDDIさんの au iPhone 効果で最初からiOS5な端末をゲットされた人も多くいるであろうこと、ソフトバンクのiPadキャンペーンでiOS5なiPad2をゲットした方もおられるであろう事を勘案しても最新OS比率が滅茶苦茶高く、iOSの世界ではOSの進化にユーザがかなり追随している様子がよく分かりますね。 ちなみに今回の情報より1ヶ月前である10月中旬〜11月中旬の同じく1ヶ月間の数字ではiOS5系は40%強。今回の1ヶ月で68%ですから、いかに浸透が早いか分かります。 また、開発者的視点から見ると、iOS3系はさすがに1%を切っていることや、arm6だのarm7だのを検討する時に一つの境界線となるiO4.3以上だけで全体の9割を占めているという
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
人口減少地図：日本経済新聞
ソーシャルゲームにレコメンドエンジンを導入した話