【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。
統計学の講義資料(2022年度) | Logics of Blue
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
2019年版：データサイエンティスト・機械学習エンジニアのスキル要件、そして期待されるバックグラウンドについて - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は、以前の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って内容的には大差ないと思いますが、今回は2つ新たな軸を加えることにしました。一つは「ジュニアレベル（駆け出し）」と「シニアレベル（熟練職人）」とで分けるということ、もう一つは「データ分析以外の業界知識（ドメイン知識）」にも重きを置く、ということです。 というのも、空前の人工知能ブームが予想よりも長く続いていることで、人材マーケットを観察する限りではデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとも求人数が高止まりしているように見えるのですが、その結果としてこのブログの過去のスキル要件記事で挙げたような「完成されたデータ分析人材（熟練職人）」に限らず「駆け出し」でも良いからデータ分析人材が欲しいという企業が増えているように感じられるからです。 その一方で、かつては主にwebマーケティング業界
NL20161222invited
invited talk at IPSJ SIGNL (Dec 22, 2016)Read less
「調査観察データの統計科学」読書会資料を公開しました（数式周りをフォロー） - 木曜不足
因果推論、特に傾向スコアについて日本語で学ぼうとしたら、第一に名前が挙がるのは「調査観察データの統計科学」だろう。 調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学) 作者: 星野崇宏出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2009/07/29メディア: 単行本購入: 29人 クリック: 285回この商品を含むブログ (26件) を見る ところがこの本、数式を中心に難が多く、読み始めたはいいけど困っているという人がかなり多そうだ。実は社内の機械学習勉強会でこの本を紹介したのだが、数式のフォローがかなり大変で、そこそこ端折ったにもかかわらず、３章が終わるまでに７回ほどかかってしまった。 特に３章頭の「難所」については、社内勉強会の時の資料をもとにメモを書いてブログに公開したりもしている。 「調査観察データの統計科学」3.1章 傾向スコアの数式メモ（前半）
欠測データの相関係数の推定法について発表しました - ほくそ笑む
先日行われた BUGS/stan勉強会 #3 で発表させていただきました。 タイトルは「Stan で欠測データの相関係数を推定してみた」です。 欠測データに対して相関係数を求めるとき、普通のやり方では実際の値より小さい値になってしまいます。そこで、片側だけしか観測できていない不完全データを用いて推定精度を上げる方法を紹介しています。 スライドは下記にアップしています。 Stan で欠測データの相関係数を推定してみた from hoxo_m 最終的なコード全体はこちらに載せています。 Stan の勉強にあたっては、ごみ箱さん、beroberoさん、伊東さんにアドバイスを頂きました。ありがとうございます。 hoxo_mさんのバイアスの掛かったデータの相関係数の問題、よく使われる統計手法からの発展としてすごくいい例だし、片方しか観測されていないデータを使ってもあれほど改善するとは驚いた。#Tok
チェビシェフの不等式について発表しました - ほくそ笑む
先日行われた第40回R勉強会＠東京(Tokyo.R)にて、「チェビシェフの不等式」というタイトルで発表させていただきました。 大数の法則の証明にも使われるチェビシェフの不等式ですが、現実問題への適用例として、実際にあった事例をデフォルメして物語形式で発表してみました。 スライドは下記にアップしています。 チェビシェフの不等式 from hoxo_m また、この発表に対する補足資料を RPubs に上げています。 http://rpubs.com/hoxo_m/19776 無味乾燥と思える数式でも、実際に使われた事例を知ると、急に親近感がわいてくることもあるかと思います。 楽しんでいただけたら幸いです。 それでは、また。 関連 第40回R勉強会@東京に参加してきた - INPUTしたらOUTPUT!
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自動微分変分ベイズ法の紹介
20140727_第1回スポーツデータアナリティクス基礎講座