統計解析 & R言語超初心者入門資料まとめ
興味を持ち続けていた統計解析や、R言語の勉強をはじめました！ まだまだ初歩の初歩ですが、この記事がいつか偉大な一歩になれるように頑張っていく所存ですw まずは、R言語や統計解析に関する入門記事や、モチベーションがアップしそうな記事をまとめていきます！ (02/23 11:00) 初学者の人にお勧めな資料にフォーカスしてまとめ直し 🍮 [スライド] 統計学入門 統計学の全体像をつかむのに最適なスライドです。初歩…とはちょっと呼べないくらい内容が深いです！ 🏈 [スライド] 初めての「R」 統計解析を始めるときにWindowsな方も、Macな方もとっつきやすのが『R』です。このRを完全初心者をターゲットに説明をしていただけている資料です。超わかりやすいです！ 🍄 [デスクトップアプリケーション] R用のIDE: RStudioRStudio RStudioはR言語用のIDEです。Wind
TechCrunch | Startup and Technology News
Yellow, an asset financier for solar energy and digital devices in Africa has raised $14 million series B funding in a round led by Convergence Partners with participation from the Energy Entrepreneur Fisker, the electric carmaker founded by the Danish auto designer Henrik Fisker, is gearing up to enter the Chinese market where competition is increasingly cut-throat, following in the footsteps of
【2011年8月最新版】直近決算発表に基づくmixi、GREE、Mobage、Amebaの業績比較：In the looop：オルタナティブ・ブログ
国内4大ソーシャルアプリ・プラットフォーム、mixi、GREE、Mobage、Amebaを運営する4社の2011年4-6月期決算が出揃った。4サービスを取り巻く外部環境は、多機能携帯の成熟やスマートフォンの急成長、Facebookなど海外勢の急追で、まさに激変期にあると言えるだろう。さらに広告を中心に震災の影響も色濃くあらわれた。それらも踏まえ、業績比較やサービス比較などを多面的な考察してゆきたい。 なお，この分析レポートは，各社が投資家向けに公表している最新の決算報告，および広告代理店・クライアント向けに発行している媒体資料を主要な情報ソースとしている。また、ネットレイティングス社「Neilsen/NetRatings NetView」およびビデオリサーチインタラクティブ社「Mobile Media Mesurement」による視聴データ調査、さらに三菱UFJモルガンスタンレー証券リサー
日本人のお金の使い方がまるわかりになる全国消費者実態調査データ | 初代編集長ブログ―安田英久
今日は、世の中の人がどんなお金の使い方をしているのかを全国で調査したデータを紹介します。市場調査を行うにあたって参考になるかなり詳細なデータを入手できます。しかも無料で。 「30代の男性は書籍や雑誌に1か月あたり何円使っているのか」「ケータイの通信費は、年齢層でどれくらい違うのか」「緑茶と紅茶とコーヒーと、それぞれいくらぐらい使っているのか」「靴やシャツや下着に使っているお金は？」「CD・DVDやゲームにはどれくらいお金を使っているのか」「映画や遊園地や温泉にはみんなどれくらい行っているのか」こんなデータがあればいいと思いませんか？ それがあるのです。 そのデータとは、総務省統計局が行っている「全国消費実態調査」。 平成21年全国消費実態調査（統計局）全国消費実態調査とは、国民生活の実態について、家計の収支や貯蓄・負債、耐久消費財、住宅・宅地などの家計資産を総合的に調査し、世帯の消費・所得
社会実情データ図録 Honkawa Data Tribune
強い暑さストレス増加日数のトップ国はイスラエルの年28日増、トップ地域ではメキシコ、コロンビアの年40日増。日本は年7日増で国内は北関東・甲信の年9日増が最多。
私はこうやってマーケティングデータを集めています。 : LINE Corporation ディレクターブログ
今年も熱い夏がやってきました。ロックフェスと事業計画の熱い夏が！ というわけでこんにちは、佐々木です。 今回は、「予算（事業計画）って、どうやって（何を根拠に）立てているんですか？」というスタッフの質問に答えるために、事業計画のために集めた資料の出典を紹介します。 なお、資料の多くは私が担当するブログ関連事業のものですので、ネットならではのマーケティングデータの集め方といった内容になります。限定的な分野ですが、なにかの参考になれば幸いです。 総務省 情報通信政策研究所（IICP) ・総務省 情報通信政策研究所 まずは総務省調べのデータ。 大規模なリサーチ結果を無料で利用できるので、とても重宝します。 例1）「ブログ･SNSの経済効果の推計」（PDF） 例2）「ブログの実態に関する調査研究」報告書本文（PDF） 矢野経済研究所 ・矢野経済研究所 ブログ関連の市場調査で優れたレポートを発表して
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
確率論、統計学関連のWeb上の資料 - yasuhisa's blog
確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
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数式をなるべく使わないベイズ推定入門