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なのでダンダリン見てる。 あっ, どーも僕です。 リアップは劇薬じゃなくてよかったです。 rstanでちょこちょこ こちらのブログにrstanの導入&入門編が紹介されていました。 MCMCの計算にStanを使ってみた(超基礎・導入編) - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ 普段から読んでいるブログで毎度毎度参考になります。 ですが、はじめてrstanを触る人には誤解を与えるかもな内容でしたので、ちょっと付け足しておきます。 付け足しポイントは次の2つ 回帰係数にはベクトル演算をつかうstanはいっぱい関数があってよくわからないので, まかせます codaを使わなくてもトレースと事後分布は出せる ベクトル演算は公式リファレンスで推奨されていますし、ひとつづ係数を書くのは大変なのでオススメしません。 書いて説明するのは大変なので、とりあえずRのスクリプトはこちら。リファレンスに似たよう
有効な分析結果を得るのに「ビック」なデータは本当に必要? ―― 普段はどのような活動を? 西内 ► 統計家として、いろんなデータ分析に携わっています。大きく分けると、自分が実際に手を動かすケースと、ユーザをデータ分析できるよう研修を行ったり、環境構築をヘルプしたりするケースがあります。最近では、分析ツールをスクラッチで作るような仕事が増えてきました。 ミック ► DBとSQLを主なフィールドとしているエンジニアです。自分でSQLを書いて分析などを行っていたこともあります。最近は、運用も含めたデータウェアハウスやBIシステムの設計を主にやっています。 ―― 最近多くの企業がビッグデータに取り組んでいます。データのエキスパートであるお二人の目に、この現状はどのように映っていますか? 西内 ► 皆さんが分析というところに向いたという意味では、すごくいい面がある一方で、そもそも「ビッグ」でなくては
研究者や研究に関わる大学生や大学院生は、一年を通じて研究室ゼミや学会などで研究成果の発表を行なわなければなりません。また、近年、科学者でない人たちに対する一般向けのプレゼンや講演(アウトリーチ活動)の機会も増えてきています。他にも、研究論文や報告書を書いたり、研究費調達のために予算申請書やプロジェクトの提案書を作成したりすることも、研究者にとって欠かせない仕事です。これらはいずれも情報を他者(研究仲間や審査員、一般市民)へ伝えようとする行為であり、正確かつ効果的な情報の発信が望まれます。しかし、自己流で資料を作成して、闇雲に情報を発信していても、スムーズに情報は伝わりません。ときには誤った情報が伝わってしまい、研究の価値を正当に評価してもらえないことさえ起こりえるのです。 情報を正確にかつスムーズに他者に伝えるためには、情報をデザインすること、つまり文章を読みやすく整えたり、図表を見やすく
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