幸福の科学大学は開設「不可」 大学など８校を新設認可 文科省審議会答申 - 産経ニュース
文部科学省の大学設置・学校法人審議会は２９日、来春に予定している大学３校と大学院５校などの開設を認めるよう下村博文文科相に答申した。一方、学校法人「幸福の科学学園」が認可申請していた幸福の科学大学（千葉県）は、学校教育法などに基づき「大学教育を提供できるものとは認められない」として開設を「不可」と判断した。 来春の開校が認められた大学は、湘南医療大（横浜市）▽長野保健医療大（長野市）▽鳥取看護大（鳥取県）－の私立３校。大学院は、新潟県立大（新潟市）▽田園調布学園大（川崎市）▽金城大（石川県）▽聖泉大（滋賀県）▽藍野大（大阪府）の－公立１校と私立４校に設置を認めるよう答申した。このほか大学など４４校で学部や大学院研究科の開設が「可」と判断された。 幸福の科学大学は、宗教法人「幸福の科学」の大川隆法総裁が創立した学校法人「幸福の科学学園」が申請し、人間幸福学部など３学部を置く予定だった。 審議
マイナンバーの生成システムは69億円で構築、NTTコムなど「大手5社連合」が落札
社会保障・税番号（マイナンバー）制度を支える中核システムの一つで、個人向けのマイナンバーを生成する「番号生成システム」の落札金額が税込み68億9580万円であることが分かった。調達を担当した総務省管轄の地方自治情報センター（LASDEC、2014年4月1日より地方公共団体情報システム機構に改組）が、本誌の取材に対して明らかにした。 LASDECは一般競争入札で番号生成システムの設計・開発業者を募り、2014年1月にNTTコミュニケーションズを代表としてNTTデータと富士通、NEC、日立製作所の5社が参加するコンソーシアムを選定した。入札参加者は5社コンソーシアムだけだったという。今回、LASDECは公表していなかった落札金額のほか、5社から提案された役割分担なども取材で明らかにした。 今回の番号生成システムの調達範囲は、番号生成に必要となる住民基本台帳ネットワークシステムとの連携や、番号の
時系列解析_理論編 | Logics of Blue
最終更新:2017年6月1日 時系列分析という名前はご存知でしょうか？ 残念ながらExcelで実行するのがやや困難であるためこの名前もあまり浸透していないのではないかと思います。 時系列解析は、回帰分析とは違ってあまり知らない人も多いと思うので、ざっと解説を載せておきます。これだけ読めば、時系列分析の雰囲気はつかめるのではないでしょうか。 時系列分析の基礎の基礎からSARIMAモデルまでを一気に解説します。 それと、便利なパッケージ forecast の紹介も。 Rを使えば簡単に計算できますよ。 Pythonを使いたい方は「Pythonによる時系列分析の基礎」の実装例も併せて参照してください。 スポンサードリンク 目次 １．時系列解析って何？ ２．時系列データの扱い方 ３．知ると便利な用語集 ３－１．自己相関係数・偏自己相関係数 ３－２．ARモデル（自己相関モデル） ３－３．MAモデル（移
時系列 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "時系列" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2021年3月） 時系列（じけいれつ、英: time series）とは、ある現象の時間的な変化を、連続的に（または一定間隔をおいて不連続に）観測して得られた値の系列[1]（一連の値）のこと。例えば、統計学や信号処理で時間経過に従って計測されるデータ列であり、（通常、一定の）ある時間間隔で測定される。均一間隔では無い場合は点過程と呼ぶ。 概略[編集] 時系列解析や時系列分析はそのような時系列を解釈するための手法であり、データ列の背後にある理論（なぜそのような時系列になったのか？）を見
自己回帰移動平均モデル - Wikipedia
自己回帰移動平均モデル（じこかいきいどうへいきんモデル、英: autoregressive moving average model、ARMAモデル）は自己回帰モデルによる線形フィードバックと移動平均モデルによる線形フィードフォワードによりシステムを表現するモデルである[1]。George Box と G. M. Jenkins の名をとって "ボックス・ジェンキンスモデル" とも呼ばれる。 ARMAモデルは時系列データの将来値を予測するツールとして機能する。 次の自己回帰 (AR) および 次の移動平均 (MA) からなる自己回帰移動平均モデル は以下のように定義される[2]。 ここで は定数、 は自己回帰パラメータ、 は移動平均パラメータ ()、 は時刻 におけるホワイトノイズである。 すなわちARMAモデルでは、各時刻でサンプリングされたホワイトノイズが過去時刻 まで重み付け和でフィ
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
処理を実行中です
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
