統計学的検定に対するある拒絶反応
「この最後の信頼区間の使い方違和感ありません？」と言われて、「仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む）」と言うブログのエントリーを見てみたら、色々と統計学への誤解が積み重なっており、さらにデータが仮説を裏付けないと言う事実に拒絶反応を示していた。色々と問題があるのだが、気付いたところを幾つか列挙してみたい。 1. 仮説検定は基本的に行うべき 問題エントリーで『「施策の効果をテストしたいな」「はい。仮説検定」って、それってのび太くんにとって有益なの？』と言っているが、仮説検定をしないのはむしろ有害に思える。やっても毒にも薬にもならない事もあるわけで、そういう状況を示せ無いようなデータ分析にどれほどの意味があると言えるのであろうか。創意工夫した施策の効果が有意性無し（＝施策の効果があるとは言えない）と言われたら面白くは無いであろうが、必ずしも都合の良い結果が出
バラク・オバマ版『マネーボール』 大統領選勝利の鍵はビッグデータの徹底活用
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 選挙でソーシャルメディアを活用するのは当たり前、情報は分析してこそ価値が生まれる。写真はオバマ大統領とFacebookのマーク・ザッカーバーグCEO（出典：Christopher Dilts/Obama for America） 米国の大統領選挙でオバマ大統領が再選を果たした。 この勝利をもたらした重要な要因がオバマ陣営の「情報戦」に求められるようだ。 オバマ陣営は徹底してビッグデータを活用したという話が、開票日翌日のTIMEの記事に載っていた。 アップルやマイクロソフト（とくにXbox）など、すぐにでも採り上げておかないといけない話題が山積みだが、今回はこの米大統領選挙に関する「旬のネタ」を紹介したい。 選挙対策のプロが頼ろうとする「
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バフェット氏の運用能力は突出－シャープレシオ分析で判明 - Bloomberg
