若者の道徳観の変化
「権利」「自由」が減り，「親孝行」「恩返し」が増えてきています。ほう。今の若者のほうが義理堅いではないですか。義理を知らない，自己チューとかよくいわれますが，それとは逆の事態をデータは示しています。 この図をツイッターに載せたところ，見てくださる方が多かったのですが，「こういう若者の従順気質の上に，ブラック起業がのさばっているのではないか」という趣旨のコメントがありました。私も同じような危惧を持ちます。昔の若者だったら，大暴れしているかもしれません。 「親孝行」と「恩返し」の選択率は1998年以降上昇していますが，社会奉仕体験活動が義務化されたり，道徳教育が強化されたりした経緯と重なります。現在，道徳を「教科化」しようという動きがありますが，それが実現したら，どういうことになるのか・・・。 今求められるのは，義理や恩返しを重視する傾向が増していることを踏まえて，その上に，「自由」や「権利」
お知らせ : 京都新聞
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首都圏の年収地図
昨年の12月2日の記事では，東京都内の区市町村の年収地図を紹介したのですが，今回は，首都圏（1都3県）にまで射程を広げたものをつくってみようと思います。 県別ならいざ知らず，区市町村別の平均年収が分かる資料なんてあるのかと思われるかもしれませんが，あるのです。総務省が5年おきに実施している『住宅・土地統計調査』です。この資料から，単身世帯等も含む全世帯の年間収入分布を，区市町村別に知ることができます。 http://www.stat.go.jp/data/jyutaku/kekka.htm この調査でいう「世帯の年間収入」とは，「世帯全員の1年間の収入の合計」とされています。ボーナスや財産収入等も軒並み含むのとこと。各世帯の年収が正確に把握されているといってよいでしょう。 私は，最新の2008年調査の結果を使って，首都圏218区市町村の平均年収を計算しました。六本木ヒルズのある港区（東京）
今さら人に聞けない「重回帰分析の各手法の使い分け」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※※※続編記事書きました→「使い分け」ではなく「妥当かどうか」が大事：重回帰分析＆一般化線形モデル選択まわりの再まとめ） 今ちょうどadtech tokyo 2013の会期中で、職場からも近い＆会社から行ってこいという指示が出たということで僕も色々セッションを聞いたり企業ブースのお話を聞いたりしてる*1ところです。 ところで、いくつかのセッションの中でキーワードとして「重回帰分析」という言葉が出てきてました。ま、それ自体はこのブログでもRによるデータ分析絡みで頻出だし、ぶっちゃけありふれた手法と言って良いでしょう。やりようによっては普通にExcelでもできますし、それだけ人口に膾炙していると言って良いのかもですね。 ただし。意外にも内部のパラメータというか細かい手法の分岐というか、それこそ普通の線形モデルvs.一般化線形モデル（バリエーション多数）があることを無視して漫然と重回帰分析をや
コーホート - Wikipedia
コーホート（英: cohort [ˈkoʊhɔrt]、独: Kohorte [koˈhɔrtə]）とは、共通した因子を持ち、観察対象となる集団のこと。人口学においては同年（または同期間）に出生した集団を意味する[1]。疫学においてはコホート研究において用いられる母集団を指し、コホートと呼ばれることが多い。 コーホート法[編集] コーホートを用いて、将来の人口予測を計算する方法をコーホート法と言う。 コーホートを分析し、時系列の変化を軸に人口の変化を捉え、そこから得られる性別・年齢別生存率、性別・年齢別移動率、母親の年齢階級別出生率、出生者の男女比などを用いる。 多くは、国勢調査のデータを用いることから、コーホートセンサス変化率法とも言う。 具体的な算出方法[編集] 例えば過去のある時点で0〜4歳の男子は、死亡しなければ5年後には5〜9歳になっているはずである。 人口移動がないものとみなし、
国立社会保障・人口問題研究所
〒100-0011 東京都千代田区内幸町2-2-3 日比谷国際ビル6F アクセスマップ 電話:(03)3595-2984 ／ Fax:(03)3591-4816
因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
今すぐ使える『明日からつかえるシンプル統計学』
まちがえるな、統計学は道具だ。統計は学ぶものではなく、使うもの。 これはわたし自身への戒言。だから、使い方を誤らない程度に理解していればいいし、そのために教科書をイチから読み込む必要も、Rをマスターする必要もない。もちろん様々な武器（統計手法）が使えるに越したことはないが、次のような問題と向き合っているなら、本書をオススメする。 あと500人お客を呼び込むためには、いくら広告費が必要か？ カスタードケーキがチョコパイに勝つには、「味の改良」と「販促キャンペーン強化」のどちらが有効か？ クラス全体の成績が低迷している。国語と数学の両方が苦手な生徒だけ補習したほうがいいのか、全員に国語の補習をしたほうがいいのか 前任者から引き継いだデータが大量にあるが、それぞれの関係や着眼点がまとめられてない。どこから手をつければいいか？ 社内のKPI（Key Performance Indicator :
統計の教科書を公開 - 【小波の京女日記】(2013-03-12)
_ 統計の教科書を公開 2013年度の学部の講義「統計学」で使用するための教科書を公開します． http://ruby.kyoto-wu.ac.jp/~konami/Text/ このテキストは，今年度まである出版社から出してもらっていたのですが，かなりの訂正と加筆を行い，元の本からはかなり内容が離れてきてしまいました．また出版社も，売れ行きがぜんぜん悪いし，カリキュラムが変わって100人以上いた受講者が30人程度に激減して儲けのタネにならなくなり，書店から引き上げてしまったようです． そこで，思い切って改訂版はネットに公開して一般の人に自由に使ってもらい，学生が授業で使う分については，小部数印刷の業者に必要なぶんだけ印刷製本してもらうことにしました．なんと2日で製本までやってくれるということで，初回の授業で注文をとってから印刷すれば，次の講義では使えるわけです．便利な世の中です． どんな教
アメリカの治安は本当に日本より悪いのか？ - Willyの脳内日記
先日、ルーマニアで日本人女子大生が殺害された事もあって、 海外の治安に対する関心が高まっている。 少し探せば、犯罪率の国際比較をすることは簡単にできるが 全米一危険かも知れない大学に勤めている私が感じるのは、 国によって治安に対する感覚が違うということに 気付いていない人が多いのではないかということだ。 その結果、逆にリスクを過大評価していることもあるように思われる。 事始めに、単純に犯罪率を比べてみよう。 日本の凶悪犯罪（殺人、強姦、強盗、暴行）は 人口１０万人あたり（以下全て同じ）で5.9件、 刑法犯総数は同じく1238件である（2010年警察庁調べ）。 一方、米国では凶悪犯罪が403件、総数が3466件(FBI)なので、 重犯罪に関しては約70倍、窃盗などを含む犯罪総数では約3倍弱ということになる。 こうして見ると、改めて米国は犯罪が多いことが分かる。 米国の犯罪についてみるときに注
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
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
Rが使えるフリをするための14の知識
米国FDAで公認され、ハーバード大学やイェール大学の授業で利用されるようになり、世間での認知度が着実に上昇している統計用プログラミング環境のRだが、ユーザーなのか、ユーザーになりたいのか、ユーザーとして振舞いたいのか分からない人が増えてきた。 スノッブなユーザーとして振舞う場合は、Rの特性を語れる必要があるので、ユーザーになるよりもRへの知識や理解が必要で、実は難易度が高い行動である。それでもあえて意識の高いRユーザーとして振舞いたい人々のために、最低限求められる事のチェック・リストを用意してみた。 1. 参考文献や参考ページを押さえておく 一番大事な事だが、参考文献や参考ページを押さえておこう。公式サイトで配布されている、「R 入門」「R 言語定義」「R のデータ取り込み/出力」は持っておくべきだ。R-TipsやRjpWikiも参考になる。 2. 演算子や制御構文をマスターする 四則演算
説明と選抜：統計学における２つの「関心」 - 社会学者の研究メモ
社会学者や経済学者にとって、統計学をベースにした計量分析とは、何かを因果的に説明する道具であるという側面がある。賃金を学歴で説明するというとき、それは他の条件が同じで学歴が変化したときの賃金の変化量を推定する、という意味である。 （記述的な分析手法を含めて）統計学を学ぶ人のほとんどは、この「説明(explanation)」のためにそれを学んでいるのだと考えられる。 しかし統計学には、それとは全く異なった目的が託されることもある。それは「選抜(selection)」である。統計学を選抜に使うというのは、それをアカデミックに活用している研究者からみても、実はあまり馴染みのない考え方である。というのも、あとで詳しく述べるが、選抜は学問的説明とは相容れない考え方だからだ。 しかし選抜は、実践家においては大いに意味がある考え方である。「限られた回数の耐久力テストの結果から、真に優れた個体を選抜する」
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