自殺の時空間疫学 http://ikiru.ncnp.go.jp/ikiru-hp/genjo/toukei/index.html 少研究数のメタ分析 Noma, H. Statist. Med. 2011, 30 3304–3312 K=10以下での信頼区間を向上させる Topics はじめに 推測統計の基本 最尤推定とベイズ推定 MCMCによるベイズ推定
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機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって(例えば似た動物をまとめるように)分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
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
(※今回の記事の内容はかなり難解かもです) 大竹文雄の経済脳を鍛える(2月13日分記事) 幾何ブラウン運動と見せかけの回帰 - My Life as a Mock Quant 得てして多くの企業では、「毎日の数字(売上高・利益・在庫etc.)を追いかけ」、「その結果を元手に毎日改善する」ということを日々励行しているのではないかと思います。 ところで、こんな体験したことはありませんか? 「毎日毎日、物凄く一生懸命数字を見ながら頑張ってカイゼンし続けて、確かに頑張った時は数字は上がったし、頑張りが足りない時は数字が下がった。それに一喜一憂しつつもずっと物凄く頑張り続けた・・・でも、あれからもう数ヶ月経ったのに全体としては数字は下がってきている。どうしてなんだろう???」 なるほど、もしかしたらその時の改善努力が正しくなかったのかもしれません。でも、実は「そもそも改善努力と数字とは何の関係もなか
伝わるINFOGRAPHICS〈ツタグラ〉テーマ3「これからの働き方を表現」藻谷浩介氏のセッション資料の人口推移グラフを動的に閲覧できるように再現。
ここ最近、『アイドルマスターシンデレラガールズ』(バンダイナムコゲームス)のガチャで散財といった話題が飛び交っているソーシャルゲーム界隈。 「ソーシャルゲームが抱える潜在リスク 「射幸心」あおる仕組みとは」 「 モバイルSNSゲームが儲かる本当の理由。かーずSPはなぜ15万もつぎ込んだのか?」 「 ソーシャルガチャ課金誘導はすでにネットゲームを超えた」 コンプガチャや予告ガチャのほか、「ガチャで当たりが出る確率を運営が操作している」という話も、こうしたエントリでは語られている。ガチャの形式は置いておいて、確率については、全体の確率はその時々で上下させていることはあるだろうが、確率で選ぶと宣言していることについて、恣意的に結果を操作することはないだろう、と僕は考えていた。 しかし、「運営がアナウンスした確率通りに抽選が行われなかったのではないか」という例が『ドラゴンコレクション(ドラコレ)』
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