京都女子大生、ビッグデータ解析で世界一 専門知識なし：朝日新聞デジタル
京都女子大（京都市東山区）の３年生４人が、ビッグデータから傾向や規則性を見つける「データマイニング」の国際コンペで優勝した。正答率は参加５３チームで最高。専門知識は一切なく、世界一に輝いた。 ４人は現代社会学部の中原英里さん（２２）、松浦由希さん（２１）、松本美紗子さん（２１）、武藤陽穂（あきほ）さん（２１）。指導した小波秀雄教授（統計学）は「情報理工系でない学生の優勝は努力のたまもの。受賞を自信につなげてほしい」。 コンペはアジア太平洋地域で知識工学を発展させようと、情報工学系の国際会議「ＩＣＯＮＩＰ」が毎年開催。今年は７～９月に実施され、周辺各国の参加学生たちが競い合った。 出題は「暗号化された新聞記事… この記事は有料会員記事です。有料会員になると続きをお読みいただけます。 この記事は有料会員記事です。有料会員になると続きをお読みいただけます。 この記事は有料会員記事です。有料会員に
相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷 - Tarotanのブログ
2022年3月15日 Googleドライブの権限変更のため，ファイルが共有されていませんでした．リンクを変更しました． 「相関係数が0.7あれば、相関が高いと言える」 などの目安を、教科書や入門書で見かけたことは ありませんか？ 私は、ちょくちょく目にするのですが、 どこの 誰が いつ 言い出したのか、ずっと不思議に思っています。 下記のリンクにあるPDFファイルで、その歴史的 変遷を追ってみました。 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf - Google ドライブ 長くてすみません。 上手にまとめることができませんでした。 今回調べたところでは、20世紀初頭のアメリカに おける統計学や教育統計学の入門書において、 いくつかの目安が誕生したようです。 イギリスのGalton, K. Pearson, Spearmanなども 相関
10秒以内にウォーリーを探す合理的な方法
これが大人だ！ ｢ウォーリーを探せ｣って絵本、覚えてますか？ そう、このごちゃごちゃした人混みから赤と白のボーダーの服を着たウォーリーを探し出すゲーム。子どものころ必死で探した覚えがあります。でも見つけられないときって、ほんとに見つからないんですよね…。試しに今すぐ探してみてください。上の画像のウォーリー、いました？ ｢…ま、気長に探すしかないよね〜｣で許されるのは子どものときだけです。そう、大人というものは、短時間で効率的に結果を出すことが求められます。それはウォーリーを探すことだって同じなのです。 ではウォーリーのいる場所には、規則性があるのでしょうか。実はSlateが、シリーズ7冊中68カ所のウォーリーの居場所をリストアップしています。それがこちら。 …あまり規則性は見えてこないですね。強いて言えば、真ん中よりちょっと上と下にそれぞれ、なんとなく集まっているくらい。でもまだ結論づける
「首つり自殺数」と「アメリカの科学・宇宙・テクノロジーに関する支出」など無関係のデータ同士で相関性をむりやり発見する「Spurious Correlations」 - GIGAZINE
ほんのわずかな初期の要因の変化が最終的に思いがけないほど差のある結果を招く現象を「バタフライ効果」と呼びますが、そんな現象は身近なところでも起こっているのかもしれないと思わせるような、一見すると関係のない2つのデータに相関性を見いだすプロジェクトが「Spurious Correlations」です。 Spurious Correlations http://www.tylervigen.com/ 1999年～2009年までの「アメリカの科学・宇宙・テクノロジーに関する支出」と「首つり自殺数」の上昇傾向が一致。 「水泳プールでの溺死数」と「ニコラス・ケイジの映画出演数」が、なぜか似たような傾向で上下しています。つまり、ニコラス・ケイジが映画に出演しなければプールでの事故が激減するのかもしれません。 「アメリカ人1人あたりのチーズ消費量」と「ベッドシーツに絡まって死亡する数」がほぼ一致。 「ア
生化夜話 第47回 美しすぎる相関性が生んだ思い込み - 乳酸と筋肉疲労
実績ある過去。そして新たな始まりへ。 GEヘルスケア ライフサイエンスはCytiva（サイティバ）となりました。『プレスリリース（英語）はこちらから』 まずは、ちょっとした頭の体操です。 観察された事実1：多量の物質Xが存在する場合、症状Yは重度である 観察された事実2：少量の物質Xしか存在しない場合、症状Yは軽度である 導かれる結論：Xを減らすことで症状Yを軽減することができる さて、この結論は正しいでしょうか？ 正しいかもしれませんし、間違っているかもしれませんね。物質Xが症状Yの原因である可能性もありますが、それとは逆に症状Yの結果として生成されたのが物質Xである可能性もありますし、全く別の原因Zがあって、XとYはともにその結果かもしれないのです。 全貌が明らかになっていない系について、得られた相関性だけで解釈してしまうと、間違った結論に達してしまうことがあります。 しかし、それでも
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