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Coronavirus tracked: the latest figures as the pandemic spreads | Financial Times
Coronavirus tracker: the latest figures as countries fight the Covid-19 resurgence | Free to read
大澤昇平氏のTwitterについての統計的差別論からの考察
川端望のブログです。経済，経営，社会全般についてのノートを発信します。専攻は産業発展論。研究対象はアジアの鉄鋼業を中心としています。学部向け講義は日本経済を担当。唐突に，特撮映画・ドラマやアニメについて書くこともあります。 東大の大澤昇平特任准教授のTwitterについて，ひとつ前の投稿で所感を述べたが，そこで積み残した課題について考察したい。それは統計的差別という課題であり，企業や大学が直面する話題だ。私は「日本経済」の講義で雇用システムも取り上げるので，学生に説明できるようにしておきたいので考えてみる。 まずおさらいしておくと，大澤氏は「弊社Daisyでは中国人は採用しません」とツイートし，その理由として「中国人のパフォーマンス低いので営利企業じゃ使えないっすね」と言ったが，その根拠は何も示さなかった。これは，単純な偏見であり差別だ。すでに多くの人がこれを指摘している。東大の情報学環・
統計WEB － 統計学、調べる、学べる、BellCurve（ベルカーブ）
ブログ 2024/7/5 2024年6月の統計WEBのページビュー数 2024年6月月は、145万PVとなりました。昨年同月比で 98.5％ となっています。 2022年7月から2024年6月月までの2年間について... 詳しく見る ブログ 2024/6/11 2024年5月の統計WEBのページビュー数 2024年5月は、145万PVとなりました。昨年同月比で 104.5％ となっています。 2022年6月から2024年5月までの2年間について、... 詳しく見る 書籍紹介 2023/3/29 文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！ 『マンガでわかる統計学』シリーズの著者、高橋信先生が執筆した教養書です。 リスキリングの潮流の中で、教養のひとつとし... 詳しく見る 書籍紹介 2023/2/9 マンガでわかる統計学 統計学を勉強するための取っ掛かりとしてはとても良い本です。漫画な
統計局ホームページ/世界の統計2024
章番号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 第1章 地理・気象 （PDF：4,236KB ／ エクセル：45KB） 目次へ戻る 1-1 主な高山 〔出典〕 自然科学研究機構 国立天文台「理科年表」（2023年版） 〔解説〕 アジアは標高上位20山、北アメリカ、南アメリカ、ヨーロッパ及びアフリカは上位5山、オセアニア・南極は上位3山までの高山を掲載。 1-2 主な河川 〔出典〕 自然科学研究機構 国立天文台「理科年表」（2023年版） 〔解説〕 流域面積80万平方キロメートル以上の河川を掲載。 1-3 森林の面積 〔出典〕 FAO, Global Forest Resources Assessment 2020 2020年10月ダウンロード 〔解説〕 森林：高さ5メートル以上の樹木で覆われた0.5ヘクタール以
OpenIntro: developer and promoter of educational products that are free, transparent, and lower barriers to education.
Publishing Done Right Our mission is to make educational products that are free, transparent, and lower barriers to education. We also feature supporting resources, such as slides, videos, and more. Ensuring every student has access "65% of students have opted out of buying a college textbook due to its high price", and 94% of those students know they suffer academically from that decision. [Ref 1
Rによるサポートベクターマシン解析
仮想的なデータセットとして、Rにデフォルトでインストールされているデータセット 'iris' を用いる。本データセットには、150標本のアヤメの萼片の長さ (Sepal.Length)、萼片の幅 (Sepal.Width)、花弁の長さ (Petal.Length)、花弁の幅 (Petal.Width) という4種類からなる各標本の特徴量とその特徴量を持つアヤメが属する種 (Species)、すなわち、'setosa'、'versicolor' および 'virginica' という3種類のラベルの情報が格納されている。このirisデータセットから全標本の96%、すなわち144標本 (150*0.96) をトレーニングデータセットとして分類器を作成し、残りの6標本をテストデータセットとして、それらの標本が属する種を予測する まず、以下の1行目のコマンドで1~150の整数から144個の整数をピ
DATA GO JP/open data
データセット データセットとは、ファイルやURLなどの「オープンデータ」が登録された入れ物を指します。 データポータルでは、複数の切り口からデータセットを探すことができます。
東大日次物価指数サイト
お知らせ2020年7月14日 東京大学と・IMF（国際通貨基金）共催webinar「新型コロナウイルス・パンデミック下の世界経済見通し」を2020年7月10日に開催しました。2019年1月10日 特許「物価指数推定装置、物価指数推定プログラム及び方法」について 特許第6395307号（P6395307）「物価指数推定装置、物価指数推定プログラム及び方法」（出願番号: 2014-231511，公開番号: 2016-095681，登録番号: 6395307）出願日2014/11/14，公知日2016/05/26，登録日2018/09/07．出願人：国立大学法人東京大学，発明者：渡辺努，渡辺広太．2017.10.13 東大日次物価指数プロジェクトは，日本学術振興会・科学研究費・基盤研究S「長期デフレの解明」の研究活動の一環として行っているものです。このたび同プロジェクトの研究進捗評価（検証）があ
丙午世代のその後 統計から分かること
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世界最高の選手リオネル・メッシの何がすごいのかが統計的データ分析で明らかに
ネイト・シルバー氏といえば、米大統領選の勝敗を全50州分的中させたり、野球選手の成績を予測するための統計ツールPECOTAを開発した人物として知られる天才データアナリストです。そんなネイト・シルバー氏が新しく立ち上げた、統計を使ってあらゆる事象を分析するニュースサイトがFiveThirtyEightで、ここでスポーツ関連のデータアナリスト兼ライターを務めるBenjamin Morrisさんが現在世界ナンバーワンのサッカー選手と目されているリオネル・メッシ選手に関するさまざまなデータを分析しまくったところ、メッシ選手は通常ではほとんど不可能な要素を両立しまくったまさにミラクルな選手であることが判明しました。 Lionel Messi Is Impossible | FiveThirtyEight http://fivethirtyeight.com/features/lionel-messi
MOOCで「データサイエンティスト」育成へ--11月から「統計学」開講
NTTデータ、NTTドコモ、NTTナレッジ・スクウェア、日本統計学会は6月9日、大規模公開オンライン講座「MOOC（Massive Open Online Course、ムーク）」のプラットフォーム「gacco（ガッコ）」を活用した、データサイエンティストの育成プロジェクトを開始したと発表した。 gaccoは、ドコモとナレッジ・スクウェアが共同で推進しており、サービスはナレッジ・スクウェアが提供している。今回のプロジェクトでは産官学が連携し、統計学の基礎的な概念からビジネスに役立つ実践的な応用までを学べる機会を提供。社会的ニーズが高まりつつあるデータサイエンティストの育成と輩出を目指す。 ドコモとナレッジ・スクウェアは、統計学講座を11月に開講予定。講座内容は、統計学会が統計検定を通じて体系化している統計教育質保証に沿うものであり、統計学会が推薦する複数の大学教授陣が講師を務めるという。ま
Rによるアソシエーション分析 - Qiita
相関ルール 頻出するアイテム間の何らかの組み合わせの規則をアソシエーションルールと呼ぶ。アソシエーションルールは連関ルール、関連ルール、相関ルールなどと呼ばれます。 「商品Aを買うと商品Ｂも買う」のようなルールを見つけ出すことを目標としています。 今回の例は、掃除機の購買動機に繋がる不満要素の組み合わせです。 これを特定し、その中でも特に強い不満点を解明して、商品開発に貢献させることを目標とします。 アンケートの設問 設問の形式 チェックボックス系の複数回答形式の設問 回答データ 水平展開形式のデータ サンプル毎に複数の設問への回答が存在し、１サンプル１レコードの形式であること。 集計データ 予め用意できるのであれば、SQLなどで集計データを作成しておくとグラフが描きやすくなります。 （※そこまで準備しなくとも、Rで図を出すことは可能です。） ※しかし、この表では集計されてしまっているので
seekR - 統計分析ソフトウェア R のための検索エンジン
統計分析ソフトウェア R のための検索エンジンです。R 言語に関する内容に特化した検索結果を表示します。
アソシエーション分析(1)
アソシエーション分析(associations analysis)は、百貨店や店舗などで集めている表1のようなトランザクションデータを活用するために、バスケットの中の商品間の関連性について分析を行う方法である。アソシエーション分析は、表1に示すような、トランザクションデータから、頻出するアイテムの組み合わせの規則を漏れなく抽出し、その中から興味深い結果を探し出すことを主な目的とする。 アソシエーション分析は、1990年代初めに英国の有力百貨店マークス＆スペンサーの店舗で集めているデータの活用に関して相談を受けたことをきっかけとして、IBM研究所が研究を始め、Apriori(アプリオリ)というアルゴリズムを開発したと言われている。Aprioriアルゴリズムは、巨大なデータベースからアソシエーションルール(associations rules)を抽出することを実現し、データマインニングの実用
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