旧Twitter社が「バズる」ツイートの法則を徹底的に統計解析して168ページもの資料にした代物、SNSマーケティングやってるプロが全員廃業するレベルの優良資料だった
いぐぞー ✈️ 旅するプログラマー @igz0 旅とプログラミングをこよなく愛します。 アメリカ大陸🇺🇸を横断しました！！小学生からプログラミング→新卒SIer→Webに目覚め個人事業主兼会社員。テレビ出演経験あり。 Webサービス制作者。読書・IT関連を中心にツイートします！！ネタツイート有。アイコンは@ixy先生に利用許諾済み。Amazonアソシエイト参加。 note.com/igz0/ いぐぞー ✈️ 旅するプログラマー @igz0 Twitter公式が「バズる」ツイートの法則を徹底的に統計解析して168ページの資料にした代物、SNSマーケティングやっているプロが全員廃業するレベルの化け物級の優良資料だった。 ちなみに無料。 SNSで「バズりたい」と思う人は全員これ読めばいいんじゃないかってレベル。 marketing.twitter.com/content/dam/ma… pi
専門学校ではじめて統計学を教えた時、生徒全員がぽかーんとフリーズしたまま授業が終了した→「努力できる」が当たり前でないと気づいた教員の話
Tsuno K, PhD, MPH @KanamiTsuno 「努力できる」「頑張れる」「やってみる」事が当たり前ではないと気付いたのは、某専門学校で初めて統計学を教えた時。黒板に数式書いても、誰も手が動かない。生徒全員がぽかーんとフリーズしたまま授業が終了。もちろん、質問は？と聞いても誰も手をあげない。帰り道、次からどう教えれば良いのか→ Tsuno K, PhD, MPH @KanamiTsuno 医学と社会学と心理学と行動科学の狭間を行く社会疫学者。研究テーマは労働時間、いじめ・ハラスメント、シビリティ、メンタルヘルス、健康格差。近著は 『パワハラ上司を科学する』amzn.to/3IBEWwJ ※発言内容は個人の見解であって、所属組織の見解を示すものではありません。 note.com/kanamitsuno Tsuno K, PhD, MPH @KanamiTsuno 文字通り頭を抱
やもす @ShIma_Megagauss 性別関係なく、結婚したかったら酒は飲め！！！(暴論) しかし、飲まない男性ってかなり結婚へ不利なんやね… pic.twitter.com/Vngew2Ec4f リンク 株式会社IBJ 1万人超の婚活データを分析した『成婚白書 2023年度版』公開 ~「年齢が与える影響」「男女の年収」「都市部と地方」等あらゆる角度から、成婚を増やすために重要なポイントを検証~『成婚白書』概要国内最多*¹となる成婚を生み出すＩＢＪグループは、全国の結婚相談所へ向けて成婚者の特徴を分析した... 1 user
統計ほぼ初学から 4 ヶ月で統計検定準 1 級受かった話
この記事は統計検定準 1 級の合格体験記であり、テスト内容の解説記事ではありません。また、この記事での試験に対する勉強の仕方や受験者の属性には一般性が担保されないので、一個人の個人的な見解として解釈してください。 はじめに 今回は統計検定準 1 級に一発で合格できたので、勉強方法・テストの所感をレポートします！最近は増えてきましたが、CBT 形式の準 1 級の体験記は少ないかなと思ったので 1 つの参考になれば嬉しいです！ ステータス 経歴: 東京大学理科 2 類 → 工学部マテリアル工学専攻 → 大学院工学系研究科マテリアル工学専攻 (物性に関する研究) 仕事: 株式会社くふうカンパニーで DS をさせてもらってます 統計の勉強経験: 1S の基礎統計のみでほとんど覚えていないので、知識ほぼゼロの状態でした 数学: 東大理系の平均ぐらいだが、大学からはあまり勉強していませんでした (だい
タイトルの結論は、「役に立つ」です。 役に立つか立たないかの議論は一切せず、本記事では、如何に統計や数学が実社会で役に立つかを紹介します。 はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。 出向先であるZENKIGENの同僚にも、原籍のオムロンの同僚にも、統計検定®の準1級や1級を持っている方がいて、私も負けじと準1級を受験しました。結果、統計検定®準1級に合格し、優秀成績賞までいただくことができました。 統計検定®合格証と優秀成績賞 試験対策を通じて、改めて統計学の考え方は有用と感じました。この手の検定試験は物事を体系的に学ぶきっかけになるため、私
交通事故の8割はヒューマンエラーが原因。最新の交通事故統計・分析から読み解く、重大事故を回避するポイントとは？ #くるまも - くるまも｜三井住友海上
令和4年の一年間で起こった「全事故」、つまり軽傷・重傷・死亡のすべてを含む交通事故の発生件数は300,839件。そのうち死亡事故は2,550件です（警察庁調べ）。これらは、どんな状況で発生しているのでしょうか。また、特に重大な事故につながりやすいのはどのようなシチュエーションなのでしょうか。 交通事故・死亡事故のデータを読み解くことで、重大な事故を回避する上で注意すべきポイントが見えてくるかもしれません。国内で発生した交通事故の情報を蓄積し、総合的な調査分析を行う「交通事故総合分析センター」の田久保宣晃さんに、さまざまな分析データを紹介してもらいつつ、見解を伺いました。そこには、ハンドルを握る人が、事故を起こさず、安全に車を運転するための、さまざまな示唆がありました。 【お話を聞いた人】 田久保宣晃（たくぼ・のぶあき）さん：工学博士。交通事故総合分析センター 研究部次長兼研究第一課長。警察
2023年11月19日に統計検定1級を受験し，統計数理，統計応用(社会科学)にダブル合格。 勉強期間半年(半分ダラダラ)で一発合格できた経験をもとに主観込み込みで綴っていきたいと思う。 結論 結論からいいます。統計検定1級に受かりたければやることはただひとつ。 現代数理統計学の基礎を完璧にする。 これだけです。現代数理統計学？統計検定準1級ワークブック？過去問？いりません。 現代数理統計学の基礎，この本を仕上げ切るまでは手をつけなくていいです。 なぜ僕がこう言い切れるのか軽く説明していきたいと思います。 簡単な自己紹介 某都内私立大学3年生。大学の授業で線形代数，微積，確率統計の基礎を履修。受験期は理系で数3も勉強していたためそこまで数学に対する抵抗はない。というか数学に抵抗のある方は統計検定1級に向いてないと思う。 なぜ現代数理統計学の基礎だけでいいのか 統計応用の勉強はどうするの？そう
海外のオタクが日本のアニメ400本を観て”主人公が教室のどこに座っているか”を統計的に分析した結果が興味深い→｢主人公は窓際の最奥に座りやすい｣
Kenji Iguchi @needle 「アニメ400本観て主人公の席の位置の統計取った」すげえ根気。 実に約3分の1が窓際最奥かその一個前。一方で、廊下側の前から2番目に座ってる主人公が一人もいない！ reddit.com/r/anime/s/1nJb…
【研究成果】贈り物の交換による地位の競争と社会構造の変化――文化人類学への統計物理学的アプローチ―― - 総合情報ニュース - 総合情報ニュース
2024年9月5日 東京大学 発表のポイント 文化人類学で議論されてきた贈与による覇権争いを数理モデルで表現し、贈与の規模や頻度に応じて多様な社会構造が組織されることを計算機シミュレーションで明らかにした。 文化人類学の現象に統計物理学のアプローチを導入することで、個人レベルの贈与の相互作用と、社会レベルの構造的類型の間に見られる普遍的な関係を示した。 本研究成果は、なぜ特定の地域で特定の社会構造が見られるのかを説明するための一般的な枠組みを提供する。また、数理モデルにより人間社会の普遍的性質を考察する「普遍人類学」という人類学研究の新たな可能性をひらくものである。 ミクロな贈与の相互作用とマクロな格差や社会構造の関係 概要 東京大学大学院総合文化研究科の金子邦彦東京大学名誉教授と板尾健司 博士課程大学院生（当時）は、贈与の相互作用によって様々な社会構造が組織されうることを理論的に明らかに
｢グー･チョキ･パー｣で最初に出すべきはこれだ…統計学が解明｢じゃんけんの勝率が高まる｣指のかたち 学生が延べ1万1567回のジャンケンをしてわかった勝利の法則
じゃんけんで勝率を高める方法はあるか。データ分析・活用コンサルタントのサトウマイさんは「あるジャンケンに関する研究では、『グー』を出す確率が35.0％、『チョキ』を出す確率が31.7％、『パー』を出す確率は33.3％と、最もグーが多かった。心理学的には『人間は警戒心を持つと、拳を握る傾向がある』という説のほか、『チョキはグーやパーと比べて出しにくい』という説もある。こちらからじゃんけんを仕掛けるときは『最初はグー』という掛け声をスピードアップし、こうしたクセをより出やすくさせるといいだろう」という――。 ※本稿は、サトウマイ『はじめての統計学 レジの行列が早く進むのは、どっち⁉』（総合法令出版）の一部を再編集したものです。 人間のクセからみるじゃんけんの統計的な必勝法 運に関するゲームで、私たちの一番身近にあるのは「じゃんけん」ではないでしょうか？ 手だけを使って、3種類の手の出し方（グー
慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます． 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが，今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て，比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます． まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます． 今回の記事では，「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます． (スタート) 統計学の基礎的な内容 (統計検定2級程度の内容) は身についている (ゴール) ベイズモデリングに関する最新の論文がある程度理解して読め，自力でモデルを組んだり実装することができる また，このゴールへの道のりとして，大きく2通りのルートを想定します． (ルートA: フルスクラ
AIや機械学習が持て囃されて、統計分析やデータ可視化がいまいち主流になれない理由 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日のことですが、こんなことを放言したら思いの外伸びてしまいました。 データ可視化は一時期物凄く流行った割に今はパッとしない印象があるんだけど、それは結局のところデータ可視化が「見る人に『考えさせる』仕組み」だからだと思う。現実の世の中では、大半の人々は自分の頭で考えたくなんかなくて、確実に当たる託宣が欲しいだけ。機械学習やAIが流行るのもそれが理由— TJO (@TJO_datasci) 2024年8月28日 これはデータサイエンス実務に長年関わる身としてはごくごく当たり前の事情を述べたに過ぎなかったつもりだったのですが、意外性をもって受け止めた人も多ければ、一方で「あるある」として受け止めた人も多かったようです。 基本的に、社会においてある技術が流行って定着するかどうかは「ユーザーから見て好ましいかどうか・便利であるかどうか」に依存すると思われます。その意味でいうと、データ分析技術にと
「誰がリモートワークで働いているのか」を統計的に分析したデータからリモートワークは「高学歴者のぜいたく品」であることが明らかに
新型コロナウイルスのパンデミックで世界的に普及したリモートワークや、リモートワークと職場での労働を半々で行うハイブリッドワークについて分析した統計データを、ニューヨーク・タイムズが公開しています。 Work From Home Data Shows Who's Fully Remote, Hybrid and in Person - The New York Times https://www.nytimes.com/interactive/2024/03/08/business/economy/remote-work-home.html 2020年に新型コロナウイルスのパンデミックが始まって以来、多くの労働者がリモートワークに移行しました。パンデミック期間には多くの企業がリモートワークを推進しましたが、新型コロナウイルスの流行が収束してからは、週の数日を自宅でリモートワークし、数日を職場
フィットネスクラブの退会理由が統計の専門家によって「スタッフのコミュ力の高さ」だとわかったと聞いて統計学すげーっとなった話…「それ」コミュ力低くない？」「コミュ力とは？」の反応も
焼鳥どんオーナー日垣 @higakiyakitori 統計学って凄いなぁ思ったのは、フィットネスクラブの退会理由は長年、何と相関があるのか謎に包まれていましたが、統計の専門家の調査により、退会理由と相関があるのは、まさかの「スタッフのコミュ力の高さ」だということがわかったこと。こんなこと統計でなければ突き止められない。コミュ力高いスタッフがおったらあかんかったんかーい！という結果に。コミュ力高いスタッフがいると常連と仲良くなりすぎて、新規客が疎外感を感じて、何となく居心地が悪くなり退会してしまうというのが理由のようでした。
PDCAサイクルの「正しい回し方」をあなたは知らない。気鋭の統計家が語った“大きな勘違い” - ミーツキャリアbyマイナビ転職
「PDCA回してかないとね」「それはPDCAでいこう」 ビジネスシーンで頻繁に使われる、この「PDCA」という言葉。Plan/計画、 Do/実行、 Check/評価、 Action/改善という4つのステップを踏んで事業のあり方を改善するフレームワークですが、果たして本当にPDCAの回し方を正しく理解し、実践できているでしょうか？ そもそもPDCAを正しく回すために何が必要で、何が欠けると正しく回せないのか？ そんな疑問をもとに今回お声がけしたのは、SNSや著作を通じてPDCAの考え方を紹介されてきた統計家、西内啓さんです。 「PDCAとは質の高い目標を立てるための考え方」だと語る西内さんに、知っているようで知らない、PDCAの正しい回し方を伺います。 ▼この記事の一部は、ながら聞きでもご利用いただけます https://voicy.jp/channel/4565/1147410 西内啓さん
数式は登場せず､｢問題解決志向｣の統計学入門
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ルクセンブルクの人は統計によると1人あたりコーヒーを毎日平均で7～8杯飲んでいるらしい...水の代わりに飲んでいるのか？→そうなってしまう事情があった
中田:‖ @paddy_joy コーヒ好きですが本書を読んでも本気で淹れるのはめんどくさそうという感想なので今のままスタバがメインになりそう☕️ スタバのコーヒーは不味いと散々Xではdisられていますが、「世界の人が平均的に好きな味」と解説されていて一安心。ワイの舌はグローバル平均☺️ amzn.to/3udzo6T pic.twitter.com/TXUVawebeo
『ベイズデータ解析』はベイズ統計学を用いる全ての実務家が座右に置くべき第一級の鈍器 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ベイズデータ解析(第3版) 森北出版Amazon 先日のことですが、『ベイズデータ解析』を訳者のお一人菅澤さんからご恵贈いただきました。もう一目見ただけで「鈍器」以外の語が出てこないくらいの立派な鈍器で（笑）、原著のBDA3*1に負けないくらいの鈍器っぷりが見事な一冊です。菅澤さんといえば名著『標準ベイズ統計学』の翻訳も手掛けておられますが、先日直にお話を伺った際は「本書の方が標準ベイズよりもさらに理論的な内容に踏み込んでしっかり書かれていて良い」とのコメントでした。 ということで、早速本書をレビューしていこうと思います。ただ、何分にも全体で888ページもある大著であり、ぶっちゃけ斜め読みするだけでも1ヶ月近くかかるという有様でしたので、内容の理解が不完全であったり誤ったりしている可能性があります。それらの不備を見つけられた際は、何なりとご指摘くだされば幸いです。 本書の概要 第I部 ベイ
東京都は16日、東京・赤坂の飲食店で赤痢菌による食中毒が発生したと発表しました。都内での赤痢菌による食中毒は2000年の統計開始以来初めてです。 東京都とみなと保健所によりますと、港区赤坂にある飲食店で先月31日と今月1日に昼食を食べた男女5人が下痢や発熱などの症状を訴え、2人の検体から赤痢菌が検出されました。 港区はこの飲食店で発生した赤痢菌による食中毒と断定し、飲食店に対して16日から7日間の営業停止を命じました。 赤痢菌は感染力が極めて強く、都内では今年、9人が感染しているものの、食中毒が発生したと断定されるのは都の2000年の統計開始以来初めてです。 飲食店の運営会社は取材に対して「保健所からは食中毒の発生源について様々な可能性があり、特定が出来ていないと聞いている。体調不良のスタッフがおらず、他の利用客から体調不良の報告はない。発生源の特定に向けて保健所の調査に協力する」とコメン
賃金上昇分の価格転嫁は個人消費回復の妨げに（2月毎月勤労統計）
実質賃金上昇率が安定的にプラス基調となるのは2024年10－12月期 厚生労働省は8日に2月分毎月勤労統計を公表した。2月の現金給与総額は前年同月比＋1.8%増加し、実質賃金は同－1.3％と23か月連続での低下となった。 春闘での賃上げ率は事前予想を大幅に上回ったが、その影響が毎月勤労統計の賃金に表れてくるのは、年央頃になるだろう。さらに、それが物価に与える影響が確認できるのは、夏以降となるだろう。 春闘の結果を受けて、ボーナスや残業代などを含まない、基調的な賃金部分である所定内賃金の前年比上昇率のトレンドは、現在の＋1％台半ば程度から、今年後半には＋3％程度にまで高まることが予想される。毎月勤労統計で実質賃金の計算に使われる消費者物価（持ち家の帰属家賃を除く総合）は、前年同月比でコアCPI（生鮮食品を除く消費者物価）よりも0.5％ポイント程度高い。 これらの点から、コアCPIの前年比上昇
日本各地で相次いで報告されているクマによる被害。22日は岐阜県や山形県でけが人が出ました。 クマに襲われてけがをするなど、被害にあった人の数をNHKがまとめたところ、今年度はこれまでに17の道府県で少なくとも160人にのぼり、国が統計を取り始めて以降、最も多かった3年前の158人を上回る被害となっていることがわかりました。 例年、クマが冬眠に入る12月ごろにかけて各地で被害が相次いでいることから、国や自治体などが対策の徹底を呼びかけています。 環境省によりますと、ことし4月から先月までにクマによる被害にあった人の数は合わせて109人に上っています。 その後、10月に入ってからの被害について、NHKが各地域局の取材をもとに集計したところ、被害にあった人は少なくとも51人で、環境省の9月までの集計とあわせると17の道府県で160人に上っています。 これは、環境省が統計を取り始めて以降、最も多い
SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割
5年に一度の国勢調査で、一部の自治体が必要な作業を怠っていたことが分かった。未回答世帯の分は本来、調査員が周辺住民らに聞き取って補う。東京23区と政令指定都市のうち19区市が住民基本台帳からの転記などで済ませていた。統計法違反の疑いがある。人手に頼る調査の限界も浮かぶ。総務省は全世帯を対象とする国勢調査を「国の最も重要な統計」と位置づけている。これで法定の人口が決まり、選挙の区割りの根拠になる
やねうら王 @yaneuraou 将棋ソフト『やねうら王』公式アカウント。電王トーナメント5年連続受賞 / CODEVS5.0準優勝 / 探索部やねうら王 WCSC28 白ビール優勝 ・ WCSC29 やねうら王優勝 / 本垢(やねうらお) twitter.com/yaneuraoh / YouTube : youtube.com/c/yanechan yaneuraou.yaneu.com やねうら王 @yaneuraou 統計学の英語の教科書をGoogle翻訳使って読んでると、よく「死体転がしゲーム」が出てくる。 文脈からすると確率的な試行のようで死体を転がして仰向けかうつ伏せかどちらになるかを試すゲームだな…なんて物騒な！と思いながら読んでたんだけど、これroll a die(サイコロを振る)の訳だった。😅 やねうら王 @yaneuraou Google翻訳使うのが悪いんだけど、タ
manzokumanzoku @kenshimo2 これが何なのか未だに謎が解けてないんだけど 右上のマーク？が御祝儀袋の のし っぽくてなんか目出度ぇなってずっと思ってる x.com/aki_sawaka/sta…
哲学的SF作家と称され、数々の作品が高い評価を受けているテッド・チャンは、ブラウン大学でコンピュータサイエンスを学んだあとに、SF作家に転じた経歴の持ち主だ。生成AIが世界の話題となるなか、AIを巡る彼の考え方に注目が集まっている。AIは世界を支配するのでは、との懸念を否定するチャンが、それよりも恐れることとは。 AIを別の言葉で表現すると？ テッド・チャンにランチをご一緒しませんかと尋ねたところ、その返答は、彼の書く物語に似て簡潔かつ的確だった。 「AIの現状と、SFがそれにどう関与しているかについてなら、喜んでお話しします。でも、私の個人的な生活について話す気はありません。それでよろしければ、ランチをご一緒します」 私が興味があるのはチャンの私生活ではなく、彼の頭の中の世界だ。 この中国系アメリカ人作家は、同世代のSF作家の間でも最も評価の高い作家のひとりで、30年余りで執筆したわずか
世の中には様々なデータや統計があふれており、それらを視覚的に示す「グラフ」を見かけることも増えました。 仕事や学校でグラフを作成する人も少なくないでしょう。 そして、よく見かけるグラフの1つに「円グラフ」があります。 しかし、円グラフに対して否定的な意見を持っている人は少なくないようです。 オーストラリアのクイーンズランド工科大学（QUT）統計学部に所属するエイドリアン・バーネット氏は、「数学が苦手な人は数字を避けるが、数学が得意な人の多くは円グラフを避ける」と述べています。 世間で円グラフが多用されているにも関わらず、統計学者や専門家、数学が得意な人のほとんどは円グラフを使わないというのです。 それはどうしてなのでしょうか？ バーネット氏の主張から円グラフのメリットとデメリットを考えてみましょう。
機械学習を使うデータサイエンスの仕事に比して、統計学を使うデータサイエンスの仕事が産業界に少ない理由 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
近年のデータサイエンティスト界隈では、僕が以前スキル要件記事でも提唱した通りの「ソフトウェアエンジニアの延長としての機械学習エンジニア」（機械学習メイン）と「アナリストの延長としてのデータサイエンティスト」（統計学メイン）とにキャリアもポジションもカルチャーも分化するようになって久しい印象があるのですが、世の中に溢れる求人情報や各種SNSで流れてくる巷の声を見聞きする限りでは、どう見ても前者の方が数が多い上に需要も旺盛なんですよね。 発展というよりMLを使ったプロダクトでお金稼いでいる会社があって、統計学やエコノメベースでプロダクトを作る事業会社がないだけだと思います。統計学とか示唆出しの手段なので、ブラスでお金稼ぐ感覚がないと居場所がないだけかなと。 https://t.co/PCDQHiIvlJ— be (@behemuhemulove) 2024年6月11日 で、畏友*1beさんがこ
統計学で用いる行列演算の小技 - Qiita
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は，統計学（特に多変量解析）で多く出てくる行列演算の小技集を，線形回帰モデルにおける簡単な実用例を交えて紹介します． 転置に関する公式 行列の転置とは，$(i,j)$要素を$(j,i)$要素に入れ替えることです．$m$行$n$列の行列$A$の$(i,j)$要素を$a_{ij} \ (i=1,\dots,m; j=1,\dots,n)$とすると，$A$を転置した$n$行$m$列の行列$A^\top$の$(j,i)$要素が$a_{ij}$となります．また，自明ですが，転置行列の転置は元の行列になります．すなわち，$(A^\top)^\top = A$です． 行列の和の転置 行列$A$と$B$の和の転置は，転置行列の和です．つまり， が成り立ちます． 行列の積の転置 次に，行列$A$と$B$の積$AB$の転置としては，以下の公式が成り立
統計学とは何か、そしてベイズ統計学の話 - hidekatsu-izuno 日々の記録
細々と統計学を調べ続けているが、最近ようやく統計学というものが何なのか、おぼろげながらわかるようになってきた（なお、統計学ができるようになってきたわけではない） 統計学を知る前の自分と今の自分をくらべたとき、間違いなく違うのは統計学に対する信頼だろう。以前は、統計学は数学の一分野であり、正しい分析手法を使えば真の答えが得られるものだと思っていた。しかし、実際には統計学者ジョージ・ボックスが言ったとされる「すべての（統計）モデルは間違っている、だが中には役立つものもある）」という言葉の方が実態に近い。 統計学は基本的に「不可能なことを可能にする（不良設定問題を扱う）」学問だ。例えば、1、3、5 という数字の列から何が言えるだろうか。確実なことは3つの実数値が観測された、ということだけで、それ以上のことは想像するしかない。奇数列かもしれないし、乱数から３つの値を取得した際に偶然それっぽい数字が
木下洋介 @yosuke_kinosita ※生保母子家庭のど貧乏スタート▶︎20歳で高校卒業▶︎フリーター▶︎バリュー投資家▶︎不動産投資家▶︎中小企業三社の取締役▶︎Youtuber▶︎造船チンパン ◆特技:底辺からの脱出、セルフビルド系大家◆この経験は現在底辺のオレ達に活かせるはずや！ 木下洋介 @yosuke_kinosita 今後の東京に気をつけるんや！ 今後予想される香港に変わって東京が金融都市になると、統計として庶民底辺の生活水準激減して幸福度下がるからほんま、凡人〜底辺層は東京脱出考えた方がいいと思う。 ちょっと前にもニュースで話題になってたがロンドンの学校教師や看護師が市内で生活できないから郊外に移り住んでた。香港自体底辺層の生活水準はエゲツなく低い。去年のワイの旅先のロンドンも全てが家賃を含め脅威的に物価が高く暮らしにくそうに思えた。給料が日本の2倍か3倍と考えても、
講師は慶應義塾大学の安宅和人教授、統計情報研究開発センターの小西純氏、早稲田大学の西郷浩教授など、データサイエンスに携わる専門家が務める。統計学の基礎や統計データの見方など、統計データ分析の基本的な知識を学習できる同講座は、2015年の開講からのべ約19万2000人が受講したという。 受講登録は7月29日まで。 関連記事 データ分析初心者は“童心に帰る”べき── 現役データサイエンティストが説く、失敗しないための心構え コロナ禍の事業継続の姿勢から一転し、データ活用に関心を向ける企業が増えている。こ一方、ノウハウや人材不足により、思うような成果を出せない企業もある。現役のデータサイエンティストに分析初心者が持つべき心構えを聞いた。 総務省「社会人のためのデータサイエンス演習」リニューアル開講 無料で学べる 総務省の無料オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習」がリニューアル開講。
「オリンピックの審判は国籍差別をするのだろうか？統計を見てみたい」という意見→フィギュアスケートはわかりやすすぎるデータがあった
M. Morise (忍者系研究者) @m_morise オリンピックには興味が無かったけど，「審判の誤審をした際に不利になる側の国籍に偏りはあるか？」というトピックからアジア差別の可視化ができるかもと思うと興味が出てきた．人種の組み合わせと疑わしき判定で統計取ったら面白そう． M. Morise (忍者系研究者) @m_morise Xでもニュースでも，日本からの視点だと「日本に不利なジャッジ」ばかり流れてくるんで，その逆のパターンがどの程度あるのかが気になるんだよね．国内の情報だけだと偏ってるでしょうから．
中国国家統計局が17日に発表した2023年の年間国内総生産(GDP)は、不変価格表示で126兆582億元(約2587兆円)、前年比5.2％増となりました。第一次産業は8兆9,755億元(約184兆円)で前年比4.1％増、第二次産業は48兆2589億元(約985兆円)で同4.7％増、第三次産業は68兆8238億元(約1396兆円)で同5.8％増となりました。 米国議会の出資によって設立された短波ラジオ放送局の自由亜州電台の記事より。 2023年中国の経済成長率5.2%増!? 中国の李強首相は現地時間16日、スイスのダボスで開催された世界経済フォーラムで演説し、「中国経済は昨年5.2％の成長を達成し、公式目標の5％を上回った。」と述べ、外国人投資家が中国への投資を継続することを歓迎しました。 しかし、一部の専門家は李強首相の数字の信憑性を疑問視し、中国政府に『実際の行動を取る』よう促しました。
児童虐待の統計が長年「水増し」状態になっていた 虐待がなかったケースまで算入 児相の対応件数：東京新聞 TOKYO Web
こども家庭庁が先月発表した、児童相談所（児相）の2022年度児童虐待相談対応件数で、虐待ではない「非該当」のケースも計上していた自治体が、児相がある関東の都県、政令市計12自治体のうち8自治体あることが本紙の調べで分かった。外部からの相談で家庭訪問したが、虐待でないと分かった事例などで、東京都では全体の1割程度に上るという。国は非該当は計上しないとしてきたが、自治体が独自に解釈した件数が長年報告されていた。（木原育子）
X上でもたびたび議論にあがる仮説検定やP値についてまとめた資料です．ポイントは，P値の定義を端折るのは難しいけど，「矛盾の程度」を導入することでイメージしやすくなるかもしれない検定を繰り返すことで発生...
心理学者。キングス・カレッジ・ロンドンの精神医学・心理学・神経科学研究所の講師。2015年に科学的心理学会（アメリカ）の「期待の星（ライジンング・スター）」賞を受賞。『タイムズ』『ワシントン・ポスト』『ワイアード』などに数多く寄稿し、BBCラジオなどの出演もある。 Science Fictions あなたが知らない科学の真実 スタンフォード監獄実験はイカサマだった！ 権威ある心理学研究の100件のうち、再現に成功したのはたったの39％!? 科学の信頼性を根底から揺るがす「再現性の危機」に迫る真実の書、日本上陸！ 科学における不正・怠慢・バイアス・誇張が起きる仕組みを多数の実例とともに解説。既存の本で知ったウンチクを得意げに語る人に読ませたい、真実の書。 バックナンバー一覧 「すべての科学研究は真実である」と考えるのは、あまりに無邪気だ――。 科学の「再現性の危機」をご存じだろうか。心理学、
素人でも1ヶ月 Causal Impact で遊んだら、統計的有意差が見えるようになった話 - ブログ - 株式会社JADE
こんにちは。2024年5月にJADEに入社した江越です。 前職でデータ加工を生業としていた関係で、現在はデータ分析に関わるサポートをメインに取り組んでいます。……とはいえ、法学部出身ということもあり、統計やデータ分析に関しては「素人に毛が生えた程度」の知識しかありません。 今回は、そんな統計素人の私が Causal Impact という分析パッケージに1ヶ月間触れてみた結果、施策の効果を統計的かつ定量的に説明できる手段が得られた経験をシェアしたいと思います。 【もくじ】 Causal Impactとの出会い 効果検証について持っていた課題感 Causal Impact を知る前の効果検証手段 上記の説明の何が問題なのか？ 実際に遊んでみる Causal Impactとは一体何者だ！ 何をすれば良いか整理してみる inputとthroughを用意して実行してみる 統計的有意差が見える……見え
心理学者。キングス・カレッジ・ロンドンの精神医学・心理学・神経科学研究所の講師。2015年に科学的心理学会（アメリカ）の「期待の星（ライジンング・スター）」賞を受賞。『タイムズ』『ワシントン・ポスト』『ワイアード』などに数多く寄稿し、BBCラジオなどの出演もある。 Science Fictions あなたが知らない科学の真実 スタンフォード監獄実験はイカサマだった！ 権威ある心理学研究の100件のうち、再現に成功したのはたったの39％!? 科学の信頼性を根底から揺るがす「再現性の危機」に迫る真実の書、日本上陸！ 科学における不正・怠慢・バイアス・誇張が起きる仕組みを多数の実例とともに解説。既存の本で知ったウンチクを得意げに語る人に読ませたい、真実の書。 バックナンバー一覧 「すべての科学研究は真実である」と考えるのは、あまりに無邪気だ――。 科学の「再現性の危機」をご存じだろうか。心理学、
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