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データ・統計の検索結果1 - 2 件 / 2件

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データ・統計に関するエントリは2件あります。 人気エントリには 『地域に関するデータ | 統計LOD』などがあります。
  • 地域に関するデータ | 統計LOD

    統計情報は、全て地域(全国も含む)別に観測値を登録しています。 統計LODでは、地域を表すコードとして「統計に用いる標準地域コード」「小地域コード」「メッシュコード」を利用しており、地域は次元の1つとして定義しています。 統計に用いる標準地域コード 小地域コード、メッシュコード 小地域コード メッシュコード 統計に用いる標準地域コード 統計に用いる標準地域コードの概要 統計に用いる標準地域コードについて、統計LODでは、地域を表すコードと、1970年4月以降の廃置分合等情報のデータを提供しています。 統計に用いる標準地域コードとは 統計に用いる標準地域コードとは、都道府県及び市町村の区域を示す統計情報の表章及び当該情報の相互利用のための基準であり、統計審議会の答申を踏まえ、昭和45年4月(1970年4月)に定められたものです。以後、合併等により市町村等の区域に変更が生じた場合には、その都度

    • ビッグデータ統計は、中立や客観性を保証せず、しばしば偏りを生む

      AIが偏見を持つことは知られるようになってきたが、統計や計算社会学についても偏った結果が出る危険がある Artem Peretiatko-iStock <研究サプライチェーンが産み出す偏った「科学的事実」> 今回は大量のデータを用いた統計や計算社会学が偏りを生む危険性についてご紹介したい。大きく2つの理由があげられる。ひとつはデータと解釈の問題、もうひとつは研究サプライチェーンの問題である。研究サプライチェーンとは、研究を行うために必要なデータ、電力、設備、資金、物理的原材料などのサプライチェーンのことである。 研究はそれだけで独立して存在しているのではなく、それを支えるデータや設備や資金が必要だ。マイクロソフトリサーチの上級首席研究員であり、AIナウの創設者であるケイト・クロフォードは、著書『Atlas of AI Power, Politics, and the Planetary C

        ビッグデータ統計は、中立や客観性を保証せず、しばしば偏りを生む
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