Python機械学習クックブック 第2版
Pythonによる機械学習を行う上で、頻繁に遭遇すると思われる216の問題とその解決策を紹介します。データ構造、数値データ、カテゴリデータ、テキスト、画像、日時データの取り扱いといった基本から、特徴量抽出、次元削減、モデルの評価と選択、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、k-最近傍法、SVM、ナイーブベイズ、クラスタリング、ニューラルネットワークまで幅広い内容をカバー。この改訂版では、最新のフレームワークに対応するとともに、ニューラルネットワーク関連の項目をPyTorchベースで大幅に増量。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。 はじめに 1章 NumPyベクトル、行列、配列 レシピ1.0 はじめに レシピ1.1 ベクトルの作成 レシピ1.2 行列の作成 レシピ1.3 疎行列の作成 レシピ1.4 NumPy配列の事前確保 レシピ1.5 要素の選択 レシピ1.6 行列の
混合系の直交表に執着するのはナンセンス（L9直交表だって普通に使おう）: （有）増田技術事務所 【もっといい品質工学】
品質工学（タグチメソッド）の教育と普及に関するコンサルティングをしています。わかりやすい説明と親しみのある相談会を目指しています。YouTubeで動画を公開しています。 混合系の直交表に執着するのはナンセンスです。 （L9直交表だって普通に使おう） このブログ記事は、YouTubeの動画でもご覧いただけます。 ---------------------- 品質工学では、混合系の直交表（代表的なものはL18）が推奨されています。 直交表実験の後には、必ず確認実験を実施します。 その結果、 利得の再現性が良い（つまり、交互作用が小さい）場合は、「要因効果図は信頼できる」ということになります。 反対に、 利得の再現性が悪い（つまり、交互作用が大きい）場合は、「要因効果図は信頼できない」ということになります。 一方、非混合系の直交表（例えばL9）を使った場合はどうなるかというと、 混合系であるL1
あなたの愛猫はどこから来た？ 日本猫のルーツを調べるゲノムプロジェクトが進行中 「ルーツに関して地域差がある可能性」 : 動物愛好net
日本猫ゲノムプロジェクト。猫好きさんの胸が躍るような研究が進行中です。日本にいる雑種猫のＤＮＡを調べ、ルーツや性質の遺伝的、環境的基盤を明らかに…というと難しそうですが、綿棒でほっぺの内側をこちょこちょするだけ。愛猫家はエントリーをさあ、さあ、さあ！ このプロジェクトは、いわゆる日本猫（雑種、ミックス）の遺伝子を調べることで、形質や性質と遺伝子の関係、歴史的なルーツを解明するというもの。アニコム先進医療研究所株式会社研究員で、京都大学野生動物研究センター特任研究員の荒堀みのりさんが研究しています。 対象は、個人の飼い主（アンケートは１頭のみ、ＤＮＡ採取は何頭でも）、猫カフェ、保護猫シェルターなど。手順は簡単で、①応募フォームに名前、住所、猫の名前などを入力②ＤＮＡ採取スワブ、アンケート、同意書、４００円相当のおやつまたは雑貨が送られてくる③ＤＮＡを採取し、アンケートに記入し返信―と簡単です
この記事では「重回帰分析での交互作用項は中心化したほうがいい？多重共線性の解消方法」としてお伝えします。 重回帰分析で連続変数を含む交互作用項がある場合に勝手に中心化されることがある 中心化（センタリング）って何？ 中心化することで本当に多重共線性の問題は解決する？ ということを分かりやすく解説していきます！ 架空のデータで実際に中心化してみた結果もお伝えしますので、ぜひ見てみてください！ 重回帰分析で連続変数を含む交互作用項がある場合に勝手に中心化されることがある 重回帰分析をはじめとする回帰分析において交互作用項を入れたいときが、たまにあるかもしれません。 例えば、下記のように群間で共変量とアウトカムの直線関係が平行ではないときですね。 なぜなら、交互作用項を入れない場合は、群間で直線が平行であることを仮定しているからです。 JMPで連続変数を含めた交互作用項をモデルに含めると謎の定数
はじめに SHAPとは ライブラリについて インストール データセット モデル作成 LightGBM Xgboost SHAP Value Violin Plot Dependence Plot Monotonic Constraints まとめ はじめに XAI（Explainable AI）という言葉を聞いたことはありますでしょうか． 日本語では「説明可能なAI」と呼ばれていて，構築した学習モデルが入力に対してどのように出力に起因したのかというモデルの解釈性を示す分野として注目を集めております．機械学習のモデルはブラックボックスとなりがちなため，なぜそのような結果になったのかという解釈は一般的には難しい側面があります．こう言った課題はアカデミックな領域ではあまり問題とならない場合もあるのですが，ビジネスの現場では機械学習のアルゴリズム導入の妨げとなる要因になります．というのもシステムを
PYR102 week 7, 8 分散分析 - 裏紙ノート
裏紙ノート 日々の事柄に関する雑記帳。 トップページページ一覧メンバー編集 PYR102 week 7, 8 分散分析 最終更新： espio999 2019年07月06日(土) 16:38:48履歴 Tweet 用語 ANOVA 一次元配置 データ 分散分析表 数理モデル 二次元配置 データ 分散分析表 数理モデル R Python formula type 用語 ANOVAANalysis Of VAriance 分散分析Bayes Discriminant Ruleベイズ判別式、ベイズ判別規則categorical variableカテゴリ変数、質的変数、属性変数DADiscriminant function Analysis 判別関数分析？dependent variable従属変数、従変数discriminant analysis判別分析discriminant function
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特集：ワクチン 再び動き出した HPV ワクチンと名古屋スタディ 鈴 木 貞 夫＊ Key words HPV ワクチン，有害事象，疫学 ＊ � Sadao Suzuki：名古屋市立大学 大学院医学研究科 公衆衛生学分野 特集 は じ め に ヒトパピローマウイルス （HPV） ワクチンは 2013 年 4 月に定期接種となったが，接種後に慢 性疲労や歩行困難などの報告が相次ぎ，2 カ月で 勧奨は停止した。ワクチン接種を契機として重篤 な有害事象が報告されたことから，安全性が確認 されるまでの間，強い勧奨を一時中止するという 勧告は妥当と考えられたこと，接種希望者につい ては定期接種として接種可能な環境を維持した ことなど，勧奨の一時中止そのものは妥当なもの だったと考えられる。しかし一方で，その後の接 種率は 1％を切るまでに低迷し，海外と比較して も著しく低い。日本のこの状況については
— 77 — 両親の年齢と子どもの発達 浜松医科大学 子どものこころの発達研究センター 土屋 賢治 （共同研究者） 浜松医科大学 子どものこころの発達研究センター 教授 武井 教使 浜松医科大学 周産母子センター 臨床教授 伊東 宏晃 はじめに 晩婚化が進むわが国において、出生率の低下とと もに、挙児年齢（子どもを産むときの親の年齢）の 上昇傾向が顕著である（図1）[1] 。一方、いわゆる高 年齢出産に伴って、児の発達予後にさまざまな影響 が生ずることが知られている。例えば、母親の挙児 年齢が高いほど、児のDown症候群発症のリスクが高 いことはよく知られている。Down症候群のような頻 度の低い予後に限らず、母親の分娩時年齢が高いほ ど低出生体重児（出生時体重が2500グラム未満）が産まれやすいこともまた知られている。 挙児年齢の上昇傾向と児のリスクとの関連が、 母親のみならず、 父親に
PowerPoint プレゼンテーション
表示媒体とインタラクションの組合せが 誤りを探す読みに与える影響 筑波大学大学院 図書館情報メディア研究科 松山 麻珠 筑波大学 図書館情報メディア系 池内 淳 2 紙・電子の本の売り上げ推移 18748 18402 17398 16823 16065 15220 656 651 768 1013 1411 1826 0 5000 10000 15000 20000 2010 2011 2012 2013 2014 2015 億円 紙 電子 （2016年度版出版指標年報、電子書籍ビジネス調査2016（インプレス）より作成） 3 学習における電子化の話題 電子教科書：2020年度導入へ ・・・ 2020年度導入に向けて文科省専門家会議 教科書の検定のため、学校教育法の改正が必要 CBT導入：大学入試改革 新共通テスト ・・・ 新センター試験、大学入学希望者学力評価テスト CBT（Comput
D最適な計画 - はじめよう実験計画
はじめに 最小二乗法の係数 分散共分散行列の例 D最適とは まとめ D最適計画による計画の拡張（実例） Rを使用したD最適計画の選択 D最適計画について詳しく理解するための参考書 はじめに D最適計画はある試行回数・指定したモデルについて、もっとも効率的に効果の推定ができる計画です。 この性質を利用すると、図1のように、最初の実験の後に追加で実験をする際「指定した回数で想定したモデルの項を推定するのに、もっとも効率的な実験点」を追加することが出来ます。実験の拡張だけではなく、最初からD最適計画を用いて実験計画を作成することも可能です。 図1 D最適計画のイメージ 本記事では、基本となる最小二乗法と分散共分散行列について簡単にまとめてから、D最適計画の理論について説明したいと思います。 また、Ｒを用いた具体的なＤ最適計画の作成方法についてはこちらの記事をご覧ください。 sturgeon.ha
ウチの子はどのタイプ？ 第二言語習得研究からわかった！英語上達と「性格」の関係～明治大学・廣森友人教授インタビュー～｜【公式】「ディズニー英語システム」（DWE）｜子供・幼児英語教材｜ワールド・ファミリー
「日本人はシャイだからなかなか英語が上達しない」という話をよく耳にします。「ウチの子は恥ずかしがり屋だから・・・」「我が子は性格で損しているのでは？」と思う方もいらっしゃるかもしれません。 確かに、誰とでも積極的に会話ができる元気な性格は英語学習においても有利なように感じます。 実際のところ、言語の上達と性格は関係があるのでしょうか。今回は、この興味深いテーマについて第二言語習得の心理学を研究する明治大学教授・廣森友人先生に伺いました。 子供の性格と語学力は関係があるのでしょうか？ 「内向的」VS「外向的」性格別オススメ勉強法とは？ 「個性」や「得意分野」を伸ばす教育アプローチとは？ 子供の性格と語学力は関係があるのでしょうか？ そもそも一般的に、子供も大人も性格や振る舞いには人によってさまざまな違いが見られます。同じ1枚の絵を見ても個々の解釈の仕方がありますし、好き嫌いも分かれるでしょう
マーケティング・ミックス・モデリング
このページでは、 株式会社インサイト・ファクトリー 2020年度社内研修「マーケティング・ミックス・モデリング」の資料、ならびに、資料作成に用いたRコードを公開しています。 イントロダクション このセミナーの概要 このセミナーで扱う問題 スケジュール 参考資料 Appendix. Hanssens, Parsons, & Schltz(2003)との対応 市場反応モデルとは この章の内容 市場反応分析とは 市場反応モデルとは 市場反応モデリングのためのデータ 市場反応モデルの構成要素 マーケティング活動の効果 市場反応についての一般的知見 市場反応モデリングにおける10の挑戦 この章の引用文献 回帰分析の基礎 (Rコード) この章の内容 サンプルデータ 基本的な統計量 単回帰モデル 単回帰モデルのパラメータ推定 単回帰モデルのパラメータ推定量の分散 単回帰モデルの推定量の性質 重回帰モデル
飲酒は物理的距離(社会的距離)を縮める
いやはやこのブログの更新頻度が低迷している間に、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)パンデミックが猛威をふるう世の中になってしまいましたね。大げさにいえば、ワクチンがなければ人類が絶滅してしまうくらいに。日本では緊急事態宣言やまん延防止等重点措置の発令、延長、発令地域の拡大、出口戦略、さらには東京オリンピック・パラリンピックの開催の可否などが世相をにぎわせています。英国型の変異株だとかインド型の変異株等の強敵も出てきました。 そんな新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)の感染流行を阻止する手段として、アルコール飲料を提供する飲食店に対する休業や営業時間短縮の要請・命令等が議論され、実行に移されることも。「路上飲み」の問題もクローズアップされています。もちろん酒類提供をしない飲食店に対しても休業や営業時間短縮の要請・命令がだされることもありますが、アルコール飲料販売店に対する規制
トラフィックの少ないマイクロサービス型システムにおける複数A/Bテストの干渉回避技術の検討/multiple ab testing on microservices
Web System Architecture研究会 #8 --- 要旨 マイクロサービスアーキテクチャ型システム内で複数チームが同時にA/Bテストを行うと結果が干渉しうる。しかし、システム内で同時に実行できるA/Bテストを一つに限定すると評価までの時間が長大化する他、交互作用を評価できな…
brmsを使ってみる - まずは蝋の翼から。
brmsというStanのラッパーパッケージで遊ぶ。 概要 例えば、rstanを使う場合はStanコードを別ファイルの.stanに記述してそれを呼び出す形でbayes推定をおこなう。一方、brmsを用いるとStanコードをわざわざ書かなくてもbrmsパッケージの関数を用いればbayes推定ができる。正確には、関数を介して内部的にStanコードを走らせているらしい。そのため、brmsを用いて書いたbayes modelが内部的に持っているStanコードはどうなっているか知りたい場合はそのコードを出力することも可能。 また、指定するための事前分布が豊富に存在するので、例えばStanで記述するのが面倒なゼロ過剰ポアソン分布なども簡単に使えるらしい。 ちなみに、brmsははBayesian Regression Models using Stanの略。 今回、brmsの練習のために「StanとRでベ
タイトルの一貫性のなさは、違反のない絵画でのみ重要である（Szubielska et al., Poetics, 2021） - コーヒー1杯の暖かさ
みなさんこんにちは。 じんぺーです、今日も論文を読んでいきます。 www.jinpe.biz タイトルの一貫性のなさは、違反のない絵画でのみ重要である（Szubielska et al., Poetics, 2021） 結論から言うと、意味違反のある絵画とない絵画の複製を、一貫したタイトル付き、支離滅裂なタイトル付き、タイトルなしの3つの条件のいずれかで鑑賞結果、タイトルの支離滅裂さは、意味違反のある絵画の評価には影響しなかった。 背景 ■挑戦的なアートがどのように経験されるか 1．要求の高いアートに対する鑑賞者の反応 ・処理のしやすさがアートの鑑賞に関係するという流暢性理論の予測に反した（Reber, Schwarz & Winkielman, 2004） ・要求の高いアート作品は、その処理が流暢性から遠く離れていても鑑賞できることを示している（Jakesch & Leder, 2009
進化精神病理学 心理学と精神医学の統合的アプローチ 作者:マルコ・デル・ジュディーチェ福村出版Amazon 本書は進化的視点から精神病理学の包括的な枠組みを構築する試みを解説する一冊．著者のマルコ・デル・ジュディーチェは進化心理学者で，パーソナリティの進化，自己制御，アタッチメントスタイル，精神病理の進化などをリサーチテーマにしている．本書では精神病理を生活史戦略の視点から捉え，FDSモデル（早い生活史戦略，遅い生活史戦略，防衛メカニズムの挙動という軸で様々な病理を捉えるモデル）を提唱し，その後個別の精神病理を解説していく書物となっている．原題は「Evolutionary Psychopathology: A Unified Approach」 導入 導入では進化精神病理学の現状と本書の試みが述べられている． 進化理論は正常な行動を研究するための基盤であるだけでなく，精神障害や精神病理と正
「交絡」という語やConfoundingの訳語としての使われ方は、いつからなのか知りたくなって、調べられるだけ調べました。 もし、追加情報を持った方がいらっしゃったら、教えてくれると嬉しいです。 2021/05/25 @nutrepi先生から指摘された文献の年違いを修正。その他の誤字修正。 @2988yukikaze様から凄い情報を頂きましたので追記。 結論「交絡」の初出は鎌倉時代どころか、5世紀まで遡れました。もしかすると、もっといけるかもしれません。 Confoundingの訳語の初出としては、はっきり示せませんでしたが、1969年発行の「実験計画法」（培風館）という書籍で使われたのではないかと思います。 現物を確認できたら、報告します。 発端某学会での発表に「Confounding＝交絡を最初に訳出した人は分かりますか？」という質問が上がったのですが、普通に考えて分かるわけがない。（
JSCP_2020/10/21 1 コロナ禍における自殺の動向に関する分析（緊急レポート） 厚生労働大臣指定法人 いのち支える自殺対策推進センター Japan Suicide Countermeasures Promotion Center (JSCP) 警察庁の自殺統計によれば、我が国の自殺者数は本年 1 月から 6 月までは対前年比で減少し、7 月以降 は増加している（図 1）。この間、政府は 4 月 7 日に新型インフルエンザ特別措置法に基づく「緊急事態宣言」を 行うなど、新型コロナウイルス感染症の拡大を防ぐための対策を推し進め、あわせて、雇用の維持や事業の継 続、生活の下支えを目的とした「新型コロナウイルス感染症に関する緊急対応策」や「生活不安に対応するた めの緊急措置」を講じてきた。 こうした状況の中、なぜ本年の自殺者数は 6 月までは減少し、7 月以降に増加したのか。当センター
今回は、２要因の分散分析をするときの交互作用と単純主効果について説明します。ややこしい話題ですが、具体的なストーリーで説明して、ちょっとでもわかりやすくと思っています。 想定例：学生の専門分野による文章内の図表の挿入効果の違い 今回は、ある文章を読んだ後の理解成績を興味の対象（つまり従属変数）にします。このとき、文系学生（２０人）と理系学生（２０人）に参加してもらい、文系理系という専門分野の違いが理解成績に影響するかを調べます。 また、文章に関して、図表の有無が操作されていました。これについて図表の有無が理解成績に影響するかを調べます。というわけで、今回は専門分野（理系、文系）と図表（あり、なし）という２つの要因を設定し、従属変数である理解成績に及ぼす影響を２要因分散分析で検討します *1。なお、それぞれの要因の組み合わせの参加人数はそれぞれ１０人とします。 主効果 先ずは普通の主効果を考
はじめに マーケティング・ミックス・モデリングに興味を持ったので、簡単に触れてみます。 メモとして残しておきます。 コードを動かした結果は少しづつ追加していきます。 基本的なモデル マーケティング・ミックス・モデリングではいくつかの効果を考えるが、 繰越効果をどのようにモデリングするかが主眼になってようである。 マーケティング・ミックス・モデルの話に入る前に基本的な時系列モデルについて触れておく。 分布ラグモデ/直接ラグモデル 過去時点の説明変数をモデルのそのまま加えるモデル。 𝑘次繰越直接に表現している。 ラグ演算子を利用して書き直すと次にようになる。 MA過程の形になっている。 このモデルでは、ラグの大きさをどう指定するかや多重共線性の問題が残ってしまう。 幾何級数型分布ラグモデル ここでを 繰越率 retention rate と呼ぶ。 効果は1時点ごとに倍に減少することを意味する
森田療法とは | 東京慈恵会医科大学 森田療法センター
森田療法は、わが国の精神科医、森田正馬（もりたまさたけ）（1874～1938）によって創始された神経症に対する独自の精神療法です。 森田療法の元来の治療対象は強迫症（強迫性障害）、社交不安症（社交不安障害）、パニック症（パニック障害）、広場恐怖症（広場恐怖）、全般不安症（全般性不安障害）、病気不安症（心気症）、身体症状症（身体表現性障害）など、かつて神経症と呼ばれていた病態です。森田が着目したのは、これらの多様な症状の背後に比較的共通の性格傾向が認められることでした。森田はそのような性格傾向を神経質性格と呼んだのでした。神経質性格とは内向的、自己内省的、小心、過敏、心配性、完全主義、理想主義、負けず嫌いなどを特徴とする性格素質を指します。このような神経質性格を基盤にして、「とらわれの機制」と呼ばれる特有の心理的メカニズムによって症状が発展するのです。 「とらわれの機制」には以下の２つが含ま
吉高由里子さん言葉から理解出来る美しい人の焼却(場)までの流れ の関連記事になりますが、時系列は、複層的なものです。 １枚目のカード コインのペイジの逆位置 １枚目のカードは、２枚目のカードの過去や動機になります。 容易な取り組みかどうか(コインのペイジの逆位置)は、 取り組む問題と取り組む人との相対的なものですから、 かなり流動的な状況になりますが、これもある意味で 適材適所と言えます。 ２枚目のカード ワンドの７の正位置 ２枚目のカードは、このタロット占いの中心となるものです。 不思議なことに１枚目のカードでは、ある意味で容易な仕事と 出ているのに、２枚目のカードではワンドの７の正位置です。 つまりかなり難しい取り組みということです。 もちろん、１枚目のカードと２枚目のカードは位置づけが 異なりますから混乱する必要はありません。 理解出来ることは、１枚目のカードの意味合いが過去や動機
品質・技術力向上に繋げる SQC と機械学習のよりよい使い方について トヨタ自動車㈱ 業務品質改善部 渡邉克彦 １．はじめに 当社は約 70 年間、ＳＱＣ(統計的品質管理)を問題解決の有効なツールとして位置づけ、ものづくりにお ける品質・技術力向上に繋げてきた。近年、IoT の発展により機械学習が身近となり、ＳＱＣでは対応が困 難であった問題の解決も可能となってきている。このこと自体は望ましいことであるが、機械学習はどのよう なデータに対しても万能であると理解され、機械学習さえあればＳＱＣは不要といった声も一部に聴かれる。 今回、そのような現状に対し、目的や対象データに沿って両者のよりよい使い方を提案することで、ものづ くりにおける更なる品質・技術力向上を目指していく。 ２．ものづくりにおけるデータ分析（ＳＱＣと機械学習）の位置づけ 当部はＴＱＭの推進部署として、研修展開・実践支援・啓発施
こんにちは、ぐぐりら(<a href="https://twitter.com/guglilac">@guglilac</a>)です。 今回は、協調フィルタリングとmetric learningを組み合わせたCollaborative Metric Learning (CML)の論文を読んで要点をまとめました。 ## 概要 従来の協調フィルタリングでは、内積によりuser-itemの交互作用を考慮することでuserの好みを潜在表現として獲得していたが、内積では三角不等式を必ずしも満たさないので、良い表現が得られない可能性があります。 本研究では協調フィルタリングとMetric Learningを組み合わせたCollaborative Metric Learning (CML)を提案し、user-userやitem-itemの類似度も考慮した空間に埋め込み、近似最近傍探索に応用することでto
徴兵制と平和論 ―Directed dyad データに基づく徴兵制と政治体制が 国際紛争に与える影響― 安中 進・ 喜多宗則 現代政治経済研究所 (Waseda INstitute of Political EConomy) 早稲田大学 WINPEC Working Paper Series No. J1901 May 2019 1 徴兵制と平和論 ―Directed dyad データに基づく徴兵制と政治体制が国際紛争に与える影響― 安中 進* 喜多宗則† 要旨 本研究は、民主的平和論(Democratic peace theory)の隆盛の中にあって必ずしも十分な 分析の対象とされてこなかった国内要因の 1 つである兵士のリクルート方式に着目し、近 年日本国内外において議論の的となっている徴兵制が政治体制とどのように関係し、紛争 開始確率にどのような影響を与えるかを分析した。本研究では、
Blog – 伊東生態統計研究室
分類すべて (54)C++ (6)Create ML (1)FileMaker Pro (2)JAGS (1)NIMBLE (11)Python (2)R (52)Stan (12)TMB (6)TensorFlow (1) モランのI統計量を求める R 前回の記事で用いた石川県の市町村人口データについて、空間自己相関の指標となるモランのI統計量 (Moran’s I statistic) を計算してみます。 2024/08/22 伊東宏樹 ggplot2による地理データの可視化 R Rのsfパッケージとggplot2パッケージを利用して、地理データを可視化してみます。 2024/08/21 伊東宏樹 TMBによる状態空間モデル（ローカルレベルモデル） R TMB C++ TMBで、状態空間モデルのあてはめをやってみました。ただ、モデル式をそのままコード化したものでは、最適化計算がうまく収
はじめに 今回は前回までの、機械学習モデルの理論の解説とは異なり、私が最も関心のある、因果推論の分野に関しての内容に入っていきたいと思います。これらの手法はCATE（条件付き平均処置効果）というものを推定するものです。 Causal Tree Causal Treeは、従来の決定木アルゴリズムを拡張し、因果推論の文脈に適用したものです。この手法の主な目的は、異質性のある処置効果を捉え、個々のサブグループに対する条件付き平均処置効果（CATE）を推定することです。 CATE（条件付き平均処置効果） CATE（Conditional Average Treatment Effect）は、特定の共変量の値に条件付けられた平均処置効果を指します。より形式的には、以下のように定義されます： ] ここで はCATEを表す関数 は個体が処置を受けた場合の潜在的結果 は個体が処置を受けなかった場合の潜在的
【緊急開催！ライブ配信セミナー】実務のための実験計画法入門（基礎編） 7月31日（金）開催 主催：(株)シーエムシー・リサーチ本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったウェビナー（ライブ配信セミナー）となります。同日同時間帯に開催予定のセミナーが変更になりました。 先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： https://cmcre.com/ ）では、 各種材料・化学品などの市場動向・技術動向のセミナーや書籍発行を行っておりますが、 このたび「実務のための実験計画法入門（基礎編）」と題するセミナーを、 講師に栗原 伸一 氏（千葉大学大学院 園芸学研究科 教授）をお迎えし、2020年7月31日（金）10:30より、 ZOOMを利用したライブ配信で開催いたします。 受講料は、 一般：45,000円（+税）、 弊社メルマガ会員：40,000
「３つのC」をはぐくむ学び 豊かな「人への思いやり（compassion）」、柔軟で包括的な「幅広い視野（comprehensiveness）」、そしてさまざまな社会福祉学的あるいは健康科学的な課題に対してソリューションを導き出す「高度な問題解決能力（competence）」。 SDGｓの17目標のように、「人間」とその生活環境としての「社会」、その両者の交渉関連として「交互作用」に関わる諸問題に対してソリューションを提供し、質の高い生活とよりよい社会の実現に貢献するために、人間福祉学部では、これら「３つのＣ」を身につけることが不可欠であると考えます。
高橋将宜 Masayoshi Takahashi on Twitter: "y=β0+β1x1+β2x2+β3(x1*x2)+εを考えます．x1*x2は交互作用項です． 多重共線性は，x1とx2の相関が強いため，x1とx2の共通している部分からyへの効果が大きい問題をいいます．このとき，β3=0なら，回… https://t.co/gDwasUleWc"
y=β0+β1x1+β2x2+β3(x1*x2)+εを考えます．x1*x2は交互作用項です． 多重共線性は，x1とx2の相関が強いため，x1とx2の共通している部分からyへの効果が大きい問題をいいます．このとき，β3=0なら，回… https://t.co/gDwasUleWc
慶應義塾大学大学院の千葉楽斗氏（全国チャンピオン津軽三味線奏者）らの研究チームは、演奏者の質の差と視覚/聴覚の刺激の間に交互作用を確認。また、クラシックピアノでは上位間の演奏者の評価は視覚による判断が優位で、津軽三味線では上位・下位間の演奏者の評価は聴覚による判断が優位であることを示した。 実験の結果、相対的な演奏者間の質と視覚/聴覚の刺激に交互作用が確認され、この交互作用は文化横断的に一般的と判明。また、クラシックピアノでは演奏者の質の差が小さい場合（1位と2位）、評価では視覚が優位で、津軽三味線では演奏者の質の差が大きい場合（1位と下位）、評価では聴覚が優位だった。一方、クラシックピアノで1位と下位の場合、津軽三味線で1位と2位の場合の評価では、視覚と聴覚の優位性を見出せなかった。音楽演奏の判断における視覚と聴覚のバランスに文化的な要因があることを発見した。 今回の研究は、異文化間にお
高タンパク食によって腸管バリア機能が低下 その影響は男性に比べて女性でより大きい | スポーツ栄養Web【一般社団法人日本スポーツ栄養協会（SNDJ）公式情報サイト】
高タンパク質の食事を是としがちなアスリートの栄養という視点では、やや気になる研究結果が報告された。タンパク質の摂取量の多いことが腸管のバリア機能の低下をもたらし、そのような影響には性差があって、男性に比べて女性ではよりバリア機能低下が大きい可能性があるという。著者らは、タンパク質の摂取量に関する将来の推奨事項には、腸内環境が関与している慢性疾患の予防という観点も考慮する必要があると述べている。英国の研究者らの報告。 腸管バリア機能の低下がさまざまな慢性疾患のリスクに関与している可能性 タンパク質の摂取は、食物アレルギーを除けば、健康の維持・増進に対して基本的にプラスの働きがあると考えられている。また従来、タンパク質の消化・吸収は非常に効率よく行われていると考えられていた。しかし最近の研究から、ヒトでは摂取したタンパク質の最大10％が消化されずに大腸に到達することが明らかになってきた。 大腸
価格変更戦略の理論的フレームワークの構築
本研究の一義的な目的は，価格戦略理論の一画を成す価格変更に関連して，既存研究の問題点を整理・指摘したうえで，短期の値上げ及び値下げに加えて，その延長線上に実現する長期の高価格戦略及び低価格戦略を全般的な価格変更戦略として包括し，これらの多様な価格引き上げと引き下げを識別・整序する包括的な理論的フレームワークを提示することである。この目的を果たすべく，まずは価格変更に関する既存研究をレビューすることで本研究の射程がこれまでの価格変更研究をベースとしながらも，それを拡張・発展させる内容であることを確認する。次にプロスペクト理論を用いて，短期と中期の価格変更を識別し，長期かつより高次の価格変更戦略として，高価格戦略と低価格戦略を位置づける。それを踏まえて，留保価格と販売価格の差異，そして価格変更のためのコスト及びそれらの変化に着目し，四つの短期・中期の価格変更及び長期的に実現する八つの高／低価格
読書日記: 覚え書き：Rのformulaのなかで使える表現
« 読了：Bates, et al. (2015?) lme4::lmer()でたのしい線形混合モデリング | メイン | 時系列回帰の撹乱項が自己回帰していると、いったいなにがどうなるのか(追記あり) » 2020年2月29日 (土) Rをつかっているとformulaを書かないといけないことがあるけど(回帰系の関数を呼ぶときとかに)、なんか便利な書き方がありそうなのに全然使っていない。このたび、ふとstats::formula()のドキュメントを眺めていたら、恥ずかしながら「へぇー」と思うことがいくつかあった。 この話題、Rを使っている人にとってはたぶん馴染み深い話で、webをちょっと検索するだけで、丁寧に解説しておられるブログ記事をいくつもみつけることができる(たとえばこちら：[R] 予測モデルを作るには formula を活用せよ)。そういうのをきちんと読んできちんと理解しておけばい
人工知能（AI）を用いた自動会話システム（チャットボット）との会話によって、パーキンソン病患者の笑顔が増えたり、発語障害が改善する可能性が報告された。順天堂大学大学院医学研究科神経内科の服部信孝氏、大山彦光氏らの研究によるもので、研究成果が「Parkinsonism & Related Disorders」に5月4日、短報として掲載された。 パーキンソン病は、神経伝達物質の一つであるドパミンが減って、運動機能が障害される病気。顔の筋肉も影響を受けるため、笑顔が減ったり発語しにくくなったりすることがあり、パーキンソン病の重症度や治療効果を評価する指標にもなっている。 これらの症状に対して発語訓練などのリハビリテーションが行われるが、その機会が十分提供されているとは言えず、患者のニーズを満たせていない。大山氏らは、遠隔医療とテクノロジーがそのニーズを満たす手段となり得るのではないかと考え、自動
Little, R. (2011) Calibrated Bayes, for Statistics in General, and Missing Data in Particular (with comments and a rejoinder). Statistical Science, 26(2), 162-186. 統計学者Little先生があちこちで提案している Calibrated Bayes アプローチについて調べていて、その一環として読んだ奴。 良く引用されるLittle(2011)は2012年にメモをとりながら読んでいたのだが、私には話が大きすぎ、いまいち雲をつかむような感じでよく分からなかった。この論文は「欠損データ」と問題が狭く指定されているので、もう少しわかりやすいかと思ったのだが… この論文には2人の論者によるコメント、そして著者の返答がついている。そちらも合わ
統計検定準1級 合格体験記 - Qiita
はじめに 統計検定準1級は(一財)統計質保証推進協会が実施、(一社)日本統計学会が公式認定する「2級までの基礎知識をもとに、実社会の様々な問題に対して適切な統計学の諸手法を応用できる能力を問う」試験です。現在はCBTでの実施となっています。 主観を込めて言いますと、2級と準1級では難易度に雲泥の差があります。 強調して言っておきます。まったく違います！ 準1級では統計的推定や検定に加えて、多変量解析(重回帰、PCA、主成分分析、数量化)、時系列解析、マルコフ連鎖、確率過程、分散分析、ベイズ統計、MCMC...と範囲が広いのが特徴です。 以下、かなりの長文になりましたが、受験して得た知見をかなり具体的に記述しました。読者の皆様の合格への一助となれば幸いです。 目的 私はとある私立中高で物理と情報を教えています。統計の勉強を始めたのは、教科「情報」を教えるにあたってのスキルアップが目的です。も
▶︎内向的な性格で人と関わることが苦手 ▶︎仕事も恋愛も友達も上手くできず ▶︎不器用な自分を｢ダメ人間｣と思う ▶︎内向型と気づき強みを磨く ▶︎ストレス0・収入3倍に進化 ▶︎起業や心理学で学んだ｢自分らしく自立して生きる方法｣を発信中!! ☞劣等感まみれだったmuを知る 内向型にとって相性の良い人間関係とは？内向型は１人を好む という特徴があるため 多くの人と関わることを好む 外向型よりも 同じ特徴を持つ内向型同士の方が 相性がいいのでは？ と思う人も多いと思います。 そこでご紹介したいのが 以下の性格の類似性と 魅力に関する研究です。 出典：性格の類似性が対人魅力に及ぼす効果 上の図を見ていただくと 「親しみを覚える」 「悩みを打ち明けたい」 と感じやすいのは 性格が似ている人でしたが 「パーティー・コンパで同席したい」 「リーダーに選びたい」 「長期の友人として信頼できる」 「一
【書評】『教育の効果‐メタ分析による学力に影響を与える要因の効果の可視化』ジョン・ハッティ～「教育＝場の価値の最大化」？～ - やっちゃえ先生探究記
教育の効果をエビデンスで語ろう。 そんな21世紀の教育改革を、強烈に後押しする1冊です。 もくじ 教育＝介入がどれだけの効果を持つか？ 読みたいように読んでしまわないように 学力に「負」の効果をもたらすもの… 宿題の効果は？ 自分に最も欠けているもの おわりに 教育＝介入がどれだけの効果を持つか？ が本書のコンセプト。教育の語源はEduce(引き出す)ことだけれど、 つきつめれば、教員のしていることは、生徒の持っているものを「引き出す」ためのしかけの計画と運用である、と個人的にも思っています。 教師の仕事とは、教育条件、学習者の個人差、さまざまな指導方法との交互作用を想定しながら、日々の指導にあたることである。交互作用を想定するには、各々の要因の効果を、実証的知見を踏まえた理路の通った説明に基づいて理解する必要がある。(20) 教育は相手によって全く効果が異なり、方法も変わってくるけれど、
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【実体験】内向型にとっての相性の良い人間関係と親密な関係を築く方法 | 内向型人間の進化論