法人企業統計調査 : 財務総合政策研究所
法人企業統計調査は、わが国における営利法人等の企業活動の実態を把握するため、標本調査として実施されている統計法に基づく基幹統計調査です。 本調査には、営利法人等を調査対象としたその年度における確定決算の計数を調査する「年次別調査」（昭和23年調査開始）と、資本金、出資金又は基金1,000万円以上の営利法人等を調査対象とした四半期ごとに仮決算計数を調査する「四半期別調査」（昭和25年1～3月期調査開始）があり、全国の財務局及び財務事務所等を通じて調査票を郵送し、自計記入を依頼する方法により調査を行っています。 調査の結果は、「年次別調査」は9月に、「四半期別調査」は3月、6月、9月、12月に発表しています。
「そうだ、数理最適化、やろう。」ってなった時にめっちゃ参考になったリンク集＆参考書｜CO-WRITE
数理最適化案件とAI/機械学習案件とのアナロジー 「やってみなければわからない」中で僕たちDSはどうするか本記事では表題に関して、脳筋系ゆるふわVTuberこと入社2年目DSの岡部がお送りいたします。（DS=データサイエンティスト） 発... ◆【理論・実践】（2021年時点で）オススメの参考書 最大のアップデートはこちらの2冊です。参考書は時代の流れに合わせていいものが出てくるものですね。もちろん過去の参考書にもいいものはたくさんありますが、日進月歩の分野である以上、新しいものに軍配が上がりやすい構図はあると思います。 しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで Pythonではじめる数理最適化： ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう 以下それぞれの所感です 【理論】「最適化分野全般を知るための『最適解』」とも言われている教科書 僕が最適化にハマっていた当時は様々な本
JAPAN CHOICE
「政治なんか」といって、投票しない人がいます。 確かに、政治はわかりにくいかもしれない。 だけど“わかりにくい”が理由で政治参加を諦めて欲しくないのです。 なぜなら、政治は私たちの生活に大きく関わっているから。 「政治なんか」で私たちの将来も大きく変わっていく。 失言を見つけて、ワイドショーで叩くコンテンツなんかじゃない。 あなたの政治を始めよう。 JAPAN CHOICEは、 政治に関する意思決定のハードルが下がるよう、 省庁が公開したデータや統計、政党・政治家の公約や情報を見やすく整理しました。 ひとりひとりが、自分の意見を持てるなら、 自分の意見で、政治を考えられたなら、 日本は、もっといい国になれると信じているから。
誹謗中傷対策として炎上時のリプライ可視化システムを作ってみた｜tori
社会問題としての炎上・誹謗中傷最近テラスハウスという番組の出演者が亡くなるという痛ましい事件がありました．この番組自体はあまりよく知らないのですが，とにかくネット上での誹謗中傷がひどかったとのことです． 事件の詳細や炎上にどう対処すべきかという話については，こちらが良くまとまっているのではないかと思いますので，詳細は省きます． 木村花さんにはご冥福をお祈りする以外ないわけですが，このような痛ましい事件が起きている一方で，その実態というのはあまりよくわかっていません．私も炎上の分析をやっていたりもしますが，基本的には数百万人規模の炎上を対象としています． というのも，個人が攻撃されている炎上というのはなかなか分析が難しいんですね．規模が小さいと他人からはどうしても見えにくいのです．だからといって，本人にとってそれはどうでもいいことかというとそんなことはないわけで，何とかしなければいけない対象
カイ2乗検定・クラメール連関係数（２/２） :: 【公式】株式会社アイスタット｜統計分析研究所
χ2 ＞5.99 あるいは Ｐ値＜0.05より、母集団の所得層と支持政党とは関連があるといえます。
クラメールの連関係数の算出から独立性の検定（カイ二乗検定・χ2検定）までの流れ | 株式会社ウェブ改善・分析企画開発リサーチ
クラメールの連関係数から独立性の検定（カイ二乗検定・χ2検定）までの流れ はじめに 前回は、こちらの記事でカイ二乗検定（χ2検定）をExploratoryツールを使って試してみました。今回は、これらを「自力」で計算してみようと思います。 データソース 前回同様、今回使用するデータはこちら です。 手順について （１）クラメールの連関係数を求める（=カテゴリデータ同士の相関係数） ① 期待度数 を求める ② (実測度数-期待度数)2 / 期待度数 を求める ③ カイ二乗統計量を求める ④ クラメールの連関係数を求める （２）独立性の検定（カイ二乗検定：χ２検定）を実施する ① 帰無仮説を立てる ② 対立仮説を立てる ③ 検定方法を選択する ④ 有意水準を決定する ⑤ 検定統計量の値を求める ⑥ 検定統計量が棄却域に入っているか調べる ⑦ 判定（２種類ある） それでは、早速はじめてみましょう！
最頻値 - Wikipedia
統計学における最頻値（さいひんち）またはモード（英: mode）とは、データや確率分布で頻度（度数、確率）が最大の値のことである[1]。（データ上で最も出てくる頻度が高い数値）日本産業規格では、「離散分布の場合は確率関数が，連続分布の場合は密度関数が，最大となる確率変数の値。分布が多峰性の場合は，それぞれの極大値を与える確率変数の値」[2]と定義している。 最頻値は平均値や中央値と併せて、データ、確率分布の代表値の一つである[3][4]。最頻値は一般に平均や中央値とは異なり、特に歪度の大きい分布では大きく異なることがある。 最頻値は一意とは限らない。一様分布は全ての値が最頻値となる。 離散確率分布の最頻値は、確率質量関数が最大となる値である。言い換えれば、標本として最も頻繁に出現しやすい値である。連続確率分布の最頻値は、確率密度関数が最大となる値であり、大まかに言えばそのピークとなる値であ
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