消費税増税の影響 | ひろのひとりごとひろのひとりごと日本は財政危機ではありません。 日本にはびこっている財政破綻論に異議を唱えます。 「日本経済が頂点に立つこれだけの理由」にて作家としてデビュー致しました。 ※当ブログのグラフは自由に使って頂いて構いません。
TPP、農業５品目も撤廃対象…政府・自民党、「聖域」の関税維持から方針転換
【ヌサドゥア（インドネシア）共同】インドネシアのバリ島で開かれてきた環太平洋連携協定（ＴＰＰ）交渉の閣僚会合は６日、焦点となっている関税を扱う「物品市場アクセス」で、全品目の関税を撤廃する自由化の原則を維持することで一致し、閉幕した。これを受け政府・自民党は、ＴＰＰ交渉で「聖域」と位置付けてきたコメなど農業の重要５品目の関税維持を求める従来の方針から転換し、品目ごとに撤廃できるかどうかの検討に入った。 引用元：http://uni.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1381063422/ ソース：http://www.47news.jp/CN/201310/CN2013100601001524.html
現実世界にショートカットを持ち込むデバイス「Ring」…2014年発売ってマジか！！
指輪型で指のジェスチャーを使って現実世界にショートカットを持ち込むことが可能になるデバイス「Ring」が発表されておりました。 なんだこれ、未来感がすごすぎです。 これまでもスマホの画面上に文字を書いてショートカットというのは見たことがありましたが、まさかこれは。 そして2014年発売ってマジですか！ というわけでまずはこのビデオを いやー、どこまで読み取れるんだろう。 TVと書いてテレビを起動 $12と書いて手のジェスチャーで支払い スマートフォンの遠隔操作も可能！？ そして最後に「Comming on 2014」の文字！！ イメージとしてはLeap Motionと似たような印象なので、ショートカットを受け取る方のデバイスも進化する必要があるとは思いますが、これは夢が広がってしまいますよね。 とにかく一度体験してみたいです！ via:Ring
５０代リストラ多く再就職も厳しく NHKニュース
企業の人員整理などで退職を余儀なくされた５万人について、厚生労働省が調べたところ、５０代後半が最も多く、１年以内に再就職できた人は３９％にとどまっていることが分かり、厚生労働省は「職業訓練を充実させるなど、転職支援を進めたい」としています。 厚生労働省は、政府の成長戦略などを受け、来年度以降、転職を支援する助成金を大幅に増やすことにしています。 支援の対象となる人たちの実態を把握しようと、１か月に３０人以上の人員整理などを行う場合に提出が義務づけられている「再就職援助計画」を基に調査を行いました。 それによりますと、去年３月までの半年間に退職を余儀なくされた人は全国でおよそ５万人に上り、▽５０代後半（５５～５９歳）が最も多く２０．６％、▽次いで５０代前半（５０～５４歳）が１６．３％、▽４０代後半が１４．４％でした。 その後、１年以内に再就職できた人は、▽２０代前半では７６．６％だったのに対
逐次確率比検定を試す - Negative/Positive Thinking
はじめに あらかじめ標本サイズを決めるのではなく、十分と判断されるまでダイナミックに判断を繰り返す逐次確率比検定を参考に、 チョコボールの銀のエンジェルの出現確率について判断するとどうなるか試してみる。 逐次確率比検定とは ベイズ統計学の枠組みで、ベイズ更新の機能を通して1つずつ標本抽出していきながら同時に検定にも用いる事ができる 逐次決定過程 : 標本抽出をするたびに判断を行い、結論がでたと認められるタイミングで停止する過程 行動 action0 : 結論を保留し、標本抽出を再度行う action1 : 帰無仮説H1を採択 action2 : 対立仮説H2を採択 尤度比検定(Likelihood Ratio Test) 「尤度比」を検定統計量として行う統計学的検定の総称 尤度比λ=(Π^n_{i=1}{f(Xi|θ1}) / (Π^n_{i=1}{f(Xi|θ2}) 帰無仮説H1 : θ
NIPS : Conferences : 2013 : Program : DeViSE: A Deep Visual-Semantic Embedding Model
Andrea Frome, Greg S Corrado, Jon Shlens, Samy Bengio, Jeffrey Dean, Marc’Aurelio Ranzato, Tomas MikolovGoogle Inc.; Google; Google Research; Google; Google, Inc.; ; Google Inc.Poster: DeViSE: A Deep Visual-Semantic Embedding Model Modern visual recognition systems are often limited in their ability to scale to large numbers of object categories. This limitation is in part due to the increasing di
調査観察データにおける因果推論(4) - Rで傾向スコアを出す際の共変量選択基準 - About connecting the dots.
目次 調査観察データにおける因果推論(1) - 無作為割り当てされていないことの問題 - About connecting the dots. 調査観察データにおける因果推論(2) - 傾向スコアとIPW推定量，二重にロバストな推定量 - About connecting the dots. 調査観察データにおける因果推論(3) - Rによる傾向スコア，IPW推定量，二重にロバストな推定量の算出 - About connecting the dots. 査観察データにおける因果推論(4) - Rで傾向スコアを出す際の共変量選択基準 - About connecting the dots. はじめに 前回は細かい理屈をすっ飛ばして，全変数を共変量として突っ込んだロジスティック回帰を実行しましたが，当然そんなやり方はほめられたものではないわけです．今回は，この傾向スコア算出に使う共変量をどのよ
rinko2010
3. 4 [Lafferty+, 01] Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data. John Lafferty, Andrew McCallum, Fernando Pereira. Proceedings of ICML’01, 2001. [Collins, 02] Discriminative training methods for hidden markov models: Theory and experiments with perceptron algorithms. Michael Collins. Proceedings of EMNLP’02, 2002. [Morency+, 07] Latent-dynamic discrim
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http://www012.upp.so-net.ne.jp/doi/math/anova/least_square.pdf