Rによるネットワーク分析をまとめました<統計的ネットワーク分析編> - Qiita
はじめに 前回のネットワーク指標編に引き続き、共立出版のRで学ぶデータサイエンスシリーズのネットワーク分析を読み進めていきます。 今回は検定や指数ランダムモデルについてです。 個人的にはなかな面白かったトピックでした。 igraphとggraph、tidygraphパッケージを使える所は使ってきます。 また、こちらで掲載しているコードの詳細はgithubにあげています。 ※ネットワークをグラフと言ったり、ネットワークといったりしていてわかりにくいかもしれません。 ネットワークの統計的仮説検定 ネットワークでも仮説検定が行えます。 t検定等の統計的仮説検定では、分布を仮定しますが、ネットワークの密度等は次数等の条件により変化してしまうため、指標の分布は正確に得られないです。 そこで、帰無仮説に基づいてモンテカルロシミュレーションによりネットワークデータを発生させ統計量の分布を求める方法が用い
逃げつづけてきました。 - ほぼ日刊イトイ新聞
糸井 （机の上に広げられたメモ帳を見て） これはなんでしょう？ ヨシタケ ぼくがふだん電車の中とかで描いているもので、 「もともとこんな人間です」という意味で 持ってきました。 家にはもっとあって、いま65冊目くらいです。 これをまとめたイラスト集もあるのですが、 これが原寸なんです。 糸井 ひとつひとつの絵がずいぶん小さいですね。 印刷のときに拡大しているんですか？ ヨシタケ はい。ぼくは「原画を拡大して本にしている」という、 めずらしいタイプなんです。 たとえばこの『りんごかもしれない』は、 原画を150パーセントに拡大しています。 絵本業界できっといちばん材料費の コストパフォーマンスがいい、という（笑）。 糸井 ほかにも絵本作家のかたで、 拡大されてるかたっているのでしょうか。 「MOE」 編集部のかた 昔はNGでしたけど、最近は自由になりまして、 たまにいらっしゃいますね。 ヨシ
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読解力高い子が「国語なんか、勉強したことありません！」という訳…水島醉＜２＞
