「たのしい幼稚園」表紙のプリキュア率から、何がわかるのか？ - プリキュアの数字ブログ
ちょっと、とある調べものをしていた時に気づいたのですが、 「たのしい幼稚園」の表紙、昔のものの方が「プリキュアが描かれている事」が多いような気がしたのですよね。 こんな感じです。 昔の「たの幼」の方が、表紙のプリキュアが大きく表示されている気がします。 そう思うと、いてもたってもいられなくなるので、 本当にそうなのか、ちょっと調べてみました。 （調査方法） ・「たのしい幼稚園」の表紙画像を取得し「全ピクセル」から「プリキュアの表示ピクセル」の割合を調べました。 対象：2006年5月号～2017年2月号の全130冊分。 実際にはこんな感じです。 例えば、2009年4月号は、 総ピクセル：20000px プリキュアのピクセル：58357px この号の表紙全体におけるプリキュアの割合は29.1％でした。 これを「130冊分のたの幼」全て取得しました。 たのしい幼稚園の表紙におけるプリキュア率 ち
データを読み解くリテラシー – NAIST Edge
世間では統計学がブームらしい． Google のHal Varian氏は，2009年の時点で「今後 10 年間で最もセクシーな仕事は統計学者だ」と断言している．最近は日本でも統計学に関する本が売れているし，ビッグデータというキーワードにも手垢が付き始めている．私自身も研究者として，あるいは普通の市民として，様々な調査結果や統計データに接する機会が多くなっているような気がするが，その中には，首を傾げたくなるものも少なからず存在する．このボンヤリとした違和感は，統計学以前の，統計的な数字という「情報が作り出される仕組み」の取扱いに関する不適切さから来るのではないか，と最近は思いつつある．小文では，情報理論における「エルゴード性」というキーワードを軸に，この雑駁とした感じについて書いてみたい． 影の薄い「エルゴード性」 エルゴード性は情報理論で学ぶ基礎的な概念の一つであるが，抽象的でイメージする
東京図書株式会社 ストーリーでわかる心理統計① 大学生ミライの統計的日常～確率・条件・仮説って？
【2013年7月刊行】 ストーリーでわかる心理統計① 大学生ミライの統計的日常～確率・条件・仮説って？ 小塩 真司 著 ■著者紹介： 小塩 真司（おしお あつし） 2000年 名古屋大学大学院教育学研究科博士課程後期課程 修了 博士（教育心理学）（名古屋大学） 学位取得 2001年 中部大学人文学部 講師 2003年 中部大学人文学部心理学科 准教授 2012年 早稲田大学文学学術院 准教授 ■内容紹介 ◎数学に自信がなくても大丈夫。物語で学ぶ心理統計の考え方 私は庭瀬未来。この春から大学生になる。専攻は心理学。大学生になるのはとても楽しみだけど、心理学にも確率や統計が必要なんだって。数学が苦手なのに、大丈夫なのかな？――そんなミライが学ぶ心理統計の考え方。直観ではわかりにくい確率・統計のあれこれを江熊先生がわかりやすく教えてくれる。 心理学科１年、ミライの成長物語。 ■目次 プロローグ
因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
統計の教科書を公開 - 【小波の京女日記】(2013-03-12)
_ 統計の教科書を公開 2013年度の学部の講義「統計学」で使用するための教科書を公開します． http://ruby.kyoto-wu.ac.jp/~konami/Text/ このテキストは，今年度まである出版社から出してもらっていたのですが，かなりの訂正と加筆を行い，元の本からはかなり内容が離れてきてしまいました．また出版社も，売れ行きがぜんぜん悪いし，カリキュラムが変わって100人以上いた受講者が30人程度に激減して儲けのタネにならなくなり，書店から引き上げてしまったようです． そこで，思い切って改訂版はネットに公開して一般の人に自由に使ってもらい，学生が授業で使う分については，小部数印刷の業者に必要なぶんだけ印刷製本してもらうことにしました．なんと2日で製本までやってくれるということで，初回の授業で注文をとってから印刷すれば，次の講義では使えるわけです．便利な世の中です． どんな教
ブログは移転しました。 因子分析の因子抽出方法について
Author:norimune 社会心理学を研究している大学教員です。 コミュニケーションと対人関係について研究しています。 あと階層的データ解析についても興味があります。 Twitter
TechCrunch | Startup and Technology News
Yellow, an asset financier for solar energy and digital devices in Africa has raised $14 million series B funding in a round led by Convergence Partners with participation from the Energy Entrepreneur Fisker, the electric carmaker founded by the Danish auto designer Henrik Fisker, is gearing up to enter the Chinese market where competition is increasingly cut-throat, following in the footsteps of
“統計の基礎を無視している”Hadoop使いが考えるビッグデータ
Hadoopをバッチ処理の高速化に活用しているノーチラス・テクノロジーズは、ビッグデータのブームに真っ向から異論を唱える。「ビッグデータは中身のないバズワード」と断言する代表取締役社長 神林飛志氏に、その真意を聞いた。 Hadoop＝ビッグデータは大きな誤解 ノーチラス・テクノロジーズは、基幹系システム向けのミドルウェアを手がける国産ベンチャー。Webサービスのように決して派手ではないが、「そもそもダウンすると、飛行機が飛ばないとか、病院で人が死んでしまうとか、電車が動かないとか、生活に影響が出る分野」（神林氏）という、まさにミッションクリティカルな領域のITで、同社の製品は活用されている。 同社の「Asakusa Framework」は、Hadoopを活用した分散処理により、基幹系バッチの高速化を実現する。神林氏は、「Hadoopというと、WebやSNS系、BIやデータ解析での使い方がメ
scratch-R: basic stats: power
いずれの関数も効果量、サンプルサイズ、有意水準、検定慮の4つのうち、いずれか3つを指定することで残りの1つを求めることができる。 効果量はきちんと勉強してから計算しましょう。 t検定 t検定用の関数 pwr.t.test(n = , d = , sig.level = , power = , type = c("two.sample", "one.sample", "paired")) pwr.t2n.test関数は各群のサンプルサイズが異なるとき用の関数。データを収集した後で検定力を調べるのに使う。 t検定の効果量は以下の式で Cohenの効果量dは0.2が小さい、0.5が中程度、0.8が大きい、とされる "two-sided" (両側検定) がデフォ 使用例 まず2群の平均値差を調べる。先行研究から、平均値差が2.6くらい、各群の (不偏) 分散は11くらいになることがわかっている。先
有意水準に関する議論
cog @cog_long そういえば，p=.0503という微妙な値ですが，これはp=.05で有意という理解で大丈夫みたいです．なぜなら，昨日，アクセプトされた論文にはそう書いたので．@H_A_Lさん，本当にそのにはお世話になりました． 2010-08-31 14:05:21
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
オモコロ あたまゆるゆるインターネット
暇つぶしにピッタリの漫画や記事を毎日のように配信しています。いくら読んでも無料、そしていくら読んでも頭がよくなりません。
自己組織化マップ
SOMはニューラルネットワークの一種で 与えられた入力情報の類似度をマップ上での距離で表現するモデルです． 技術が発達した現代では複雑な情報が数多く存在します． しかしそのような高次元データを人間が瞬時に理解することは困難です． SOMは高次元データの中に存在する傾向や相関関係の発見などに応用することができ 人間が高次元データを視覚的に理解する手助けを行ってくれます． SOMの特徴を一言であげるとすれば 様々な高次元データを予備知識なし（教師なし）にクラスタリングできる点にあります． またこれが自己組織化といわれる所以です． SOMは主にデータマイニングの１手法として応用され， データの分類，視覚化，要約などを得意としています． 現在ではプロセス解析，制御，検索システム，さらには経営のための情報分析など 実社会において重要な分野へ応用されています． SOMは規則的
有意と非有意の差は有意とは限らない - himaginary’s diary
アンドリュー・ゲルマンの9/9ブログエントリと、同日付けガーディアン紙記事（ Chris Blattmanブログ経由）が同じ論文を取り上げている。 その論文の内容とは、 ある効果が5%水準で有意 別の効果は5%水準で非有意 よって2つの効果は異なる という誤った推論*1を行った論文が、神経科学のトップ5の雑誌に掲載されたうち半数に達した、というもの（具体的には、513の論文を調査し、そうした誤りを行う可能性のあった157の論文のうち79論文が実際に間違えていた、との由）。 ゲルマンは、1世紀近くに亘って続いてきたこうした誤謬問題が、なぜ最近になって改めて脚光を浴びているのか、と訝っている。 ガーディアン紙記事では、正しい手順を踏んで改めて両者の差の検定を行うと非有意になることが多いので、研究者がわざとそうした推論を行っている可能性もある、という穿った見方を示し、そうした腐敗よりは無能の方が
言語研究と統計に関する雑記 (3) - コーパスいぢり 〜langstatの研究日誌〜
思いは言葉に。 はてなブログは、あなたの思いや考えを残したり、 さまざまな人が綴った多様な価値観に触れたりできる場所です。
動物行動学者のための一般化線形混合モデル：自習の手引き
(2004. 8. やっと公開できた。。。逐次、加筆中です) (2004. 12/19、色をかえる、ちょっと加筆、でもあまり中身は変わっていない) (2007. 8、時代の流れを感じ、改訂・一部削除。ページもniftyに移動) このページを立ち上げた2004年には、これらを日本語で勉強できるサイトは、ほとんどありませんでした。現在(2007年8月)、GLMM、GLM、最尤法、モデル選択、などなどを解説する日本語のページが、喜ばしいことにたくさんできています。また、ここ数年でも、モデル平均などの新しい手法も広まってきました（ここでは説明しません）。が、このページの内容は古いままであったので、久しぶりに改訂することにしました。内容に関するご指摘・批判はメールなどでお願いします。 (0) はじめに 動物行動学の雑誌を読んでいると、一般化混合線形モデル(generalized linear m
asahi.com（朝日新聞社）：「理系は文系より年収が１００万円高い」 京大など調査 - 社会
理系出身は文系出身より高収入――。京都大や同志社大などのグループが大卒の人たち約１６００人を調査したところ、こんな傾向がわかった。「理系は出世も遅く給与も低い」との説もあるが、年代別でも大学の難易度別でも、いずれも理系出身の収入が上回ったという。 グループは調査会社のサイトに登録している人を対象に、インターネットで回答を集めた。２０〜６０代の１６３２人（平均年齢４３歳）を分析したところ、文系出身９８８人の平均年収は５８３万円だったのに対し、理系出身６４４人は６８１万円だった。 年代別に推計すると、すべての年代で理系のほうが高かった。出身学部をベネッセコーポレーションによる大学難易度別にＡ（偏差値６０以上）、Ｂ（５０〜５９）、Ｃ（５０未満）に分けたところ、同じ難易度ではいずれも理系が高く、最も高いのはＡの理系。 Ｂの理系はＡの文系の平均を下回ったものの、Ａの文系でも受験で数学を選択しな
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