2021.05.21 働き方 落合陽一登大遊イベント 4月13日から17日にかけてエンジニアtypeが開催したオンラインカンファレンス『ENGINEER キャリアデザインウィーク』（ECDW）。本イベントの基調講演に登壇したのは、登大遊さんと落合陽一さんのお二人。 前編の記事に引き続き、本記事ではセッション後半の参加者からの質疑応答パートの内容を、一部抜粋してご紹介しよう。 ＞＞前編記事も合わせて読む 登 大遊さん（写真左） 1984年兵庫県生まれ。2003年に筑波大学に入学。同年、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）の「未踏ソフトウェア創造事業 未踏ユース部門」に採択、開発した『SoftEther』で天才プログラマー／スーパークリエータ認定を受ける。17年、筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士 (工学)。現在、IPAサイバー技術研究室長のほか、ソフトイーサ株式会社
基礎から学ぶ統計学
本章では、二項検定を学びます。二項検定は、本書で学ぶ統計手法の中では、最も使用頻度が低い手法です。しかし、統計学の入門に最適な学習項目です。理由が3つあります。第一に、高校1～2年で学んだ数学だけで、この手法の原理を完全に理解できます。統計手法はたくさんありますが、唯一この手法だけは、全て手作りの計算で実行できます。第二に、面倒な検定統計量の計算を必要としません。第三に、二項検定には、検定の論理の全てが詰まっています。こうした理由から、読者のお父さんやお母さん、もしくは、お爺ちゃんやお婆ちゃんの世代では、二項検定は、高校の数学の教科書で解説されていました。この「とても分かりやすい」という長所を、活用しない手はありません。本書では、統計学の学習を、二項検定から始めます。本章では、当時の大学入試の頻出問題をさらに簡単にした例題を使って、学びます。… 本書の使い方 統計学を学ぶ心がけ／予備知識／
【完全網羅】統計検定２級チートシート | とけたろうブログ
統計検定２級に満点で合格するために必要な全知識を紹介します。試験範囲に含まれているようで実際には出題されていないものはバッサリとカットしています。 受検前の知識の確認に使ってください！ １変数，２変数の記述統計の分野 代表値 ヒストグラム…データをいくつかの階級に分けて，縦の長さが度数，横の長さが階級の幅に等しい長方形で表したグラフ データの範囲…最大値ー最小値 中央値…データを大きさの順に並べたときの中央の値です。データが偶数個のときは，中央に並ぶ２つの値の平均です。 四分位数…データを大きさの順に並べて中央値（第２四分位数）で２つに分けるとき，第１四分位数は値の小さいグループの中央値，第３四分位数は値の大きいグループの中央値 四分位範囲…第３四分位数ー第１四分位数 箱ひげ図…データの散らばりを，第１四分位数と第３四分位数を両端とする箱と，最大値，最小値を端とするひげで表した図 相対度数
はじめに 巷で話題になっているアイツを僕も読み始めてます。(他の本も読まないといけないのに) 効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎 作者:安井 翔太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2020/01/18メディア: 単行本（ソフトカバー） 初歩的な所から理解したいという気持ちで輪講で1章の担当になり資料を作っていたのですが、有意差検定のあたりで頭がバグったので t 検定の復習をして行間を埋めることになりました。 これのせいもあって1.3節だけスライドのボリュームが多い— 俵 (@tawatawara) February 20, 2020 おそらく1章で一番( 無駄に*1 )頑張ってしまったので、その内容を備忘録がてら書くことにします*2。統計全然わからんので、変なこと言っててもつよつよ勢はどうかヤサシクシテホシイ.... 介入(ガチ勢からのいいね)によって急激に書
ABテストにおける分散削減手法①〜少ないサンプルから小さな改善効果を検出する〜｜あならいずパンダ
マネーフォワード 分析推進部の石田と申します。 社内では、データサイエンティストとして施策効果検証系の案件を中心に担当しています。 本稿から2回に渡って、「ABテストにおける分散削減手法」というテーマで記事を執筆したいと思います。 馴染みのない方もいらっしゃるかもしれませんが、ABテストへ分散削減手法を適用することで、例えば以下に挙げたメリットを享受することができます。 必要サンプルサイズを低減できるため、意思決定サイクルを高速化できる より小さな改善効果を検出できる 魅力的だと感じていただけた方は、ぜひ最後まで本稿をお読みください！ 目次 想定する読者層と書いてある内容本稿のメインターゲットは、以下のような方です。 統計的仮説検定の理論を少し勉強したことがあるけど、分散削減と言われてもあまりピンと来ていない 確率変数、標本平均、分散、正規分布の意味は分かるけど、t検定の検定統計量がパッと
バランスト・グロース・コンサルティング株式会社が監訳したアーノルド・ミンデルの名著『対立の炎にとどまる』の出版記念イベントが開催されました。翻訳を務めた西田徹氏より、アーノルド・ミンデルによって創り出された心理学「プロセスワーク」をビジネスに活用する方法について解説されました。本記事では、「プロセスワーク」とは何か語られました。 コンサルタントとして味わった「結局何も変わらない」という無力感 西田徹氏：今回、アーノルド・ミンデル『対立の炎にとどまる』の出版記念セミナーとして、タイトル「対立のエネルギーを力にする『戦略的組織開発』」ということで、90分間みなさんと考えを巡らせ深めていきたいと思っております。 『対立の炎にとどまる――自他のあらゆる側面と向き合い、未来を共に変えるエルダーシップ』（英治出版） まず自己紹介ですね。私、西田徹は、始めはリクルートに入社しました。実は今思い起こすと、
統計検定準１級の取得向けに整理したチートシートです。 参考としたのは下記の統計検定実践ワークブックです（著者は基本この本を繰り返し学習して準１級に合格（＆優秀成績賞を獲得）しました）。 このチートシートでは主に覚えるべき数式と、筆者の観点でテストを受ける際のポイントと思われる箇所を記載しています。 ※筆者が所属するNPO法人の勉強用にメモしたものです。専門領域でないため誤りや誤解があるかと思いますので、加筆修正すべきことろがありましたらご指摘ください。継続してブラッシュアップしていきます。 ©2022 NPO法人AI開発推進協会 確率、各種確率分布、区間推定、検定 各種確率分布については下記の記事で整理していますので、こちらを参照ください。 区間推定や検定の基礎については、2級受験用に記載した下記の記事をよろしかったら参照ください。 テストでのポイント 統計検定２級での確率、区間推定、検定
「生きたインク」を使えば壊れても自己再生する建物が実現するかもしれない
遺伝子操作された大腸菌から生成した「microbial ink(微生物インク)」と呼ばれる生体インクが開発されました。この微生物インクはまだ実験室段階ですが、圧力をかけると歯磨き粉のように絞り出され、さまざまな形状に3D印刷することが可能で、将来的には自己再生する建築素材として使われることも期待されています。 Programmable microbial ink for 3D printing of living materials produced from genetically engineered protein nanofibers | Nature Communications https://doi.org/10.1038/s41467-021-26791-x Genetically modified bacteria produce next-gen 3D print in
統計学の理解にあたって行っておくとよい重要な演習について、$100$題を厳選して取りまとめを行う予定です。 それぞれの主要トピックの導出の流れを取り扱ったり、解答・解説ありきで作成を行なったりなど、理解度の確認用の問題ではない場合も多いので、$1$周目については解答を読みながら理解する形式で進めると良いと思います。解法を抑えて類題が解ければ十分なものが多いです。 確率・確率分布 確率分布② Q.$1$ 超幾何分布と母分散の有限修正 Q.$2$ 重複組合せと負の二項分布 Q.$3$ 多項分布 Q.$4$ コーシー分布 Q.$5$ 対数正規分布 「確率分布①」は「基本演習$100$選」で取り扱いました。 区間推定 等比数列の和・マクローリン展開と離散確率分布の確率母関数 Q.$1$ 確率母関数の定義と期待値$E[X]$・分散$V[X]$の対応 Q.$2$ ベルヌーイ分布・二項分布の確率母関数と
自分の勉強用メモです。統計の区間推定や検定でほぼ必ずお世話になる分布やt分布だけど、正規分布と比べると確率密度関数が覚えきれないくらい複雑。天下り的に分布やt分布を定義されても結構しんどい。現実的なモチベーションから必要な道具を作っていった結果、分布やt分布が手に入る、というストーリーが自分としてはしっくりくるので、区間推定を例に整理する。 区間推定: 正規母集団かつ分散既知を仮定 区間推定: 正規母集団かつ分散が未知 前提 t分布の導出 t分布の定義 区間推定: 非正規母集団かつ分散が未知 区間推定: 正規母集団かつ分散既知を仮定 スタートはいつもここから。簡単な前提(正規母集団の仮定 & 分散既知)を置ける場合を考えてから、現実に近づけるために仮定を少しずつ取り外していく。ヨビノリ分かりやすい。 標本平均はであるが、正規母集団を仮定しているのではそれぞれ平均分散の正規分布に従う確率変数
もし生物情報科学専攻の大学院生が "StableDiffusion" を理解しようとしたら 7 ~DDPM~ - 何だって、したしむ
前回 cake-by-the-river.hatenablog.jp 今回は、拡散モデルの最も重要な論文である Denoising Diffusion Probablistic Models （DDPM）を解説します。 arxiv.org 前回の潜在変数モデルとしての側面（AutoEncoder）も持ちつつ、スコアベースモデルによる画像生成であるNCSNと数学的に等価で、より学習の効率が良いアルゴリズムであるDDPMは、Stable Diffusion（Latent Diffusion Model）の中枢を担っているため、ここが理解できればStable Diffusionをはじめとした拡散モデルの概略を抑えることが出来ると言えます。今回も、最近発売された拡散モデルの本も参考にしています。なお、今回は数式が（大量にあった前回をさらに超えるほど）沢山出ますが、出来るだけ"お気持ち"を重視して解
ポアソン分布の確率関数をはじめて見たら，誰でも目が点になりますよね。この式の謎を解明しつつ，統計検定の２級〜準１級で問われるポアソン分布の諸性質を証明つきで解説していきます。 本稿の目的は，ポアソン分布を解説すること以外にもう１つあり，それはポアソン分布を理解するために必要な数学を解説することです。【統計検定準１級のための数学】と題した記事では，統計検定２級からスムーズに準１級に進めるように，２級と準１級のギャップをうめるために必要な数学も解説していきます。本稿では，ポアソン分布に関連して指数関数とべき級数を解説します。 なお，本稿で前提とする知識は，【中学の数学からはじめる統計検定２級講座】の第１回の確率，第４回の期待値と分散，第６回の極限と微分，第７回の正規分布，第10回の階乗と二項分布の内容になります。これらの内容に不安がある人は，先にそちらの記事を読んでください。 では，はじめてい
2023年9月13日紙版発売 2023年9月13日電子版発売 小杉考司，紀ノ定保礼，清水裕士 著 A5判／320ページ 定価3,520円（本体3,200円＋税10%） ISBN 978-4-297-13665-9 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 心理学における研究の最前線では，高度な数理統計モデルが利用されており，学生にとっては学部で学んだ統計の知識だけでは最新の論文やレポートを読解することができません。また，統計の誤用を原因とする「再現性問題」はたびたび話題にあがり，研究者であっても正しく統計モデルを使用することが求められています。これらの問題を受
スミルノフ−グラブス検定を用いる外れ値除去のPython（NumPy/SciPy使用）の実装です。 下記smirnov_grubbs関数にサンプルデータと有意水準α（両側100α％）を入力すると、外れ値を除去したサンプルデータと、抽出した外れ値データを出力します。 サンプルデータのうち平均値からの偏差が最も大きいデータを、有意水準（両側）でスミルノフ−グラブス検定し、帰無仮説を棄却した場合に当該データを外れ値とします。当該データを除いたサンプルデータに対し、外れ値がなくなるまでこの操作を繰り返します。 ref. スミルノフ−グラブス検定＠wikipedia # coding: utf-8 # # smirnov_grubbs(data, alpha) # Generate outlier-removed data with Smirnov-Grubbs. # # Parameters: #
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