[B! statistics] shibacowのブックマーク

誤解しやすかったり紛らわしかったりする統計の話達 - Interdisciplinary

統計の話題で、こういう誤りをよく見るなあ、とか、ここら辺はややこしいなあ、的なものを、エッセイ風に書いてみます。各トピックの最後に、参考資料を紹介したりします。色々な話題を扱うので、エントリー全体で、このくらいの知識を持っている層向け、みたいな想定はしていないです。下に行くほど、知っている人向けになる、という感じ。標本数と標本の大きさ調べたい集団全体から採り出した個体の数の事を、標本数と書くのをよく見かける。でも正確にはこれは、標本の大きさと言う。この違いは、標本という言葉をどのように捉えるか、に起因するもの。標本を、調べたい集団に属する要素と考えるか、含まれる集合と捉えるか。前者で考えると標本数を使う事になるけれど、抽出した集まりそのものを標本とすれば、標本数とは言えなくなる。で、集合に属する要素の数の事を、集合論では大きさというので、それを踏まえて、標本の大きさと言う。たとえ

shibacow 2014/08/08

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データサイエンスのお奨め教科書。統計屋さん的視点から - hotokuとは

知人に、確率・統計を勉強するにはどんなん読んだら良いんかね？と聞かれたので、まとめる。線形代数統計を勉強しようと思ったら、先ず、線形代数を勉強するのが良いと思う。回帰分析とか主成分分析とか多次元尺度構成法とか、こういう有名ドコロが一発で分かる。線形代数を知らずに統計の本で「コレコレの計算で出てきた値が第一主成分だよ」みたいな説明を何回くり返し読んでも、多分、一生理解出来無いと思う。対称行列は直交行列で対角化出来るよね、とか、これは射影行列の形だね、とかが自然に分かるようになってから、統計の本を読むとよく理解出来る。で、線形代数のお奨めはこれ。プログラミングのための線形代数作者: 平岡和幸,堀玄出版社/メーカー: オーム社発売日: 2004/10/01メディア: 単行本購入: 27人クリック: 278回この商品を含むブログ (90件) を見るプログラミングのための…とあるんだけど

shibacow 2013/09/17

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進化経済学会2013春ポスターセッション

データに振り回されて失敗したあんなことやこんなこと＋α 　〜なぜ数字の手助けが必要になるのか、その理由と分析の実践例〜Daisuke Nogami

shibacow 2013/03/17

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ニコニコ動画iOSアプリの UX・マネタイズ・技術の話

講演動画：https://youtu.be/EwTd1Olg1jc 2019年10月6日に行われた「UNREAL FEST EAST 2019」における「UE4における大規模レベル実装ワークフローとブループリント活用事例」の登壇資料です。 ●公式サイト https://unrealengine.jp/unrealfest/ === 今回講演をさせて頂くプロジェクトではブループリントを広い範囲で活用していました。レベル実装においても例外ではなくブループリントによる仕掛けの実装やゲーム進行制御を行っています。本講演ではレベル実装のワークフローとレベルブループリントの活用方法などのご紹介を通して、ブループリントと上手く付き合うための知見の共有や意見交換の場にできればと思います。