RではじめるTwitter解析
This document discusses analyzing Twitter data from the user @a_bicky using R. It extracts over 3,200 tweets from the user's timeline using the twitteR package. The tweets are transformed into a data frame with variables like text, date, and source. The data is then summarized using the reshape2 and ggplot2 packages to calculate metrics like average text length by day of week, month, and source. F
SPEEDI という放射性物質の - 「温暖化の気持ち」を書く気持ち
飛散を計算する予測システムがあるそうです。 こちらがプレス発表された資料。 緊急時迅速放射能影響予測ネットワークシステム（ＳＰＥＥＤＩ）の試算 -- 原子力安全委員会 http://www.nsc.go.jp/info/110323_top_siryo.pdf こちらはパンフレットです。システムについてのそこそこ詳しい説明が載っています。 緊急時迅速放射能予測ネットワークシステム SPEEDI http://www.bousai.ne.jp/vis/torikumi/download_data/speedi.pdf さて、この結果、公開するまでにいろいろあったみたいです。プレスリリースの pdf ファイルを読むと、公開が遅れた理由について、原発の計器が壊れたせいで放射性物質の放出量がわからなかった、海風になったので陸側に飛んできて不十分ながらも推定できるようになったので、公開した、とのこと
BIGLOBEが11月のツイッター利用動向を発表｜お知らせ｜ビッグローブ
BIGLOBEでは、ツイッター利用者向けの情報サイト「ついっぷるトレンド」において、ツイッター上に投稿されたツイート(利用者の投稿)の分析を行い、各月の話題度ランキングを発表しております。今回は、2010年下半期のまとめとして、ツイッターで多くの人に“つぶやき継がれたツイート（リツイート）”にみるリツイートランキングをあわせて発表いたします。 11月の日本の総ツイート数は3億6千65万件で、10月の3億2千900万件と比べ、9.6％増となりました。 11月5日深夜に 尖閣諸島中国漁船衝突映像のYouTube流出が起こったことから、「流出」「尖閣」が１時から2時にかけて急上昇し、ツイッター情報の速さをみせつけました。また、11月23日の北朝鮮による韓国砲撃事件により、「韓国」「北朝鮮」がランクインするなど、アジアにおける国際問題が目立つ結果となりました。有名人ランキングでは、iTunesで楽
ガベージニュース - インターネット アーカイブ
2022/11/25 「使い方が分からず面倒」「必要性を感じない」高齢者が情報機器を使わない理由の実情(最新) 携帯電話やパソコンのような情報機器は上手く使いこなせれば非常に便利なもので、今や多くの人には日常生活の上で欠かせない存在となっている。一方で一部には情報機器を使わずに過ごす人もいる。それではなぜ、情報機器を使っていないのか、高齢者における実情を、内閣府が2022年6月14日に発表した「高齢者の日常生活・地域社会への参加に関する調査」の結果から確認する(【発表リリース：高齢者の日常生活・地域社会への参加に関する調査】)。 続きを読む "「使い方が分からず面倒」「必要性を感じない」高齢者が情報機器を使わない理由の実情(最新)" 2時54分 │出産・高齢化・寿命, インターネット 2019/05/22 アメリカ合衆国のソーシャルメディア利用実情(最新) アメリカ合衆国の民間調査会社Pe
内閣府 今週の指標
本ページでは、最近、公表された指標についての解説や注目される経済トピックスを中心に紹介しています。 ＧＤＰギャップ、潜在成長率のデータはこちら（月例経済報告のページ） 2024年(令和6年) 令和6年10月10日 1360 アイルランド経済の高成長の背景について（PDF形式：211KB） 令和6年10月3日 1359 建設業の工期長期化と設備投資の動向（PDF形式：509KB） 令和6年9月17日 1358 2024 年４－６月期ＧＤＰ２次速報後のＧＤＰギャップの推計結果について（PDF形式：85KB） 令和6年9月10日 1357 2022年以降の食料品物価の動向について（PDF形式：735KB） 令和6年8月30日 1356 2024年４－６月期ＧＤＰ１次速報後のＧＤＰギャップの推計結果について（PDF形式：165KB） 令和6年8月26日 1355 英国のサービス輸出の動向について（
統計的に正しいランキングを行う方法をJavaで書く - バイオインフォマティクスって何ですか？
Java | 統計的に正しいランキングを行う方法を見たのでちょっとJavaで書いてみる。はじめになにがしたいかというと、「レイティング」というのをご存じでしょうか。Amazonとかで商品を購入者が星つけて評価したりしてるやつ。ああいうので「良かったランキング」というのを作りたい。みんなが「購入して良かった」という評価をつけてる商品は、他の人にとっても「良かった商品」になる可能性が高い。いい商品だということがわかるわけです。問題点じゃあどういうふうにランキングをつければいいの？ということを考えると、次の問題にぶちあたる。評価してる人の数の違い。例えば、Aという商品は100人が評価していて、平均の星の数は 4.8 だとする。一方、Bの商品は1人が星5つで評価していたとする。このとき、Aの商品とBの商品ではどちらをランキング上位にすればいいだろうか？あなたならどちらを買いたい？Aはたくさんの人が
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
卒論修論のために、これから統計学を学ぶつもりの人に知って欲しい5箇条 - 女教師ブログ
大学１年から生物学部とか経済学部に在籍している人なんかは、「統計学」の体系的なトレーニング受けざるを得ないと思うので問題はないのですが、問題はそういうトレーニングをすっ飛ばしたまま、統計解析が必要になる人の場合。例えば、学部時代は英米文学専攻で統計に無縁だったけれど、大学院で英語教育系に転向した人。あるいは、教育方法論系の研究室にいてフィールドワークばっかりやっていたけれど、統計系の分析も必要になった場合。 1. 先輩から教えてもらわない まず、一番やってはいけないのが、先輩の院生に教えてもらうということ。「あの先輩に、色々教えてもらいたい（ハート）」など下心がある場合はまた別ですが、純粋に統計学“だけ”を学びたいなら先輩に教えてもらうのは危険です。 あなたは統計学初心者ならば、その先輩が「きちんと統計解析を理解している」かどうかを知る術はありません。周囲の評判というのもありますが、そもそ
統計学の初歩 : ニュースな待合室
ECサイトやウェブショップの支援ビジネスを行うEストアーは、20日、検索サービスの利用者について独自調査を行った結果を発表した。 調査は、検索エンジンの利用者を「グーグル」「ヤフー」「その他」と分類し、それぞれに仲の良い友達の数を聞いたものだ。調査対象は全国の12歳以上の男女412名。検索エンジンの利用状況は、グーグルを利用する人が34.7％（n＝143人）、ヤフーを利用する人が60.4％（n＝249人）、その他が4.9％だった。調査はインターネット調査となっている。回答の男女比はほぼ半分だが、女性のほうが若干多い回答とのことだ。 それぞれの友達の平均はグーグル利用者2.6人に対してヤフー利用者は3.4人と大きな差はなかったが、友達がいないという人の割合は、グーグル利用者9.8％に対して、ヤフー利用者では4.4％とおよそ半分の数字となった。 もちろん、この結果をもって、グーグル利用者に友達
都道府県別統計とランキングで見る県民性
様々な都道府県別統計データを単位人口あたりの数値で比較。県民性を数字で表します。あなたの出身地は何位？注意：ジャンプ先は別サーバーになります。インストールの警告などが出るかもしれませんが、インストールせず無視してください。 Author:passageiro 佐賀出身、東京で働き、今は信州暮らし。サイトのテーマや私の考え方などはこちら。自分の興味をモチベーションに更新中。ただし生活の状況に応じて更新頻度が落ちることあり。 メール 最近のコメント 新妻Ｙ:進捗状況 (10/04) チヨ:進捗状況 (10/03) りぃこ:進捗状況 (10/03) RAOSU:進捗状況 (10/03) 杉山真大:公共事業日本一：東京都 (08/08) VIPPERな名無しさん:公共事業日本一：東京都 (07/23) タラ様:小児科医数日本一：徳島県 (06/29) 最近のトラックバック 日本の文化を学
Line Chart Adding Data Every Second - amCharts
Displaying charts for live data is a common task these days and amCharts is here to help you do it in style. Key implementation details We add a new data item to the series data as we get it and remove the oldest one. The amCharts Charts library takes care of the rest of the core functionality. One thing we can do to spice up the chart and guide viewers attention is animating the appearance of tha
地震・雷・火事・親父のうち一番死亡確率の高い物はどれか
National Geographicがまとめた米国の死亡原因のオッズ表から、怖いものの代表として言われる地震・雷・火事・親父のうち、最も生命を奪う確率が高いものはどれか比べてみました。 詳細は以下から。 1位 心臓病 5分の1 2位 ガン 7分の1 3位 発作 24分の1 4位 自動車交通事故 84分の1 5位 自殺 119分の1 6位 落下 218分の1 7位 火器による殺害 314分の1 8位 歩行者交通事故 626分の1 9位 溺死 1008分の1 10位 バイクの交通事故 1020分の1 11位 火事 1113分の1 12位 自転車での交通事故 4919分の1 13位 航空事故 5051分の1 14位 火器の暴発 5134分の1 15位 感電 9968分の1 16位 アルコール中毒 1万48分の1 17位 熱波 1万3729分の1 18位 ハチ 5万6789分の1 19位 死刑
UT OpenCourseWare | OCW Home
東京大学の講義や公開講座の映像・音声をポッドキャストでもお楽しみいただけます。東京大学が誇る「世界の叡智」をいつでも、どこでも、より多くの方々に体験していただきたいと考えています。 MIMA Search とは、UT OCW、MIT OCWに公開されている各授業のシラバスの関係を構造的に見ることができる検索システムです。MIMA Searchは、シラバスに含まれている各種の情報をもとに、検索結果を「点」と「線」でネットワーク表現します。
R による統計処理
R による統計処理 Last modified: Sep 08,2009 リンク（50 音順） 石田基広さん R と Linux と... 岡田昌史さん RjpWiki 奥村晴彦さん 統計・データ解析 奥村泰之さん 無料統計ソフトRで心理学 -Passepied- 里村卓也さん マーケティング・サイエンスの道具箱 竹内昌平さん R on Windows 田畑智司さん 統計解析言語 R で多変量解析を行う 中澤港さん 統計処理ソフトウェア R についての Tips R 関連文書邦訳 pdf 版 濱岡豊さん データとの対話（情報処理 3） 『経済・経営のための統計学』（第 8 章；有斐閣） 山本義郎さん R - 統計解析とグラフィックスの環境 R 入門 メディアラボ株式会社 Linux で科学しよう！ - R 直前のページへ戻る E-mail to Shigenobu AOKI
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