本連載では、この夏まで米ビジネススクールで助教授を務めていた筆者が、欧米を中心とした海外の経営学の知見を紹介していきます。 さて、最近日本でよく聞かれるのが「ダイバーシティ経営」という言葉です。ダイバーシティとは「人の多様性」のことで、ダイバーシティ経営とは「女性・外国人などを積極的に登用することで、組織の活性化・企業価値の向上をはかる」という意味で使われるようです(参考)。実際、女性・外国人を積極的に登用する企業は今注目されていますし、安倍晋三首相もこの風潮を後押ししているようです。 ところが、実は世界の経営学では、上記とまったく逆の主張がされています。すなわち「性別・国籍などを多様化することは、組織のパフォーマンス向上に良い影響を及ぼさないばかりか、マイナスの影響を与えることもある」という研究結果が得られているのです。 なぜ「ダイバーシティー経営」は組織にマイナスなのでしょうか。何が問
2013年に購入したMacアプリの中で、個人的にヒットした優良アプリを厳選してご紹介します。興味のあるものがあれば是非チェックしてみてください!
データを分析にかける前に、出力変数を log 変換する、というのはよくあることだと思います。 次のデータを見て下さい。 このデータ、線形モデルに当てはめる前に log 変換したほうがよさそうだなーというのが見てとれます。 それもそのはず、このデータは次のように作っています。 N <- 100 x <- runif(N, min = 1, max = 2) y <- exp(x + rnorm(N, sd = 0.3)) data <- data.frame(x, y) それでは、log 変換しないバージョンと、するバージョンでモデルを作成して、AIC を比較してみましょう。 model <- lm(y ~ x, data) model.log <- lm(log(y) ~ x, data) aic <- AIC(model, model.log) print(aic) ## df AIC
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く