予測市場「shuugi.in」の自民議席予想が的中
ネットの「予測市場」は、衆院選の結果をどれくらい正確に予想できただろうか。衆院選の各政党の獲得議席数を、予測市場の仕組みを活用して予測する実験サイト「shuugi.in」の投票前日・8月29日の予想と、実際の獲得議席数を比べてみた。 shuugi.inでは29日時点で、民主党316議席、自民党119.3議席、公明党19.3議席と予測。実際の獲得議席数は、民主が308議席、自民が119議席、公明が21議席だった。民主・公明は予想とやや開きがあったものの、自民は的中していた。 shuugi.inは、登録ユーザーが仮想市場に参加し、仮想通過「S＄」（衆議ドル）で各政党の仮想株式を売買、売却益を得る仕組み。静岡大学情報学部の佐藤哲也研究室が開発し、3000人以上が参加している。 2005年の衆院選では、同様な仮想市場の仕組みを、はてなが「総選挙はてな」として提供。結果は、開票前のメディアの予測とか
プログラミングできる人とできない人との間の深い溝 - masatoi’s blog
どうしてプログラマに・・・プログラムが書けないのか?を読んでいて出てきたので出展の一つを訳してみた。Separating Programming Sheep from Non-Programming Goatsの和訳。 プログラミングというものには向き不向きが強く出るということはわりと知られていると思うが、このエントリではプログラミングができるかできないかは比較的簡単なテストによって、プログラミングの訓練を始める前の段階で分かると主張している。どうしてプログラマに・・・プログラムが書けないのか?では、そもそもこの事前テストをパスしていないような人達までプログラマとして応募してくると言っており、その判定法として有名なFizzBuzz問題を挙げている。 追記（2019/2/28) 注意： なおこの論文はしばらく前に著者の一人によって撤回されたようです Camels and humps: a r
SaaSを導入しない最大の理由は価格。日米の調査結果ともに
米国と日本の調査会社が、同じタイミングでSaaSの見通しにネガティブな調査結果を発表しています。両調査ともに、SaaSを導入しない最大の理由は価格だという結果です。 ガートナーの調査結果 米調査会社のガートナーは、SaaSの満足度について333の企業ユーザーに対して行った調査結果を発表しています。この調査結果をITproが報道しています。 Gartner Survey Shows Many Users are Underwhelmed by Their Experiences of SaaS SaaSユーザーの多くは導入効果に不満，大半が利用規模を拡大せず：ITpro この調査結果では、58％の企業が今後2年間はSaaSの導入を現状程度にとどめる、と回答しており、32％の企業が利用を拡大すると回答しています。 Gartner found that 58 percent of organiz
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
統計的に正しいランキングを行う方法 - Hello, world! - s21g
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 ポジティブ／ネガティブ投票による正しいランキング方法が以下の記事で紹介されています。 How Not To Sort By Average Rating この計算方法では、投票数が少ない場合には分散が大きく不正確な評価で、 投票数が多くなるにつれて分散が小さく正確な評価が得られているという事を考慮しています。以下数式 これはScoreの信頼区間を表しています。 この信頼区間の下界をランキングのスコアにすれば良い事になります。 ここで、は、 です。全体に占めるポジティブ投票数の割合ですね。 は標準正規分布上の 信頼区間の有意確率です。 さて、五段階評価によるRatingに同様のテクニックを適用する場合はどうしたらいいでしょうか
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
“天才”は進化する、アップル担当者に聞く「iTunes 8」 (1/2) - ITmedia D LifeStyle
“天才”は進化する、アップル担当者に聞く「iTunes 8」：アップルインタビュー（前編）（1/2 ページ） 9月10日、米Appleのスペシャルイベント「Let's Rock」での発表は、ほぼ以前からインターネットで噂されていた通りの内容だった。そのことを取り上げて「今回の発表は拍子抜け」という声も耳にするが、果たして本当にそうなのか？ 実は、新製品の真の魅力は細部にこそ宿っている。AppleワールドワイドプロダクトマーケティングのiPod担当者、ショーン・エリス氏（以下、敬称略）に改めて今回発表された4つの新製品、「iPod nano」「iPod touch」「iPod shuffle」そして「iTunes 8」について聞いた。新製品というと、どうしてもハードばかりに目がいってしまいがちだが、まずはiTunesの魅力を改めて聞いた。 iTunes 8：「Genius」（ジーニアス）は音
システムエンジニアの平均年収、594万円 ― ＠IT
ソフトバンク・ヒューマンキャピタルは4月15日、インターネット関連業界の職種別給与調査の結果を発表した。平均年収は、システムエンジニア（SE）が594万円、プログラマが409万円、ネットワークエンジニアが444万円だった。 調査は同社が運営する転職サイト「イーキャリアプラス」が行った。SE、プログラマ、ネットワークエンジニアでそれぞれ男女100人が回答した。 同社の分析によると、SEは年収800万円を超える人が15％もいるなど、比較的高い年収が狙える職種となっている。また、SE（とネットワークエンジニア）は年齢が上がるほど年収が上がっており、経験年数が年収に反映されやすいことが読み取れる。その一方、プログラマは、年齢に比例した大きな年収の増加はないものの、40代以上の年収が大きく上がっており、ベテランになれば働き方次第で高収入が得られると同社は分析している。
犯罪の九割は失業率で説明がつく
松尾匡のページ 08年1月14日 犯罪の九割は失業率で説明がつく (追記:1月16日, 再追記:1月17日) 続報あり。以下の分析結果には「誤差の系列相関」という問題がありました。続報ではその解決に取り組んでいます。 再追記：08年1月17日 下の方の昨日書いた追記で、管賀江留郎さんからいただいた批判のエントリーの中で言われていた、「警察がデータを操作したため相関する」という「説」について、管賀さんご自身の説であるように表現した一文がありました。私自身、本気で言われていることかどうかは疑わしいと思っていましたが、ネタと断定することもできず、ああいう表現になりました。 このたび管賀さんとのやりとりの中で、これが管賀さんご自身信じておられない、いわゆる「釣り」のネタであることが明らかになりましたので、当該の表現を削除して訂正します。管賀さんはこれがひとつの積極的主張として一人歩
作業ログに1コ前のログをデフォルト表示する改善 - Nazo-log
してみた。前の話は以下を参考に。 [id:todogzm:20070208:1170923433] VBScriptのことがよく分からんので、チョー適当なわけですが、とりあえず2回目以降の作業ログには前回の作業ログをデフォルト値にセットするようにしてみました。似通った関数を抽象化してもよかったのですが、面倒だったのでまるまる別関数にしています。 従来通りの初期値がこんな感じ。 で、2回目以降は前回の初期値がセットされている。 こんな適当なスクリプトですが、ご容赦を。 '---------------------------------------------------------------------- ' QuickLogger v.0.1 ' Appends the date and a line of text to a file. ' Based on code written
ハードディスクに関する4つの都市伝説
Googleが10万台のハードディスクを使用した結果、ハードディスクは温度や使用頻度に関係なく故障するという結論を出した恐るべきレポートに続き、CMU’s Parallel Data LabのBianca Schroeder氏が、「現実世界でのハードディスクの故障：平均故障時間100万時間とは一体どういう意味なのか？」というレポートを出しました。ハードディスクに関する以下の常識はいずれも根拠のないものだという内容です。 1.高価なSCSI/FCドライブの方が安価なSATAドライブよりも信頼できる 2.RAID5が安全なのは2台のドライブが同時に故障する確率がとても低いため 3.初期の故障しやすい時期を超えれば耐用年数に達するまで壊れないという信頼が高まる 4.ハードディスクメーカーのいうMTBF（平均故障間隔）はハードディスクドライブを比較するのに有益な尺度である もはや一体何を信じればい
Googleによると、ハードディスクは温度や使用頻度に関係なく故障する
今まで一般的に信じられてきたハードディスクにまつわる常識として、 ・温度が高いと故障しやすくなる ・アクセス頻度が高いと多く動くため、故障しやすくなる というのがありましたが、Googleが10万台以上の民生用ハードディスクドライブを使用した調査を行った結果、温度やアクセス頻度に関係なく故障することが判明したとのこと。 そればかりか、ハードディスク障害の早期発見、あるいは故障の予測を目的として搭載されている「S.M.A.R.T.(スマート)」の値から得られるいつ故障するかどうかの予測もほとんど関係なかったそうです。 Googleはこれらの実際のデータによる結果に基づき、既存のSMART値から新しい故障予測方法を見つけ出すことが必要である、と結論づけています。 かなり衝撃的なGoogleによる調査結果は以下の通り。 Failure Trends in a Large Disk Drive P
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人力検索はてな - 棒グラフの波線省略は問題があるということを、高木さんが取り上げる 以前に知っていましたか?
http://www.meti.go.jp/statistics/data/h2v1140j.html