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
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
ブラック企業と決めつけたい心理について斜め読みしてみましたよ｜More Access! More Fun
最近、ある企業について「ここはこういういいことしてる」と書いたところ、「だってそこはブラックじゃん」とツイートされた。この「ブラック企業」という認識は、我々世代といまの20〜30代には相当な隔たりがあると思うので、いつか書こうと思っていた。炎上しないように祈りながら書く。 自分が人生で勤務した企業は２社しかない。新卒ではいったリクルートと、経営していた会社が吸収合併されたときのライブドア(当時はエッジ)である。両方とも自分が退職したあと数ヶ月後に社長が逮捕されるという希有な経験をしたが、体質は全然似てない。 いま自分があるのはリクルートのおかげで、現在もFacebookの友人の1/5くらいはリクルートつながりだ。思い出もたくさんあるし、いまのリクルートも凄いと思うけど、自分がいたときはブラック企業の素質満々であった。残業は200時間超えるし（残業代は出た）、人格否定するようなハードな研修も
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