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2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」 くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ

この講座は『受講登録する（無料）』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。 『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。 ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール（PDF）を参考にご確認ください。 講座内容 統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講座は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とした「統計入門」「続統計入門」を圧縮した内容になっている。これから統計を学ぼうとする初学者や、学び直しを目指す学生を主

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はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入

2020年12月、総務省より 【機械判読可能なデータの表記方法の統一ルール】が策定されました。 統計表における機械判読可能なデータの表記方法の統一ルールの策定 https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01toukatsu01_02000186.html 2020年11月に河野太郎 行政改革担当大臣のツイートが話題となりました。 その後正式に統一ルールが公開された形です。 各省庁がネット上で公開する統計を機械判読可能にするために、データの表記方法を統一させます。「政府統計の総合窓口（e-Stat）」で本日から１２月１日までの間、表記方法案に関する意見照会を行います。研究者をはじめ、皆様のご意見をお待ちしています。https://t.co/h07tCTDazc — 河野太郎 (@konotarogomame) November 25, 2020

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画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科

文系向け「統計学」の授業で、積分・対数・微分を復習する機会があった。その時の「1枚スライド」を公開した。この図をめぐって、「分かる」とはどういうことか、について多くのコメントをいただいた。それを、まとめました。（話が同時並行で進行するので、スレッド風の「まとめ」です。） 注意：積分は、統計学の場合、正規分布表を見るために必要。対数の必要性は、尤度関数（尤もらしさ）の対数をとって計算を簡単にする式変形で使うため。微分の必要性は、確率密度関数の最大値（尤度最大の条件）を求めるため。どれも統計学で必須の内容。 注意２：（追記8/6）ここに出てくる「指数、対数、微分、積分」は「感染症の数理モデル」の基礎となっている。 注意３：（追記8月9日）番外編『「積分」と「源氏物語」〜「晩年の清少納言」から「京都女子大」まで』へのリンクはこちらです。https://togetter.com/li/157284

7/28に追記しました一番下にあります あと文章を一部修正しました 概要3年前にこんなのを書いたんですけど anond:20180624003725 20代前半女性版が必要になったので作りました！ ルール年齢以外は前回と同じです 調査対象ブランドはWEARのこのページで投稿数が10000以上の321ブランドこれ以上はやる気ないし必要性も感じないです前回より87ブランド増えていますそのブランドでコーデ検索をすると「そのブランドのアイテムを1つ以上使用したコーデ」が出るので、それを「性別：レディース,ユーザー：その他ユーザー,年齢：22歳～25歳」という条件で絞り込んだ結果件数を「20代前半女性による投稿数」とします その他のユーザーで絞り込むのはブランドの宣伝用アカウントやブランドPRに協力していることもあるWEAR公認ユーザーなどを除外するためです20代前半と言いつつ20～24歳ではなく2

データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入

占いが統計学で出来ているって本当？ 占いのことを「統計学から成り立っている」と言う占い師さんがたくさんいらっしゃいますが、占いは統計学ではありません。また同時に、統計学を用いて占いができるという根拠もありません。 「生年月日を用いた統計学だから当たるのだ」という占い師さんは、残念ながら嘘をついているか、統計学に対して無知なだけです。このページでは、占いは統計学ではないという根拠を、中学生～高校生レベルでもわかるよう、やさしく解説します。 また文末に、統計学のテクニックを使って占いを当てたように見せる方法（統計を使った嘘）もまとめておきます。占いと統計学の関係を考える一助になればと思います。 統計や数学が苦手な方でも、ゆっくり読めば理解できると思います。大丈夫です。書いている私自身が数学も、統計学も、苦手でしたので！ 占いが統計学であるというのは単なる宣伝手段 先述のように、占いは統計学であ

どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には

先進33か国において、コンピュータ関連の高い能力を持つ人は人口の5％にすぎない。また、中程度の複雑度のタスクを完了することができる人は全体の3分の1しかいない。 The Distribution of Users’ Computer Skills: Worse Than You Think by Jakob Nielsen on November 13, 2016 日本語版2017年3月16日公開 身につけるのがもっとも困難なユーザビリティの教訓に、（訳注：デザインプロジェクトに携わっている）「あなた方はユーザーとは違う」というのがある。これこそがユーザーのニーズについての推測が大失敗に終わる理由だ。デザイナーは大半のターゲットオーディンエンスとあまりに異なっているため、いいと思っているものや利用しやすいと思っているものが見当違いになるだけでなく、そうした自分たちの個人的好みによって判断す

http://m.timeon.jp/analytics/anime-2016sp/ 本文内には「2016年春 (4～6月期) に新たに放送されたアニメ番組 (主要 36作品) の、レグザ使用者での見られ方をまとめてみました。」という記載が。 ……ということで、アニメの視聴に関する、ものすごく詳細なデータが掲載されています。ちなみに、関東で稼働しているネットワーク対応のレグザのうち、約10万台の情報を集計・分類した結果をまとめたものだそうです。“視聴率調査”みたいなものですが、単純な視聴率だけではなくざっくりというと、放送中のアニメを「生でみた人」、HDDなどに録画して「後から再生してみた人」、とりあえず「予約だけはしていた人」の3つに分類して集計されています。 その情報から“平均総接触率”の高低、“ライブ率と再生率”の相関、接触率の多寡でグループ分けして、“各回の見られ方”がどう推移して

（2016/9/20追記） 本講座は2016年7月8日をもって受付を終了しました。 現在、第3期（2016年12月13日開講）の受講登録を受け付けております。こちらのページをご参照ください。 2016年4月19日開講予定の「社会人のためのデータサイエンス演習」にさきがけて、「社会人のためのデータサイエンス入門」を2016年3月1日より特別開講させていただきます。 入門編と演習（実践編）を受講することで、データ分析の基本的な知識から、ビジネスの現場で使われる実践的なデータ分析（統計分析）の手法までを身につけることができます。 「社会人のためのデータサイエンス演習」はこちらのページをご参照ください。 講座内容 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち“データサイエンス”力の高い人材が求められている。このようなことを踏まえ、本コースでは“データサイエン