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リスティング広告運用者とユーザーとの接点は、PC・タブレット・スマートフォンの画面に表示されるテキストの広告文やバナーだけです。管理画面上の入札単価をいくら執念深く細かく調整しようとも、ユーザーとの唯一の接点であるものが適切でなければ、ユーザーの心を揺さぶるのは難しいでしょう。 この大事な大事な広告文やバナーを改善していく方法が、皆様もご存じABテストです。ABテストというと「悪い方を止めればいいんでしょ!かんたんかんたん!」と思ってしまいます。しかし、自分の勘だけで判断を下すのは危険です。 ABテストは統計学でいう「標本調査」と同じなので、さわりだけでも統計の知識を付けたうえで判断を下すのが賢明であると言えます。「標本調査」とは、調べたい母集団の全体を逐一調べてまわるのではなく、全体から抽出した一部分である標本を調査し、そこから母集団全体の性質を推定することです。 ただし、リスティング広
その数学が戦略を決める 作者: イアン・エアーズ,山形浩生出版社/メーカー: 文藝春秋発売日: 2007/11/29メディア: 単行本購入: 98人 クリック: 2,063回この商品を含むブログ (218件) を見る スティーヴン・レヴィットの「ヤバい経済学」とちょっとかぶった,統計応用のお話.レヴィットの方はヒトがインセンティブにどう反応しているかについて統計を利用して調べて純粋におもしろがっている雰囲気だが,本書は違う,どこまでもどう役に立つかという問題意識であり,びしっと一本プラグマティズムの筋が通っている.はるかに実践的ではるかに徹底的.いわゆる「身も蓋もない世界」を描き出している. 本書のすさまじいところは,単純な回帰分析が,いわゆる「専門家」よりはるかに信頼できるという驚愕の事実が次々と紹介されるところだ.ヴィンテージワインの価格推移予想から始まって,「マネーボール」でも紹介さ
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いよいよ26日、社会保障と税の一体改革法案が採決されます。 この歴史的トピックとなるだろう日に、マスメディアは小沢Gの離反など政局の動きの報道に終始しています。 26日付け社説にても、読売・産経などでは、「小沢氏の言動は、国難を招く権力闘争」(読売社説)、「造反者への厳しい処分も辞さず、消費税増税を柱とする一体改革を成し遂げる覚悟をいかに貫けるか」(産経社説)と、法案の中身を問うのではなく政局のみを取り上げて、首相に覚悟を求めています。 【読売社説】一体法案採決へ 首相は造反の抑制に全力を(6月26日付・読売社説) http://www.yomiuri.co.jp/editorial/news/20120625-OYT1T01490.htm 【産経社説】きょう衆院採決 首相は「処分」で覚悟示せ http://sankei.jp.msn.com/politics/news/120626/pl
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか? 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
Excelにおける回帰分析(最小二乗法)の手順と出力:このHTMLの印刷板に当たる18ページのPDF(約480KB)です。 Excelにおける回帰分析(最小二乗法)用乱数データ:乱数を用いて、推定値の挙動を見ることのできるExcel(約100KB)です。 分散の不偏推定量:偏差平方和を(n-1)で割ると分散の不偏推定量になることが視覚的に確認できるExcel(約80KB)です。 中心極限定理と擬似正規乱数:一様分布の標本平均が正規分布に近づくことや統計における検定のアイディアが視覚的に確認できるExcel(約60KB)です。 学校は人的資本を形成するのか? (1)教育の経済学:分布やシミュレーションを使って、学歴と平均賃金の関係を説明するHTMLです。 学校は人的資本を形成するのか? (2)賃金格差の実証分析:日本の学歴間賃金格差の実証分析を説明するHTMLです。 目次 : (4)回帰分析
(1/17追記。すいません、計算間違いがあったので、書き直しを行ってます。それに伴って、数値も書き直しています。大変申し訳ありません。) というわけで、本日の更新でございます。今回は、ちょいと、データをいじってみようと思いまして、いくつかのサイトから、サッカーのデータと引っ張ってきて、色々と調べました。 データ元ですが、 ひかりTV Jリーグ サッカーデータランキング Jリーグ公式サイト:試合記録 からです。残念な事に、詳細なデータは、2008年のものと2009年のものになりますので、そのあたりはご容赦を。 サッカーとデータ革命 なんですが、最初に、記事のご紹介から。 http://データ革命が、欧州サッカーを「マネーボール化」する(その1) – from 『WIRED』VOL.2 データ革命が、欧州サッカーを「マネーボール化」する(その2) – from 『WIRED』VOL.2 データ
現在、somode shopを停止し、ご迷惑をお掛けしております。 復旧は未定となっております、ご理解とご容赦の程をお願い致します。 Raise A Hope Project Artist : Various Artists Art work : yoneco Buy : beatport Release Date : 2012/03/11 Setakamuy Artist : Tomoyuki Sakakida Art work : Daisuke Sasaki Buy : somode shop Release Date : 2012/02/10 Community Artist : Calla Soiled Art work : Daisuke Sasaki Buy : beatport Release Date : 2011/11/10 Blackcurrant Artist :
タンパク質、脂質、炭水化物のすべてが増加し、特に脂質の伸びが著しい米国。減少傾向の炭水化物に対し、増加していたタンパク質や脂質が1990年代に反転減少、ないし横ばい化し総カロリーも減少に転じた日本。
プレナス投資顧問によると、日本のAI(人工知能)技術戦略は、官僚がその分野の権威筋の知恵を借りて作り上げるという形を取っている。しかしこの方式は、AIテラバイトデータ革命においては、あまりうまくいかない。なぜかというと、権威筋の学識は、AIテラバイトデータ革命のスピードに追いつけないし、また官僚の立案は、確実性と判断の誤りのないことが前提だが、AI革命では、この前提自体が成り立たないからだ。 人材 AI開発の人材は、育成されるものではなく、育つ環境を与えて、余計な干渉をしないところに育つようだ。AI革新に学会の権威は役立たない。たとえば、リナックスを作り上げたリーナスとOSの権威であるタネンバウム教授との論戦を思い起こしてほしい。20歳の無名の若者が学会の権威に真っ向からたてつき、教授に、「君が私のクラスにいれば進級できないだろう」といわせたのである。 ■第5世代コンピューターとは 第5世
突然ですが、CAGR(年平均成長率)ってご存知ですか?ちょっと聞き慣れない言葉かもしれません…。 「う~ん、また厄介そうなものが出てきたなぁ~、アルファベット4文字って嫌な予感…」と毛嫌いしないでください。CAGRはみなさんの味方ですよ(笑)! ここで紹介したのは、CAGR(Compound Annual Growth Rate)を使えるようになると、なにかと便利だからなんです。例えば次のような表を見てください。これは、A社の売り上げ推移を示しました。 この表から売り上げの推移を読み取って、毎年平均して何%ずつ売り上げが成長しているのか計算できますか?前年度からの伸び率(単年の伸び率)は割り算をすることで、簡単に計算できますが(上表参照)、3年分の平均、5年分の平均を計算しようとすると迷ってしまいますよね。(少なくとも私は迷っていました…) 例えば2000年から2002年までの3年分の推移
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