社会人になってからの勉強って高尚な趣味になりがちで、次の仕事のイメージをもって勉強できる人ってなかなかいないと思っている。それでも、ただ楽しそうとか、やってみたいという好奇心持っている人は純粋に凄いなって思うので、そういう人に届くよう今年の人気コンテンツとなったリンクを整理しておく。無料コンテンツ勉強マニアの方が、この中からおすすめランキングなんて作ってくれたらさらに素晴らしいのになって思いながら。 また、世界を広げるためにも裾野を広げるために無料公開に踏み切ったコンテンツ制作者の方々への想いには頭が下がるばかり。それはもう何か月もかけて作ったコンテンツが多くの人に読まれ、その中からさらにその世界を強くするだけの人が誕生してくれること良いですね。 私個人としては、自分の世代にはまだ存在していなかった分野の基礎講座にはとても興味が引かれる部分で、知識の地盤というか、単語を正しく理解できるのが
この教材では，対応がないときのｔ検定について，上記の学説の優劣を判断していません．読者に判断してもらうための材料を提供しているレベルですのでよろしく．（２群の要素数が僅差であるような場合を除けば，多くの場合にWelch検定の方が自由度がかなり小さくなるので，レポートを見れば，どちらのｔ検定を用いたのかは分かると言われています．） 【平均の差の検定：要約】 ◎ 前提：以下において母集団は正規分布に従うとする． 幾つかのグループの「平均の差」が偶然的な誤差の範囲にあるものかどうかを判断したいとき，データの個数が少ないときは偶然的な誤差の範囲も大きくなるが，データの個数が多くなると平均の差が大きな値となることはめったにない． 同一の母集団からの標本と見なしたときに２つのグループの平均の差が両側5%の確率の範囲に入るようなことはめったになく，このような場合は平均に有意差があるとして異なる母集団から
Photo by Hermann Kaser こんにちは。谷口がお送りします。 ITエンジニアの方の中には「R言語を学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 R言語は、データ分析やデータ処理に特化したオープンソースのプログラミング言語です。システムを開発をする他のプログラムミング言語とは位置付けが異なり、統計解析機能が付いていて、解析処理やその結果をグラフィカルに表示することができます。 そのため、多量のデータ解析が求められるソーシャルゲームの解析や、リサーチ、データマイニング、アソシエーション分析が必要な業務の求人が増えています。 また近年データサイエンティストが注目されていることもあり、今後求人が増えることが予想されます。 そこで今回は、プログラミング未経験～初心者の方が、なるべくコストをかけずにR言語に触れられて、学習に役立てられるコンテンツを10件ご紹介していきます。
最初の１年で読むべき本を考える 私の統計学の理解はまだまだ初歩レベルに留まっていますが、昨日飲んでる時に「初心者向けの統計の本ってどういうのが分かりやすいですか」というようなことを訊かれて、「俺に訊かれてもあまり参考には……」とか思う一方、まだ初歩レベルの位置にいる人間だからこそ言える「この本が分かりやすかったよ論」ってのもあるよなと思ったので、現時点での読書感想みたいなものをメモしておきます。一昨年、統計の勉強を始めた頃の自分にむかって書いてる感じです。 理系の人とか、ある程度統計の理解ができている人からみれば、「本質的な理解のためにはもっと難しい本がいいよ」ってなるかも知れませんが、「いやそんな難しいの勧められても独学のモチベーションが続かねーよ」っていう立場でまとめておきますｗ ここでは、 統計の勉強はしたことがなく、標準偏差とか言われても意味分からない プログラミングも全くわからな
■どんな場合に使えないのか 統計は今、何度目かのブームにある。「最強」と謳（うた）う本が３０万部も売れ、一般の人向けのセミナーも好評のようだ。私も大学では１・２年生向けの統計を担当しているが、４、５年前から学生の数が急増して、教室と教員の手当てに毎年汗をかく。 「統計」の２文字には神秘的な魔力があるらしい。よく知らない人も、いやむしろ知らない人ほど変に持ち上げたりする。 ■ブームの切実さ しかし、今回のブームはもっと切実な中身があるようだ。今の私たちは、良い意味でも悪い意味でも、リスクとつきあって生きていかざるをえない。この数年で、そのことを痛いくらい経験させられた。 金融や市場の開拓だけでない。例えば「原発は絶対安全だ」と信じようとしたり、「減災よりも防災、防災よりも地震予知」と、リスクをリスクとして見ないようにしてきた。それがかえって大きな被害をうむことがある、と気づかされたのだ。そう
人の行動や買い物の記録などを集めた膨大な情報いわゆる「ビッグデータ」を、ビジネスなどに活用する動きが強まっています。 しかし、国内にはこうしたデータを分析できる専門家が少ないことから、国内の統計学者や企業が１６日、人材育成のための新たな団体を設立しました。 スマートフォンやＩＣ乗車券、カーナビなどの普及で、いわゆる「ビッグデータ」をビジネスに活用する動きが広がっていますが、国内には、こうしたデータを分析できる「データサイエンティスト」と呼ばれる人材が不足しています。こうした状況を改善しようと、国内の統計学者や企業のデータ分析の担当者などおよそ５０人が、１６日、人材育成のための新たな団体、「データサイエンティスト協会」を設立しました。 記者会見した協会によりますと、国内の大学には統計学を学べる場が限られているため、ビッグデータを分析できる人材は１０００人程度しかおらず、欧米や中国に比べ、不足
4月3日、オープンソースの統計解析ツール「R」開発チームは最新版となる「R 3.0.0」（開発コード「Masked Marvel」）のリリースを発表した。2^31-1以上の要素を持つベクトル（Long Vector）のサポートなどが加わっている。 Rは統計や解析処理、グラフ化のための言語および実行環境。WindowsやMac OS X、Linuxなどで利用できる。GNU Projectの1つで、動的型付け、オブジェクト指向などの特徴を持ち、データの操作、計算、グラフィック表示などの機能も統合されている。拡張性が高く、関連パッケージが豊富に用意されている点も特徴で、パッケージはCRAN（Comprehensive R Archive Network）から入手できる。ライセンスはGPL。 バージョン3.0.0は、2004年に公開されたR 2.0.0以来のメジャーバージョンとなる。大きな変更点と
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか！ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ！」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて１千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
2013/3/49:0 ツイート わたしたちが生きる社会はどのように生まれたのか ―― 計量社会学者・筒井淳也氏インタビュー 大学も学部もたくさんあるけれど、いったいなにをやっているのかわからない！ そんな高校生のためにスタートした『高校生のための教養入門』。今回は、計量社会学者の筒井淳也氏にお話をうかがいました。 社会学ってどんな学問？ 計量社会学はなにをやっているの？ なにが面白いんだろう？ 「社会の背景を知らなくても生きていける。でも理解できたら納得して進むことができる」。社会学の魅力に触れていただけたら幸いです。（聞き手・構成／小島瑳莉）―― 社会学ってどんな学問なのでしょうか？ どのように答えても他の社会学者から「違う！」と言われてしまうと思いますが（笑）、ぼくの考えをお話しましょう。ぼくは社会学を、長期的な観点から社会の変化を説明したり、空間的に広い視野で社会について説明したり
こんにちは、ウェブサービス本部の鳴海です。 突然ですが、あなたが24歳男性だったとすると、同い年の年男は日本全国で何人いるでしょう？ また36歳男性には、同じく年男の同級生は何人いるでしょうか？ 答えは、24歳男性が64万人、36歳男性が87万人。実は、世代間で20万人以上の差があります。また、今年の年男・年女世代の中で、最も人口の少ない12歳女性（57万人）と最も人口の多い48歳男性（89万人）では1.5倍以上の開きがあります。最近、身の回りに小学生の女の子よりも中年男性の方が多いなと思っていましたが、気のせいではなかったようです。 同級生の人口なんて普段意識することはないですが、仕事をする上ではたまに大事だったりします。いま自分が手がけているサービスのターゲットはどの層で、人口で言えばどのくらいの規模なのか、前後の世代に比べてどのような傾向があるのかなどは感覚的に掴めているといいですね
U-NOTE サイト閉鎖のお知らせ 長らくのご利用、誠にありがとうございました。 当サイトは2024年12月31日をもちまして閉鎖いたしました。 これまでのご支援に心より感謝申し上げます。
博報堂は9月27日、シンクタンク「博報堂生活総合研究所」が20年間にわたって実施してきた生活者意識の定点観測調査「生活定点」のデータを無料で一般公開した。生活総研のWebサイトで、データを収録したExcelファイルと、質問票のPDFファイルをダウンロードできる。ユーザー登録なども不要だ。 同調査は1992年から20年間にわたって隔年で実施。同じ地域（首都圏・阪神圏）、同じ対象者設定（20～69歳の男女）に向けて同じ質問を継続して問い、回答を時系列で観測している。 衣、食、住、健康、遊び、学び、働き、家族、恋愛・結婚、消費、情報、メディア接触、社会意識、国際化と日本、地球環境など、生活者に関するさまざまな領域を網羅。項目は約1500におよぶ。 「長年にわたって蓄積してきた独自の生活者研究の資産を、これからは“社会全体の資産”にしていきたい」と無料公開を決めたという。研究者やマーケッターのほか
専攻別にみた博士課程修了生の惨状
前回は，2012年3月の大学院博士課程修了生について，無業者率と死亡・進路不明率を計算しました。文科省の『学校基本調査』では，博士課程修了後の進路として，以下のカテゴリーが設けられています。 http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/NewList.do?tid=000001011528 ①：進学 ②：正規就職 ③：非正規就職 ④：臨床研修医 ⑤：専修学校・外国の学校等入学 ⑥：一時的な仕事 ⑦：左記以外の者 ⑧：死亡・進路不明 無業者率とは，⑥～⑧の者が全体に占める比率です。要するに，定職に就けなかった者の比率です。死亡・進路不明率とは，⑧の比率のことをいいます。前回の記事で出した数字によると，人文科学系博士課程修了生の65.3％が無業者，19.0％が死亡・進路不明者という惨状です。 ところで，人文科学系は，文学，史学，そして哲学という専攻を内包しています。これ
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
先日、以下を読んだ。 小寺信良「ケータイの力学」：「LINE」で何が起こっているのか（1） - ITmedia +D Mobile 驚異的なスピードでユーザが増えてるらしいLINE。それはいいとして、気になったのは以下の点だった。 プレスリリース｜デジタルアーツについて｜デジタルアーツ株式会社未成年者のスマートフォン所有率は昨年14.4％だったが、今年は30.6％に上昇。使用アプリではソーシャルアプリにおいて子どもの利用率が高く、「LINE」は親が20.4％、子どもが42.1％。 ざくっと計算して未成年の１２％程度、８〜９人がLINEを利用していることになるのかな。 最近はRSSのチェックしてても話題はLINE、パズドラ、LINE、パズドラ、もうひとつついでにLINEって感じで、非常に面白味に欠ける今日この頃。 まあ、人気があるのは別に構わないけど、一体どうしてこんなに人気があるんだろう？
日本企業の年間給料の最高額は、ドラゴンクエストなどゲームソフトを展開するスクウェア・エニックス・ホールディングス(9684)の1709万7000円だった。 3月決算企業の有価証券報告書の届出が完了、公開された。 同じ決算書でも証券取引所に提出される決算短信に比べて、有価証券報告書は記載される情報が多彩で、より多くのデータが公開されるのが特徴だ。 そのひとつが各企業の社員の給与の金額。これをみれば、その会社の社員の給料の平均額が一目瞭然にわかってしまう。 今年、日本一の高給会社の栄誉に輝いたのは? 最高給はスクウェア・エニックスの1709万円! 下図をみてほしい。 これは有価証券報告書届出ベースでみた、年間の給与額の多いベスト20社と、その会社の従業員数及び平均年齢を示したものだ。 給料トップはゲームソフト大手のスクウェア・エニックス・ホールディングスで、一人当たりの年間給与の平均額は170
実践としての統計学 作者: 佐伯胖,松原望出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 2000/01メディア: 単行本購入: 48人 クリック: 629回この商品を含むブログ (16件) を見る 第5章「統計の実践的意味を考える」（佐藤俊樹） 研究会に向けて、同じ社会学者が書いた統計分析についてのエッセイということで読んでみた。頭を整理する意味で、サマリを作ってみた。 5.1 統計解析の「意味」 SPSSなどのソフトウェアの普及のせいで、意味もわからず「ハウツー」で統計分析をする人が増えて、統計学的に間違った分析が横行している。（例：全数調査でカイ二乗検定。） なぜ「ハウ・ツー」ユーザが増えたのか。それは統計パッケージソフトが普及して、統計学の知識がなくても結果だけは出せるようになったからである。（以前はそれができなかったので、結果を出す人は手順の意味を理解していた。） いくら統計パッケー
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