『ダメな統計学』冊子PDFの公開｜Colorless Green Ideas
『ダメな統計学』表紙 現在の科学研究において統計が誤用されていることが非常に多く、そのために科学研究の信頼性が揺らいでいることを記した『ダメな統計学』の冊子PDFを公開する。これは、アレックス・ラインハート氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。理解を深めるために、訳注を比較的豊富に加えた。 2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』の冊子PDFに比べると、大幅に加筆されている。ページ数で言うと2倍以上になっている。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 『ダメな統計学
実証分析入門｜日本評論社
第1章 実証分析における心構え： これからの「実証」の話をしよう 第2章 実証分析の落とし穴： こんなの絶対おかしいよ 第3章 確率統計の基礎： 高校時代に逢った、ような…… 第4章 OLS： わたしの、最高の友達 第5章 重回帰分析： 魔女の作り方 第6章 決定係数R2： ☆もりはつ☆の59％は勢いで出来ています 第7章 仮説検定(1)： お前はもう死んでいる 第8章 仮説検定(2)： 私が死んでも代わりはいるもの 第9章 さまざまなモデル： ダミーも、交差も、あるんだよ 第10章 バイアス： いや、そのりくつはおかしい 第11章 不均一分散への対処： こんなこともあろうかと 第12章 目的変数が質的変数の場合の分析手法： 飛ばねぇ豚はただの豚だ 第13章 最尤法（MLE）： OLSとは違うのだよ、OLSとは！ 第14章 目的変数が三択以上の場合の場合の分析手
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3月28日 農業は地球の環境悪化の緩和に重要な役割を果たす フランス農学・獣医学・林学研究院 アグリニウム会長 マリオン・ギュー 氏 3月8日 近未来SF漫画で描かれるテクノロジーの未来 漫画家 山田胡瓜さん 12月28日 「世界中の望遠鏡が協力して中性子星合体を観測 ―重力波と光の同時観測『マルチメッセンジャー天文学』の幕開けは、何を意味するのか?」 理化学研究所仁科加速器研究センター 玉川 徹 氏 4月2日 《JST主催》「トップサイエンスによる社会変革への挑戦」―JSTの第2回ACCELシンポジウム開催 サイエンスポータル編集部 3月22日 第84回「日本発のデザインバイオロジー確立に向けて」 科学技術振興機構 研究開発戦略センター ライフサイエンス・臨床医学ユニット 山本秀明 氏 3月9日 市民の感情に「科学的知見」を持つ科学者はどう向かい合うか―AAAS年次総会2018レポート
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
統計の教科書を公開 - 【小波の京女日記】(2013-03-12)
_ 統計の教科書を公開 2013年度の学部の講義「統計学」で使用するための教科書を公開します． http://ruby.kyoto-wu.ac.jp/~konami/Text/ このテキストは，今年度まである出版社から出してもらっていたのですが，かなりの訂正と加筆を行い，元の本からはかなり内容が離れてきてしまいました．また出版社も，売れ行きがぜんぜん悪いし，カリキュラムが変わって100人以上いた受講者が30人程度に激減して儲けのタネにならなくなり，書店から引き上げてしまったようです． そこで，思い切って改訂版はネットに公開して一般の人に自由に使ってもらい，学生が授業で使う分については，小部数印刷の業者に必要なぶんだけ印刷製本してもらうことにしました．なんと2日で製本までやってくれるということで，初回の授業で注文をとってから印刷すれば，次の講義では使えるわけです．便利な世の中です． どんな教
データ分析の重要性を理解するための入門書５冊 - UNIX的なアレ
はじめに 今回紹介する本は玄人向けではなく「データ分析が重要そうだけど、なんだかよくわかんないと思っている人」向けです。 昨今ではデータマイニングという単語がエンジニアやマーケティング担当者のものだけでなく、経営レイヤーでも重要視されてきています。 ビッグデータというバズワード的なものも頻繁に言われ始めて、めんどくさい上司とかはとにかく口にし出すような状況ではないでしょうか？（想像です） 勉強しないと！と思いはするものの、統計やらHadoopやらRやら、それにまつわるものが多すぎて何から手をつけていいのかわからないもの。 というわけで、私が最近読んだ中でも「何ができるものなのか」という浅く広いテーマについて触れている本をいくつか紹介します。 統計学 統計学が最強の学問である 作者:西内 啓ダイヤモンド社Amazon cakesの連載をまとめた本ですが、統計学がどういった分野に使われているの
[書評]統計学が最強の学問である（西内啓）: 極東ブログ
統計学をその「意味」の視点からこれほどわかりやすく解説した書籍はないのではないか。「統計学が最強の学問である」（参照）という表題は挑戦的だが、実際、後半部の応用分野との関わりの解説に力点を置いて読むならなら適切とも言える。しかしなにより、統計学をわかりやすく解説した入門書としてすぐれている。現代人ならどうしても統計学の基礎知識は必要となるので、そういう点からも必読書と言ってもいい。 本書の内容は、cakesに連載されていたもので、私も連載当初から読んでいた。語り口が豊かでまた逸話も面白く、オンラインの読み物としてもすぐれているのだが、中盤の回帰分析の説明あたりから、これは集中して読んだほうがいいなと思い直し、年末から正月、Kindle PaperWhiteのブラウザー機能に落とし込んで読んだ。ある程度、濃密なコンテンツになると依然、書籍というのは有利なもので、この連載が書籍化されるなら、早
《Gunosy》開発チームが厳選、WEB業界人が読むべき“統計学”の必読書ベスト５ | キャリアハック（CAREER HACK）
いまWEB業界で最もホットなトレンドの一つである“統計学”。その基本を学ぶために読んでおくべき書籍を、注目のニュースキュレーションサービス《Gunosy》の開発チーム（福島さん・吉田さん・関さん）に伺った。 Gunosy開発チームが選ぶ、“統計学”の必読書とは？ いま、WEB業界で最もホットなトレンドの一つとなっている“統計学”。その基本的な知識を学ぶべく、前回、“超高精度なレコメンド”で話題のニュースキュレーションサービス《Gunosy》を手がける福島良典さん、関喜史さん、吉田宏司さんに、“WEB業界人のための統計学入門”と題して簡単に講義をしていただいた。 ※ 前回の記事はこちら 《Gunosy》開発チームから学ぶ、WEB業界人のための"統計学入門" その内容を踏まえつつも、より体系だててしっかりと“統計学”を押さえるためには、やはり“本”を読むのが一番だという。そこで今回は、Guno
はじめての「R」
2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431Read less
データマイニングを仕事にする人の生態系 - dataminer.me
「データマイニングを仕事とする人＝データマイナー」はどういう人たちがいるかということについて ビックデータとかで世の中がバズってるけど「僕はデータマイニングをやってます！」といったときに適切にその人がやっている業務領域を把握している人ってかなり少ないと思う。 グリーで働いていたときもデータマイナーはどういった仕事をしていて、何をやっていて何ができるのかっていうことを理解していなくてミスコミュニケーションが生まれていたと思うのでちょっとその生態系についてまとめてみた。おそらく、データマイナーといわれる人は以下のタイプがいる： 研究開発をする人 統計学的に新しいイノベーションを起こせる人。Google のPageRankアルゴリズムを作りましたとか、NetfrixやAmazonのレコメンデーションエンジン作りましたとかいう人がこれにあたる。スキル的には統計学にかなり長けている必要があり、その他
日本、先進国から脱落へ…経団連の研究機関予測 : 経済ニュース : マネー・経済 : YOMIURI ONLINE（読売新聞）
経団連の研究機関、２１世紀政策研究所（森田富治郎所長）は１６日、２０５０年までの日本と世界５０か国・地域の長期経済予測を発表した。 四つのシナリオに基づいて日本経済の成長率や規模を試算したが、少子高齢化の本格化で日本は３０年代以降にマイナス成長に転じ、先進国から脱落する、との厳しい見通しを示した。 同研究所がまとめた「グローバルＪＡＰＡＮ ２０５０年シミュレーションと総合戦略」で、日本の人口や貯蓄・投資の動向、生産性の変化を予測して試算した。 日本の生産性が他の先進国並みを維持する「基準シナリオ」では３０年代からマイナス成長となり、４１年～５０年の国内総生産（ＧＤＰ）成長率は平均マイナス０・４７％となる。現在世界３位のＧＤＰは４位と、中国と米国の約６分の１の規模となる。 １人あたりＧＤＰは世界１８位で韓国（１４位）に抜かれる。 女性の就業率が北欧並みに高まる「楽観シナリオ」でも４１年～５０
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
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、
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日本統計学会創立75周年記念出版『21世紀の統計科学』(全3巻) 増補HP版 (2012年1月)