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、
統計数理研究所 所長 樋口知之 データ集約型科学という科学的探究手法が、科学の世界のみならず、ビジネス社会でも注目されている。基本方程式を理論解析や計算機シミュレーションで解く演繹的な手法ではなく、ビッグ・データ（莫大な量のデータ）から課題を見つけ出しモデル化することによって、よりよい予測を行ったり、新しい法則を見つけ出したりする帰納的な手法である。科学の「第四のパラダイム」として学問領域を超えて人類に新しい価値をもたらすと期待され、統計学と社会とのつながりがきわめて重視される時代が到来している。 データ集約型科学は、すでに一九九〇年代に日米欧で研究が始まり、その黎明期において日本も大きく貢献した。当時私が研究していた人工衛星データはビッグ・データの走りであり、その後、ヒト・ゲノム計画で膨大なゲノム・データが獲得された結果、地球・宇宙科学と生命科学の両分野で先行して、ビッグ・データの解析手
2024年下半期のフィルム写真たち ふと気がつくと2024年も残り僅か。 そしてふと振り返るとこのブログに掲載する写真がGRIIIで撮ったものばかりになっていたのだけど、決してフィルムに飽きたということではなく、フィルムはフィルムで淡々と撮り続けているし、モノクロもカラーネガもいつも通り自宅で…
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
