この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2015年5月） 内容が専門的でわかりにくくなっている恐れがあります。（2015年5月） 出典検索?: "主成分分析" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (1, 3) を中心とし(0.866, 0.5) 方向の標準偏差が 3、それに直交する方向の標準偏差が 1 の多変量正規分布に従うデータセットに対する主成分分析の結果。矢印で示される 2 つベクトルは共分散行列の固有ベクトルであり、ベクトルの長さはそれぞれの固有ベクトルの固有値の平方根に等しくなるようにスケールされている。また 2 つの固有ベクトルは分布の中心（平均）が原点となる
The Google Public Data Explorer makes large datasets easy to explore, visualize and communicate. As the charts and maps animate over time, the changes in the world become easier to understand. You don't have to be a data expert to navigate between different views, make your own comparisons, and share your findings.
水うがいで風邪発症が４割減少（2005.12.6） 世界初の無作為化試験で実証 保健管理センター・川村 孝 風邪の予防策としてうがいは当たり前のように行われているが、日本独自の衛生習慣であり、またその有効性は十分に検証されていない。そこで2002年から2003年の冬季に北海道から九州まで全国18地域で、うがいの風邪予防効果を世界初の無作為割付の研究で検証した。 ボランティア387名を募り、くじ引きで「水うがい群」「ヨード液うがい群」「特にうがいをしない群」の3群に割り付け、2ヶ月間にわたって割り付けられたうがい行動をとってもらって風邪の発症を追跡した。その結果、発症率はうがいをしない群の1ヶ月あたり100人中26.4人に対して水うがい群は17.0人、ヨード液うがい群は23.6人であった。多変量解析で群間のばらつきをそろえると、水うがいをした場合の発症確率はうがいをしない場合に比べて4
データ可視化プロジェクトへようこそ: トレンド データチームが世界中のトップ デザイナーと協力して、データを使用してストーリーを語り、結果をオープンソース化します
■編集元：ガイドライン板より 43 水先案名無い人 :2011/08/10(水) 02:39:28.53 ID:6ZRpOTlO0 711 ：名無しさん＠１２周年 ：2011/08/10(水) 02:13:44.30 ID:a7QPkvaX0 OECD各国のニート率(20～24歳人口中) Youths aged between 20 and 24 who are not in education nor in employment As a percentage of persons in that age group 1997 2007 Netherlands 7.1 6.9 Japan 7.7 7.6 Denmark 6.5 8.2 Norway 11.7 8.8 Switzerland
検索 画像 マップ Play YouTube ニュース Gmail ドライブ もっと見る »ヘルプ | ディスカッション | ログイン
彼女が中絶経験を隠してました 婚約破棄して別れてもいいですよね？ → 女どもからﾒｯﾀ打ちﾌﾙﾎﾞｯｺｗ 105 users
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
「2009年上半期 情報セキュリティインシデントに関する調査報告書」という漫才の台本をJNSA(特定非営利活動法人日本ネットワークセキュリティ協会)という団体が作ったそうである。 【速報版】2009年上半期 情報セキュリティインシデントに関する調査報告書 http://www.jnsa.org/result/incident/2009.html なるほど、よくできていて筆者は、笑いすぎて胃痙攣を起こしそうになったくらいである。 毎年、同じネタをやっているのに笑いを取れるのは、さすがである。まずもってすごいのは、常識的にはありえない2つの誤謬を何度でもやってのけるところだ。 1）異常値を特別扱いせず、そのまま使っている 昨年も今年も、件数上位1位でほとんどの傾向が決定されている。2009年の漏えい人数231万9,003人だそうであるが、1件当たりの漏えい人数1位が148万6,65
日本の人口や世帯の動向などを明らかにする国勢調査に、行政刷新会議の事業仕分けの影響が及ぶことになり、統計学者らが「予算縮減は精度低下につながり、結果的に日本を誤った方向に招きかねない」と猛反発している。調査で得られた統計は、民主党政権が掲げる少子化対策や新たな年金制度の構築の際には重要な役割を果たす材料となるのだが、予算縮減を要求されたことで行く先に暗雲が立ちこめ始めた。来年１０月の次回調査開始まで３００日足らず−。（豊吉広英、千葉倫之） 「国勢調査の成果が目に見えない。何のために実施するのか不明」「もう一度、国勢調査の意味を問い直すべきだ」 １１月１７日の事業仕分けで、作業グループからはこんな発言が寄せられた上、広報のあり方見直しを求める意見も多かったなどとして、国勢調査は総務省要求の予算６８２億円のうち５〜１０％縮減を求められた。 「成果が見えないとか、調査の意味を問う意見が出ること自
By Evan Miller February 6, 2009 (Changes) Translations: Dutch Estonian German Russian Ukrainian PROBLEM: You are a web programmer. You have users. Your users rate stuff on your site. You want to put the highest-rated stuff at the top and lowest-rated at the bottom. You need some sort of “score” to sort by. WRONG SOLUTION #1: Score = (Positive ratings) − (Negative ratings) Why it is wrong: Supp
先日、とあるパーティで、統計学者の松原望先生と会った。 松原望先生は、早期からベイズ統計学の重要性を世にアピールしてきた先駆者である。ぼくは、経済学部の大学院在学時に、選択科目ではあったが、松原望先生の「ベイズ統計学」という講義を受け、そこでベイズ理論の指南をしていただいた。ぼくは『確率的発想法』NHKブックスや『使える！確率的思考』ちくま新書の中で、ベイズ理論を紹介していて、それが多くの読者にウケて、この二冊はセールス的にも良い実績を出しているのだけど、正直言ってここに書いてあることの多くは、松原望先生の講義の受け売りである。そういう意味では、下品ないいかたになるが、大学院の数ある講義の中で最も「金に換えることのできた」講義が先生の講義だった、ということになる。 そのときは、放送大学の教材であった『統計的決定』という本を教科書に使った。これがめちゃくちゃいい本で、今でもベイズ統計学に関し
本当に若い人は海外旅行離れしてるのかな。 若人よ、旅に出よ: 大石英司の代替空港 ここ最近ずっと言われて来たことですが、極めて由々しき事態だと思います。 若人よ、旅に出よ: 大石英司の代替空港 ホントかね？ オレはゼミの後輩にディベート教えている関係で、大学3年・4年を10年以上定点観測できる環境にあるんだけど、そういう変化を感じないんだよな。旅行離れしてる気配はない。世代による変化、時系列的な変化を感じないんだよね。 http://www.asahi.com/national/update/0707/OSK200807070014.html 海外を旅する若者が急速に減っている。 http://www.asahi.com/national/update/0707/OSK200807070014.html こんな記事もあるんだけどさ。でも、母集団としての海外旅行者は増えているわけで。 旅行者
1日あたりの訪問者数を単純に平均すると次のようになる。 単純な平均訪問者数：4699人 しかし、このサイトは週末のアクセス数は平日の数分の1しかないため、平日と週末を分けて考えてみるのもいいだろう。そこで、平日と週末でそれぞれ平均を出すと、次のようになる。 平日の平均訪問者数：6223人 週末の平均訪問者数：888人 これで、平日は6223人より少なければ「アクセスが少なかった」、週末は888人より多ければ「アクセスが多かった」と判断していいのだろうか。 週末の平均はたしかに代表的な数値となっているが、どうも平日の平均がおかしい。グラフを見ても、ほとんどの平日は5000人以下と、平均よりも1000人以上少ないアクセス数になっている。 よく見ると9月14日のアクセス数が非常に多い。この日は、あるページがヤフーニュースで紹介されたために、非常に多くの人がサイトを訪れていたのだ。ヤフー以外にも人
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
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
