すらたろう氏が独習者のためのおすすめ経済学入門テキストを紹介しているのを見て、ask.fmを始めたところ、経済学研究科に行かないで経済学を学ぶ方法を質問されたのを思い出した。 用途が分からないのだが、SNSで聞かれたのでSNSで使うための知識なのであろう。主に文系学問を学んできた人が、インターネットの交流サイトで経済学を知ったかぶりするための独学方法を考えてみたい。 1. 基礎的な数学を学ぶ 経済学は言葉として数学を利用しているため、ある程度の数学の知識が必要だ。記号の意味ぐらい分からないと、読み飛ばしもできない。しかし経済学の教科書の数学の説明は極端に省略されているので、やさしめの数学書を読んだ方が理解が深まる。線形代数、集合、位相、解析のイロハを学ぼう。 一般教養で数学を履修していなかった人は、『微分・積分30講』と『線形代数30講』を読んでおく方が良いと思う。だらだら読んでいても一ヶ
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
｜向後研究室ホームへ｜次へ→ アイスクリーム屋さんで学ぶ 楽しい統計学 ──相関から因子分析まで── （公開版2004.3） Web独習教材「アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学《にようこそ！ この教材は、実際に大学の授業で使用したものです。それを一般に公開しますので、どうぞお役立てください。 下のもくじに従って１章から９章まで順番に学習していくと、相関から因子分析までの入門を習得することができます。相関から始まる統計学の第一歩を踏み出すことができるでしょう。全体の分量は、週２時間で15週間（30時間）として設計してあります。 さあ、進めていきましょう。まず、「この教材の使い方《からお読みください。 もくじ
カイ二乗値が4より上の組み合わせ（A,Bの回数)を緑色にしてる。 ちなみに、カイ二乗が自由度１で値が３の時、p値は0.92。4で0.97くらい？ 僕を含めた大部分の人は統計が苦手。だって直感じゃだめだから。そこで、英語で書かれたblogで良い記事を見つけたので、紹介します。Adwordsを題材にしています。 http://blog.asmartbear.com/easy-statistics-for-adwords-ab-testing-and-hamsters.html（ハムスターの動画がかわいい） * Google AnalyticsでＡＢテストやりたい！ という人は、Google Analyticsでのマルチカスタム変数を使ったA/Bテストの例があります。http://www.rowtheboat.com/archives/39 (AB Testing with Google Ana
｢モテる女｣の法則とは？ ｢ブス｣がモテている実態と背景を詳細分析！2011.01.19 11:307,617 福田ミホ 意外だけど、納得！ 米国の大手出会い系サイトOkCupidが、サイト内でのデータを使って、どんな女性がモテるのかを分析しました。やり方としては、女性のルックスに対する評価と、実際に女性が受け取る男性からのメッセージの数の関係を分析したのです。その結果、世間でよくある｢あいつブスなのにモテてるみたいだけど、何なの？｣という状況がデータ上でもはっきり確認されました。その状況はどのように、なぜ発生しているのでしょうか？ 以下、OkCupidで行われた分析の詳細です！ 今回は女性の魅力について分析してみたのですが、ありがちな写真の分析とかではなく、写真の向こうにあるもの、つまりその写真を見て男性が女性をどう評価し、行動したのかを分析しました。 いろいろ発見がありましたが、主にこ
The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」（テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは）では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing （データマイニング／機械学習／人工知能／自然言語処理） Business Intelligence/Competitive Intelligence （ビジ
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