ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
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』に大幅に加筆したものだ。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。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
keep on your easy pace. : 間違えがちなデータの読み方（少年犯罪・少子化・デジタルデバイド）
このところ、Blogに書きたい内容がいろいろあるのですが、結論が不明瞭だったり陳腐だったり上手く取りまとめられずにタイミングを逃していました。(>_<) そうこうしているうちに、別のネタでいくつか調べていた内容を組み合わせたら、全く違う内容でネタが組みあがったので、書きたいと思います。 題して、「データの読み方」で、一つの分析も、違った情報を組み合わせると、全く逆のことが言えてしまう、という例をご紹介します。 サブテーマは、 少年の凶悪犯罪は増えている？ ２０代のＰＣ使用率が減っている！？ 女性が社会進出しても少子化にはならない？ の３本です。 朝の“特ダネ！(フジTV）”でも紹介されていたので、このネタはご存知の方は多いかもしれません。 こちらは有名なサイトで紹介されている内容そのまんまで恐縮なのですが、、(^^; 少年による凶悪犯罪が昨今増えている、というグラフです。
数量化 II 類
数量化 II 類 Last modified: Nov 07, 2002 カテゴリーデータを説明変数として群を判別する。 ダミー変数を用いる判別分析と等価な解析手法である（解説）。 説明変数 $X_{i}\ ( i = 1， 2， \dots ， p )$ が，それぞれ $m_{i}$ 個の選択肢を持つ（ このような変数を特にアイテム変数と呼ぼう ）。 各選択肢が選ばれたら 1，選ばれなかったら 0 をとるような $\sum m_{i}$ 個の変数 $C_{ij}\ ( i = 1, 2, \dots , p;\ j = 1, 2, \dots , m_{i})$ を定義する。 ここで，各カテゴリーに特定の数値 $a_{ij}\ ( i = 1, 2, \dots , p;\ j = 1, 2, \dots , m_{i})$ を割当て，$S = \sum \sum a_{ij}
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