ゼンリンが「令和の伊能忠敬」を募集！ 住宅地図調査員の仕事が話題、徒歩と目視で1741市区町村を網羅｜まいどなニュース
統計検定1級(2021)を受験した話（統計数理の試験対策・勉強編） - 統計応用合格君’s diary
この記事は何？ タイトルの通り、2021年の統計検定1級試験を受験し統計数理に合格してきたので、記憶が鮮明なうちに勉強してきた内容をメモしておこうと思います。ちなみに、統計検定は私にとって今回が（級によらず）初めての受験でした。 対策・勉強した内容以外の、当日の受験体験記は以前に公開していますので、そちらもご興味あればぜひ併せてご覧ください。 taro-masuda.hatenablog.com 免責 あくまで個人的な方法論であるため、本記事の情報が必ずしも今後の試験においてそのまま有効であるとは限りませんのでご注意ください。損失等をこうむられた場合であっても、筆者は一切の責任を負いかねます。 TL;DR 久保川先生の教科書『現代数理統計学の基礎』の2~8章の章末問題(（＊）印は飛ばす) + 統計数理は過去問を仕上げました。過去問は1ヶ月以上前からやるのがお勧めです。 現代数理統計学の基礎
政治資金データベース
ニュースや報道番組などでよく「政治や選挙をやるにはお金がかかる」という話が出てきます。 しかし、こういった政治に使うお金はいったいどこから来て、どこにどれぐらい使っているのでしょうか。 なぜそんなにお金がかかるのでしょうか？ こういった疑問に応えるために、日本には政治資金規正法という法律があり、これに基づいて政治資金収支報告書というものが公開されています。 政治資金収支報告書には、政党や政治家がどこからどれだけお金をもらい、どこにどれだけ使ったのかという情報が事細かに記載されています。 政治資金収支報告書は総務省、及び全国の選挙管理委員会のHPでインターネット公開されています。 しかしこの政治資金収支報告書は紙をスキャンしただけのPDFデータなので、実態としては紙データです。 このように政治資金のデータは本当の意味でデジタル化がされておらず、そのため収入や支出を集計して表やグラフのような形
モデルナ製接種の２人死亡 見合わせ対象のワクチン使用―新型コロナ：時事ドットコム
モデルナ製接種の２人死亡 見合わせ対象のワクチン使用―新型コロナ 2021年08月28日17時54分 厚生労働省、環境省が入る中央合同庁舎第５号館＝東京都千代田区霞が関 米モデルナ製の新型コロナウイルスワクチンから異物が見つかった問題で、厚生労働省は２８日、異物が混入したワクチンと同時期に製造された製品を接種された３０歳と３８歳の男性が、接種後に死亡したことを明らかにした。いずれも基礎疾患はないという。 接種済みは５０万回分 モデルナ異物混入 厚労省は「現時点ではワクチン接種と死亡の因果関係は不明で、異物混入が原因であることを示す情報もない」と説明。死亡報告が重なったことから、透明性向上のため公表したとしている。 ２人が接種したのは製造番号「３００４７３４」の製品。これまでに異物混入の報告はないが、異物が複数見つかった「３００４６６７」と同時期に同じスペインの工場で製造されており、２６日に
『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
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説明が上手な教授に「何でそんなに分かりやすいんですか？」と聞いてみた→返ってきた回答がプレゼンの方法論とは逆を行くものだった
つかふる姐さん @wornout___ 大学院時代にアシスタントについた統計学の教授、めちゃくちゃ説明が上手で、「先生の説明は何でそんなに分かりやすいんですか？」と聞いたことがある。彼はちょっと考えて、「僕は自分に説明するつもりで話してる、生徒のことは緊張するからあまり見てない」と答えた。この回答、後々まで役立った。 2020-11-25 13:35:37
《特別開講》社会人のためのデータサイエンス入門
2020年9月29日開講予定の「社会人のためのデータサイエンス演習」にさきがけて、「社会人のためのデータサイエンス入門」を特別開講いたします。 入門編と演習（実践編）を受講することで、データ分析の基本的な知識から、ビジネスの現場で使われる実践的なデータ分析（統計分析）の手法までを身につけることができます。 「社会人のためのデータサイエンス演習」はこちらのページをご参照ください。 講座内容 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。このようなことを踏まえ、本コースでは"データサイエンス"力の向上を目指し、事例なども踏まえ、データ分析の基本的な知識を学ぶ。 コースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、
統計学を哲学する « 名古屋大学出版会
内 容 統計学は実験や臨床試験、社会調査だけでなく、ビッグデータ分析やAI開発でも不可欠である。ではなぜ統計は科学的な根拠になるのか？ 帰納推論や因果推論の背後に存在する枠組みを浮き彫りにし、科学的認識論としてデータサイエンスを捉え直す。科学と哲学を架橋する待望の書。 【ALL REVIEWS】序章（抜粋） 目 次 序 章 統計学を哲学する？ 1 本書のねらい 2 本書の構成 第1章 現代統計学のパラダイム 1 記述統計 1-1 統計量 1-2 「思考の経済」としての記述統計 1-3 経験主義、実証主義と帰納の問題 2 推測統計 2-1 確率モデル 2-2 確率変数と確率分布 2-3 統計モデル 2-4 推測統計の世界観と「確率種」 第2章 ベイズ統計 1 ベイズ統計の意味論 2 ベイズ推定 2-1 仮説の確証と反証 2-2 パラメータ推定 2-3 予測 3 ベイズ統計の哲学的側面 3-1
藤井四段で学ぶ最尤推定、MAP推定、ベイズ推定 - Qiita
藤井四段の連勝が止まらないですね。 21日の対局に勝利して、連勝記録を１位タイの28連勝まで伸ばしてきました。26日の対局で勝利すれば単独トップになります。 そんな藤井四段の対戦成績は28勝0負。勝率でいうと1.000です。クラクラするような成績ですが、この「勝率」とは何かを少し数学的にみてみましょう。 単純に言葉だけをみると「藤井四段が勝利する確率」ではないかと考えられます。つまり $$P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$$かのように感じます。 ではここで、26日の対局で藤井四段が勝利する確率はどれだけでしょう？ $P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$として考えると、これはつまり藤井四段は必ず勝つので、100%になってしまいます。しかし、もちろんそんなことはありません。藤井四段ですらも負けることはあるはずです。 実はここ
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