https://twitter.com/developer_quant/status/1585623824183177216
【増枠】頻度主義統計学を「完全に理解」しよう - 資料一覧 - connpass
「【増枠】頻度主義統計学を「完全に理解」しよう」の資料一覧です。
統計データ解析 Ⅱ Introduction to statistical data analysis Ⅱ | UTokyo OCWx
ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。
Pythonでちゃんと統計・確率の基礎をやってみた（確率編1/3） - Qiita
はじめに 以下の書籍を参考にしながら，統計の基礎を学び直した軌跡，確率編1/3です． この記事は5部構成の2つ目になっています．以下も参照ください． 準備〜データ編・・・投稿済み 確率編1・・・この記事 確率編2・・・投稿済み 確率編3・・・まだ 推測編・・・まだ この記事を書いた動機，注意点，使用している技術，記事の構成，準備については準備〜データ編に掲載されています． これは主観でしかないのですが，エンジニアにも馴染みのある「データ」と比べて「確率」は扱われる機会が少なく，理解のハードルが高いかと思います．引き続き書籍を参考にしながら，理解を助けるために補足したり，独断で省略している部分もありますので，書籍に沿って進めたい方は書籍を購入ください！ また，最初は「確率編」として3部構成を考えていたのですが，確率の基本部分を厚くしたため，以下のように確率編を3つに分けることにしました． 確
From data to Viz | Find the graphic you need
From Data to Viz leads you to the most appropriate graph for your data. It links to the code to build it and lists common caveats you should avoid. What kind of data do you have? Pick the main type using the buttons below. Then let the decision tree guide you toward your graphic possibilities. Alternatively, check the complete decision tree.
BI/ダッシュボード導入を成功に導くための5つのポイント - Qiita
ビジネスの現状を把握し、さらにモニターし続けるためにダッシュボードなどを使ったBI（ビジネス・インテリジェンス）の仕組みを社内に導入したものの、社内ではあまり活用されていない、またはプロジェクトが途中で終わってしまったといった話をよく聞きます。 そこで、こちらの記事ではBI導入やダッシュボード作成プロジェクトを進めるときにぶつかることの多い問題、さらには、そうした問題を乗り越えてプロジェクトを成功に導くための5つのポイントを紹介します。 1. データの加工 ダッシュボードの作成プロジェクトに関わるタスクを考えると、真っ先に思い浮かぶのは、ダッシュボードに、どのようなチャートを入れるのかや、そのレイアウトをどうするかといったことです。 しかし、ダッシュボードの作成に関わるタスクを紐解くと、ほとんどの業務はダッシュボードに入れるチャートの作成にかかる時間ということになります。また、チャートの作
Rを用いた データ解析の基礎と応用2022
Step 3：データを可視化しよう！ データ可視化の重要性 ggplot2でデータを眺めよう geom_histogram ヒストグラム geom_density 密度分布 geom_point 散布図 aes(color) 色を表現する facet_wrap, facet_grid グラフを分ける geom_boxplot 箱ヒゲ theme_*** 全体の雰囲気を変える color（aesの外） 線を特定の色にする fill（aesの外） 特定の色で塗りつぶす color（aesの中） 線を値に応じた色にする coord_cartesian 軸の範囲を変える labs タイトルや軸ラベルを書く／書き換える theme 文字の大きさなどを細かく設定 ggsave() 図をファイルとして保存 その他のグラフの描き方を知りたい方は ggplot2公式サイト Jaehyun Songさんの解説
「データビジュアライゼーションの基礎」のまとめ グラフ編
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしている樋口です! 先日会社で買ってもらったデータビジュアライゼーションの基礎を読みました。データ可視化について網羅的にわかりやすく書かれており参考になったため、記事にまとめてみました。書籍の英語版は無料で公開されているため、よければこちらも参考にしてみてください。 データビジュアライゼーションの知識を学ぶことで、科学的に誤った表現をせずに、芸術的に美しい表現ができ、明確で明瞭かつ魅力的にデータから得られる示唆を伝えることができる様になります。📊 本記事では、特定のライブラリや描画手段によらないデータ可視化の基礎について紹介します。 分量が多くなってしまったので、本記事ではデータビジュアライゼーションの”グラフ"にのみ着目しています。グラフ以外の構成要素(色、タイトル、テキスト、etc.)については別途記事にしたいと思います。 本記事
因果推論とグラフ理論 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは。数理最適化ギルドでエンジニアをしている加藤です。 ある自社プロダクトの開発を通じて因果推論について勉強する機会がありました。因果推論は統計の分野ですが、その中で数理最適化の技術が使えることを知り、とても面白かったのでその内容をシェアしようと思います。具体的には組合せ最適化問題のひとつである最小カット問題が、因果推論のタスクの一部である識別可能性に利用できるという話をします。 前半は因果推論についての概説で特に予備知識は仮定していないです。後半は計算時間やネットワークフローなどのアルゴリズムを知っていると読みやすいと思います。 因果推論とは 因果推論の目的 統計的因果推論とは事象の間の因果効果を実験データや観測データから推定することを目的とした統計学の一分野です。単に因果推論といった場合は統計的因果推論を含むより広い概念を指すことがありますが、簡単のため以下では因果推論といえば統
機械学習やAIは「安定した世界」でしか使えない 新型コロナ以後の未来予測が難しい理由
「AIや機械学習を導入して、会社のDXを進めたい」。そのためには大量のデータが必要なことは分かっているが、実際に必要なのはどんなデータなのか、そのデータをどうやって分析すれば仕事に活用できるのかが分からなくて困っているーー。そんな悩みを抱えるビジネスパーソンを対象に、データサイエンスの教育プログラムを提供する株式会社データミックスの代表取締役・堅田洋資氏が、データ活用方法を伝えるセミナーを開催しました。取得できるデータの数が膨大になり、デジタルに限らずリアルの世界すらもデータ化できる時代。しかし、ただ溜まっただけのデータの分析に意味はなく、そこには意図が必要だと語ります。 拡大し続ける「データ」の範囲 堅田洋資氏：データとは、端的に言うと材料です。何かを知るための材料なんですけども、おそらくみなさん、それなりに闇が深いのはご理解いただいているんじゃないかと思います。 私が社会に出たときに、
統計的因果推論の勉強会@2022
高橋将宜（2022）「統計的因果推論の理論と実装」共立出版. を読んで統計的因果推論について勉強する会の資料です。
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機械学習／統計学／データサイエンスの無償gacco動画、全まとめ【2021年秋版】：AI・機械学習の独学リソース（1/3 ページ） - ＠IT
ベイズの定理を感じよう〜ベイズ主義入門〜
https://twitter.com/biomedicalhacks/status/1568728271591612416
https://twitter.com/developer_quant/status/1561703592469594118
回帰分析ではlm()ではなくestimatr::lm_robust()を使おう / TokyoR100
Algorithms for Decision Making
https://twitter.com/ImAI_Eruel/status/1546462423426932736
データ分析入門 / tokupon-ds2022
P値のトリセツ
