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
心理統計いろいろ - 村山航
信号検出理論 (Stanislaw & Todorov (1999, Behavioral Research Methods, Instruments, & Computers) を参照 /* H=hit rate, FA=false alarm rate */ /* d'の算出（正規性，等分散性の仮定必須） HやFに0があるときは，試行数（分母）に1を，hit数，false alarm数（分子）に0.5を足して，HやFを求める */ DPRIME= PROBIT(H)-PROBIT(F)< /FONT> /* βの算出（SN比によるresponse bias) */ BETA= EXP((PROBIT(F)**2-PROBIT(H)**2)/2) /* lnβの算出（βに自然対数をとっただけ） */ LNBETA= (PROBIT(F)**2-PROBI
厚生労働省：死因順位(第5位まで)別にみた年齢階級・性別死亡数・死亡率(人口10万対)・構成割合
年齢階級 第１位 第２位 第３位 第４位 第５位 年齢階級 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 総数 悪性新生物
経済学、数学、統計学などの資料纏め - あんちべ！
※適宜追加します 経済学 計量経済学 京大 末石直也 http://www.econ.kyoto-u.ac.jp/~sueishi/econometrics/econometrics.html 経済数学系資料 http://www.f.waseda.jp/ksuga/ 経済学のための位相数学の基礎とブラウワーの不動点定理 http://www2.chuo-u.ac.jp/keizaiken/discussno39.pdf 経済学のための最適化理論：講義ノート http://www.meijigakuin.ac.jp/~mashiyam/pdfdocs/optimization.pdf 経済学に必要な最適化理論 http://mediaislandr.org/pdf/static_optimization.pdf 経済学のための確率論入門 http://www.meijigakuin.ac.
47NEWS（よんななニュース）
高校生4人を逮捕、住宅を襲撃…女性の口ふさぎ「金があるのは分かっている」、包丁を見せて暴行し5千円奪う 女性の親族が通報「家の中めちゃくちゃに」 4人は地元の知人同士で16～18歳
痛みと鎮痛の基礎知識 - Pain Relief
Pain Reliefー私のための統計処理 →→→→→→ UMINサイトに 移動しました！
R-Source
group1 <- c(0.7,-1.6,-0.2,-1.2,-0.1,3.4,3.7,0.8,0.0,2.0) # グループ 1 の睡眠時間の増加 group2 <- c(1.9, 0.8, 1.1, 0.1,-0.1,4.4,5.5,1.6,4.6,3.4) # グループ 2 の睡眠時間の増加 t 検定を行う関数 t.test() を用いてデータ sleep に関する検定を行う手順を紹介する． 検定例(1) ： 一標本 t 検定 関数 t.test() で 1 標本 t 検定を行う場合の書式と引数を挙げる．一番目の引数にデータを与えればとりあえず検定が出来る．全ての引数を指定する必要は無い．を指定すれば検定が行われる．
読めば必ずわかる 分散分析の基礎 第２版
2 2003 12 5 ' & $ % ( ) ( ) 2 I 3 1 3 2 2 ? 6 3 11 4 ? 12 II 14 5 15 6 16 7 17 8 19 9 21 10 22 11 F 25 12 : 1 26 3 I 1 ' & $ % 17 1.1 x1, x2, . . . , xn x̄( ) x̄ = 1 n n X i=1 xi 1.2 (SD ) x1, x2, . . . , xn s2 s2 = 1 n n X i=1 (xi − x̄)2 s s = √ s2 2.1 2.2 2.3 ( ) 2 : 4 1 : : 3.1 3.2 0, 1 n 4.1 µ ( ) x̄ 4.2 σ2 ( ) s2 u2 = 1 n − 1 n X i=1 (xi − x̄)2 5.1 4 1. (H0) 2. 3. 4. 5.2 5% 1% 6.1 6.2 3 “ - ”
RIETI - 最低賃金は日本において有効な貧困対策か？
最低賃金の引き上げは貧困問題への対応策としてどの程度有効なのか？この喫緊の問いに対して、川口FFと森氏は就業構造基本調査の個別データを基に分析、検証を行った。結果は、最低賃金で働いていると考えられる労働者の約半数は、年収が500万円以上の中所得世帯の世帯員、つまりパートタイムで働く主婦やアルバイトをしている子供であることから、貧困世帯の世帯主に対する経済的な支援という本来の目的への効果は期待通りとはいい難い。さらに、最低賃金の引き上げによって、10代の男性や既婚中年女性の雇用が失われる可能性が高いことも明らかになった。低賃金労働者への対応策としては、最低賃金の引き上げだけに頼るのではなく、勤労所得税額控除など他の選択肢の導入についても幅広く検討する必要があると両氏は指摘する。 ――どのような問題意識から、この論文を執筆されたのでしょうか。 川口：貧困問題への関心が高まる中、貧困解消の有力な
高校生のＷＥＢ利用状況の実態調査～高校生のスマートフォン・ＳＮＳの利用状況はどうか？～[PDF]
高校生のＷＥＢ利用状況の実態調査 高校生のスマ トフォン ＳＮＳの利用状況はどうか？ ～高校生のスマートフォン・ＳＮＳの利用状況はどうか？～ 0 調査概要について 調査名 －高校生のＷＥＢ利用状況の実態把握調査－ 調査目的 －スマートフォンなどの新デバイスの利用状況や －スマートフォンなどの新デバイスの利用状況や ＳＮＳに代表される新しいＷＥＢサービスの利用状況を把握することを通じて 学生募集戦略の参考データを得ること。 調査対象者 －全国の高校生 調査方法 調査方法 －インターネット調査 有効回答数 －832名 1 ネットとTVが可処分時間を取り込んでいる。 Ｑ１．日常生活でのメディア利用時間について ネットとTVが可処分時間を取り込んでいる。 雑誌や新聞で接点を取るのが難しくなってきた。 各メデ 平均利用時間（ 各メデ 平均利用時間（/ /日） 日） 47 3 32 9 7
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このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネット(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 ※1 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 ※1 レジストラ「GMO Internet, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 ※1 2020年8月時点の調査。
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