『ゼルダの伝説 風のタクト』にて“運任せで極めて厄介”とされた海戦ゲームの仕組みは、どのように解かれたのか。執念が生み出した最適解 - AUTOMATON
RNG。もともとはRandom Number Generator、つまりは乱数を発生させる仕組みそのものを指していたこの略語は、転じてゲーマーにとっては「運要素」そのものを指す言葉となっている。RNGはスピードランナー達にとって最大の敵でもある。そして「いかにして自分の走るルートからRNGを排除するか」に心血を注ぐスピードランナー達、その一人が『ゼルダ』シリーズの走者として知られるLinkus7氏である。彼が今回RNGの魔の手から解放したタイトルは『ゼルダの伝説 風のタクト』（以下、『風のタクト』）、特にそのゲーム中に登場する「海戦ゲーム」だ。Linkus7氏はその戦いの軌跡を解説動画としてアップロードし、大きな反響を呼んだ。本記事では「我々がいかにしてゼルダシリーズ最悪のミニゲームに決着をつけたか」というタイトルのその動画の内容の、日本語での解説を試みる。なお解析が成功されたのは2020
因果推論駅の奥へ：諸統計的因果推論理論の繋がりの講演資料のアプ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
部屋とYシャツと構造と力と私、こと林岳彦です。こんにちは。本ブログではお久しぶりです。 先週末に、社会学系の研究会からの依頼で、(1)因果推論の諸理論が奥の方でどう繋がっているか、(2)その"奥の方"で「質的理解」と「量的分析」がどう繋がっているか、をテーマに講演いたしました。その資料をアップロードしましたのでご報告いたします。 因果推論の奥へ: "What works" meets "why it works" from takehikoihayashi ついでに6月に佐賀大で行った、「生態学者における統計的因果推論の導入」についての講演資料も（以前に）アップしておりましたのでご報告いたします。 「生態学における統計的因果推論」という大ネタへの挑戦：その理論的背景と適用事例 from takehikoihayashi 現在わたくしは「筆頭著者論文を書かない」という非行の更生のため同僚の保
8 Useful R Packages for Data Science You Aren't Using (But Should!)
[Registrations Open]Ascend Pro: Industry Immersive Program in collaboration with KPMG | Get Super Early Bird Offer Introduction I’m a big fan of R – it’s no secret. I have relied on it since my days of learning statistics back in university. In fact, R is still my go-to language for machine learning projects. Three things primarily attracted me to R: The easy-to-understand and use syntax The incre
Usage Stats for datasets: now available in DataCite Search - DataCite
Those of you attending the recent General Assembly might have heard us talk about how DataCite is at a crossroads. We’ve spent the last several years building and honing the infrastructure necessary to make it simple for institutions to create and manage DOIs for their data, and our members have created DOIs for a host of different research outputs. With this foundational infrastructure laid out,
Principles of confounder selection - European Journal of Epidemiology
Selecting an appropriate set of confounders for which to control is critical for reliable causal inference. Recent theoretical and methodological developments have helped clarify a number of principles of confounder selection. When complete knowledge of a causal diagram relating all covariates to each other is available, graphical rules can be used to make decisions about covariate control. Unfort
DataBank | The World Bank
World Development Indicators (WDI) is the primary World Bank collection of development indicators, compiled from officially recognized international sources. It presents the most current and accurate global development data available, and includes national, regional and global estimates. [Note: Even though Global Development Finance (GDF) is no longer listed in the WDI database name, all external
平均値の検定 (1 グループの t 検定)
1. t 検定 - 1.1. t 検定の目的 - 1.2. z 検定と t 検定 2. 1グループの t 検定と有意水準 - 2.1. 手計算による t 検定 - 2.2. R による t 検定 3. EXERCISE - 3.1. EXERCISE 1 - 3.2. EXERCISE 2 - 3.3. EXERCISE 3 1. t 検定 1.1. t 検定の目的 1) 標本平均が特定の値かどうか調べる 2) 二つの異なるグループの平均が異なるかどうか調べる 前セッションで紹介した中心極限定理によれば、母集団が正規分布していなくても、平均 \(\mu\)，分散 \(\sigma^2\)の母集団からの無作為標本における標準誤差の分布は「標本サイズが十分に大きければ」近似的に正規分布に従う。 しかし、標本サイズが十分に大きいケースばかりとは限らず、少ない標本サイズしか入手できないことが多々あ
統計WEB － 統計学、調べる、学べる、BellCurve（ベルカーブ）
ブログ 2023/12/8 【2023年版】プロ野球のドラフト会議で最もくじ運のいい球団は？ 2023年のドラフト会議が2023年10月26日に行われ、1位指名する選手を巡ってくじ引きが行われました。 2023年は4年ぶりの有... 詳しく見る ブログ 2023/12/4 2023年11月の統計WEBのページビュー数 2023年11月は、144万PVとなりました。昨年同月比で 93.0％ となっています。 2021年12月から2023年11月までの2年間について... 詳しく見る 書籍紹介 2023/3/29 文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！ 『マンガでわかる統計学』シリーズの著者、高橋信先生が執筆した教養書です。 リスキリングの潮流の中で、教養のひとつとし... 詳しく見る 書籍紹介 2023/2/9 マンガでわかる統計学 統計学を勉強するための取っ掛かりとしてはとても良
(株)日科技研：第34話 散布図とQ-Qプロットとの違い（六一学者の千字一話）｜会員広場
ホーム ＞統計解析・品質管理 ＞会員広場 ＞六一学者の千字一話(連載) 第34話 散布図とQ-Qプロットとの違い（六一学者の千字一話） 吉澤正先生御逝去に寄せて 六一学者 - 吉澤 正氏 （第10回JUSEパッケージ活用事例シンポジウムにて） 前回は，都道府県別の人口，公民館数，及び図書館数をとりあげて，ローレンツ曲線とジニ係数について説明した． ローレンツ曲線は，分け前の不平等さを見るものなので，東京のように極端に人口の大きいものがあってもよいが，公民館数のようなデータは，その分布状況をもう少しよく見ないと危ない． そこで，人口と公民館数の散布図を見てみた（図1）．普通の県が高々500とか600の公民館を持っているのに対し，長野県が約2000館と異常に多数の公民館を持っている．一方で東京都100足らずと異常に少ない． そもそも公民館とは何かも問題であるが，ちょっと調べてみると，公民館には
dplyrを使いこなす！基礎編 - Qiita
はじめに 4月ということで、新卒が入ってきたりRを使ったことないメンバーがJOINしたりしたので、 超便利なdplyrの使い方を何回かに分けてまとめて行きます。 Rは知らないけど、SQLとか他のプログラミング言語はある程度やったことあるみたいな人向けです。 dplyrを使いこなす！シリーズ 基礎編以外も書きましたので、↓からどうぞ。 * dplyrを使いこなす！Window関数編 * dplyrを使いこなす！JOIN編 dplyrとは データフレームの操作に特化したパッケージです。 Rは基本的に処理速度はあまり早くないですが、dplyrはC++で書かれているのでかなり高速に動作します。 ソースの可読性もよくなるので、宗教上の理由で禁止されている人以外は使うメリットは大きいです。 処理可能なデータサイズの目安 あくまでも個人の環境に強く依存した感覚値ですが、1000万行、100MBぐらいのデ
不偏分散
トップページ→研究分野と周辺→システムの評価→ 分散は、各データの偏差の自乗の総和をデータの個数で割ったものだが、標本分散は（個数－1）で割った不偏分散が用いられる。 何故、データの個数がnである場合に、n-1で割るのだろうか。 期待値 高校までに習ったように、期待値は確率と確率変数を掛けたものの総和である。 例えばサイコロの場合、各目の出る確率は其々1/6で、確率変数は各目の数（1～6）だから、期待値は1×1/6＋2×1/6＋3×1/6＋4×1/6＋5×1/6＋6×1/6＝3.5となる。 サイコロを3回降って、出た目が1,3,5だったとする。これはサイコロを多数振って出た目を集めた「母集団」から、3つの標本を取ったと考える事も出来る。 この3回の平均値は(1＋3＋5)/3＝3となって、期待値とは異なる。三回とも1が出たら平均も1で、期待値（3.5）とはかなり違う。 では、サイコロを無限回
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統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に- - SlideShare