ここが変わる！「有給消化のルール」 みなさんは「年次有給休暇の新ルール」をご存じでしょうか。今年2019年4月1日から、年次有給休暇が10日以上発生した社員について、会社は発生日から1年の間に最低でも5日間の有給休暇を消化させなければならなくなります。 もし、消化させることができなかった場合には、罰則があります。会社は労働基準法違反として30万円以下の罰金刑の対象となるのです。ですから、会社としては有給休暇を取得していない社員に対して会社が「日付を指定して強制的に休ませる」ことになります。 厚生労働省の「就労条件総合調査」によれば、2016年の1年間に企業が付与した年次有給休暇の1人平均は18.2日、そのうち労働者が取得した日数は9日。取得率は わずか49.4％です。 取得率が最も高いのは複合サービス事業（郵便局や農協など）で64.6％。最も低いのは宿泊業、飲食サービス業で32.8％となっ

DAGシリーズの（とりあえず）最終回です。よく「因果関係と相関関係は違う」*1といいますが、具体的にどのような場合に両者が一致しない（バイアスが生じる）のかをDAGをつかって整理します（簡単にそれぞれのバイアスへの対応策にも言及しますが、各手法の詳細は別の機会に譲ります）。 シリーズ第一回と第二回では、DAGを使う意義やその書き方・読み方のルールについて書いてきましたが、実はこれらはすべて今回の第三回につなげるための伏線でした。本記事はDAGに関する基礎知識を前提として書き進めていくので、不安な方は過去記事を参照してみてください。基本的な内容ではありますが、介入効果の評価などデータを扱って因果関係を考えていくうえで避けては通れない非常に重要な内容だと思うので、気合いをいれてまとめてみます。 まずは用語の定義 ニセの関連が生じるパターン１：交絡 古典的な交絡の定義 DAGによる交絡の整理と交

（※※※続編記事書きました→「使い分け」ではなく「妥当かどうか」が大事：重回帰分析＆一般化線形モデル選択まわりの再まとめ） 今ちょうどadtech tokyo 2013の会期中で、職場からも近い＆会社から行ってこいという指示が出たということで僕も色々セッションを聞いたり企業ブースのお話を聞いたりしてる*1ところです。 ところで、いくつかのセッションの中でキーワードとして「重回帰分析」という言葉が出てきてました。ま、それ自体はこのブログでもRによるデータ分析絡みで頻出だし、ぶっちゃけありふれた手法と言って良いでしょう。やりようによっては普通にExcelでもできますし、それだけ人口に膾炙していると言って良いのかもですね。 ただし。意外にも内部のパラメータというか細かい手法の分岐というか、それこそ普通の線形モデルvs.一般化線形モデル（バリエーション多数）があることを無視して漫然と重回帰分析をや

隠れマルコフモデルの例　その２ Pythonで隠れマルコフモデルのFilteringの例 Pythonで隠れマルコフモデルのSmoothingの例 隠れマルコフモデルとは、システムがパラメータのわからないマルコフ性を持つとする確率モデルです。マルコフ性とはその過程の将来状態の条件付き確率分布が、現在の状態のみにより決まり、過去のどんな状態にもよらないという特性のことです。ここではこのモデルの例を記します。 ある友達が遠くに住んでいて、毎日何をしたかをあなたに電話で話します。友達は「散歩」「買物」「掃除」の3つのことにしか関心がありません。友達が何をするかはもっぱらその日の天気で決めます。あなたは友達が住んでいるところの天気の明確な情報は持っていません。でも、どんな傾向があるかは知っています。友達が日々電話で話す出来事に基づいて、友達が住んでいるところの天気を推定してみましょう。 天気は離散

どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には

（長文かつ専門家向けであり、一部の人以外にとってはあまりおもしろくない記事なので、あらかじめご了承ください。） 教科書的な社会学方法論 教科書的な社会学方法論においては、主観主義的立場と客観主義的立場の分断について論じられることが多い。いくつかのテキストブックには、主観主義的立場の元祖はウェーバーであると書いてあり、それはウェーバーが「理解社会学」の方法として「行為の行為者にとっての意味を理解することが必要だ」と説いたことに根拠付けられている。これに対して客観主義的立場の元祖はデュルケムであり、それはデュルケムが個人の外に存在する社会的事実に注目せよ、と説いたことに由来する。 他方で、社会学の実証研究に従事している人たちは、多くの場合こういった区分をそもそも参照していないように思える。つまり社会学のテキストブックに書かれているような方法論と、現在実践されている、特に社会調査論に依拠した経験

Hands-on with the new iPad Pro M4: Absurdly thin and light, but the screen steals the show

最近、巷でLTEという単語を聞くことはないだろうか？　スマホとセットで聞くことが多いが、そもそもLTEとは何だろうか。LTEとは要するに「とても速い通信回線」のことなのだが、一体どのようなものなのかを、キャリア各社の計画や同じく高速通信が可能なWiMAXとの比較を交えて、ユーザ目線でなるべく簡単にまとめてみた。 LTEとは LTEって何？ LTEとは新しい携帯電話の通信規格のことである。現在、日本では主に第3世代（3G）の通信システムが使われているが、LTEはその次の世代の新しい通信方式だ。世界的には第4世代（4G）通信として扱われることが多い。 余談だが、厳密にはLTEは3Gと4Gの中間技術であり、3.9Gとも呼ばれている。しかし、国際電気通信連合（ITU）がLTEとWiMAXについて「4G」という名称を使うことを認めており、米国の大手キャリアや端末メーカーはLTEを「4G」としている。

「どんなサイトのどんな広告をユーザーは見るのか」――これは、広告主もメディア運営者も非常に興味ある事項ではないでしょうか。 今回は、いくつかの大手サイトを男女計5人の被験者に自由に閲覧してもらい、ユーザーがどの広告に目を引かれていたのかをアイトラッキングマシン（被験者の視線の動きを追跡するツール）を使って検証しました。はたしてどんな結果が出るのでしょうか。 口コミに夢中で広告見ず 図1は＠cosme（アットコスメ）を見ていた被験者A（女性、20代後半）の視線です。右側に配置された広告は全く見られていません。被験者Aはトップページから迷わずユーザーの感想が書かれているページへと行き、その後ずっと口コミを丹念に見ていました。また、口コミ以外の要素には全く目を向けませんでした。 図1：＠cosmeを見ていた被験者Aの視線。水色の線は視線の動きを、丸の大きさは視線の滞留時間の長さを示す。青で囲った

このコラムの読者なら50歳以上のご両親をお持ちの方も多いのではないかと思われるが、最近どうも親の世代の行動が気になる。 突然の大型2輪車のカタログ、NPO法人設立セミナーへの参加、郵便受けの「お試し版　やさしいFX基礎講座」。最近ナゾの多い親の世代の周辺だが、彼らはいったいネット上ではどのようなサイトを閲覧しているのであろうか？ 今回は50歳以上の利用者にフォーカスして、その利用動向を見てみたい。 まず全体像として、2008年4月の50歳以上のインターネット利用者数と対前年同月伸び率を見てみた。

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