2020年のCSSのまとめ、FlexboxやCSS Gridの使用状況、よく使用するプロパティや単位、人気のフレームワークやツールなど
CSSを10年以上書いてきた人にとって、この2020年は今までとは全く違ったCSSになったと感じた人も多いと思います。 レスポンシブはブレークポイントの代わりにCSS Gridでより簡単に実装できるようになり、グローバルなスタイルシートに頼るのではなく、CSS-in-JSでスタイルをコンポーネントに配置してテーマ性のあるデザインシステムを構築できます。 フレームワークではTailwind CSSが浸透し、ユーティリティ・ファーストのCSSが使用されるようになりました。2020年現在、CSSの使用状況を調査した「The State of CSS 2020」を紹介します。 The State of CSS 2020 The State of CSS 2020は、The State of CSS Surveyでアンケートを行った調査結果をまとめたものです。私も1票分参加しました。 ちなみに、代表
自殺者、10年連続減で過去最少に: 自殺率はG7で最悪
2019年の全国の自殺者数は10年連続の減少で1978年の統計開始以来、過去最少となった。男性の自殺者数は女性の2.3倍。 ※2020年1月22日付で速報値をベースにした記事を公開した。3月17日に確定値が公表されたため、別記事として公開する。 2019年の全国の自殺者数は、18年より671人（3.2%）減って2万169人（確定値）となり、10年連続で前年を下回った。1978年の統計開始以来、最少。男性は前年比212人減の1万4078人、女性は同459人減の6091人で、男性の自殺者は女性の約2.3倍となっている。人口10万人当たりの自殺者数（自殺死亡率）も0.5人減って16.0人となり、過去最少。 自殺死亡率を都道府県別にみると、山梨が22.3人で最多、神奈川が11.7人で最も少なかった。東京は15.2人、大阪は14.0人だった。 国内の年間の自殺者は97年までは長年2万人台で推移したが
日本が人手不足なら、なぜ私たちの給料は増えないのか？｜松本健太郎｜note
このノートは、2018年９月に刊行された『データサイエンス「超」入門 嘘をウソと見抜けなければ、データを扱うのは難しい』の第６章「人手不足なのにどうして給料は増えないのか」を【無償】で全文公開しています。 編集者曰く、 「在庫から考えて、紙ベースであと1000冊売れたら増刷です」という声を頂いたんで、ぜひぜひ手に取ってみて下さい。この無料公開を通じて、今まで本書の存在を知らなかった人に広まれば良いな、と思っております。 第６章の要点３つ・日本の失業率はOECD国際比較でも低く、人手が足りないように見える ・しかし、人手不足を表す指標として用いられる「有効求人倍率」は有効求職者数が急激に落ち込むなど動きが変で、ちょっと疑ってかかるべき ・今まで10人でやる作業を８人で対応していた仕組みに限界が来たので、経営者もやむなく人数を増やしているだけ、という仮説が考えられる。売上が増えるわけでは無いの
Account Suspended
Account Suspended This Account has been suspended. Contact your hosting provider for more information.
統計モデリングで癌の5年生存率データから良い病院を探す - StatModeling Memorandum
概要 2017年8月9日に国立がん研究センターは、がん治療拠点の約半数にあたる全国188の病院について、癌患者の5年後の生存率データを初めて公表しました（毎日新聞の記事）。報告書は国立がん研究センターが運営するウェブサイトからダウンロードできます（ここ）。報告書をダウンロードしようとすると注意点を記したポップアップが表示されます。大切な部分を抜粋すると以下です。 本報告書には、施設別の生存率を表示していますが、進行がんの多い少ない、高齢者の多い少ないなど、施設毎に治療している患者さんの構成が異なります。そのため、単純に生存率を比較して、その施設の治療成績の良し悪しを論ずることはできません。 一般に高齢者が多い病院ほど、進行癌（ステージが進んだ癌）が多い病院ほど、その病院の生存率は下がるわけです。それならば、統計モデリングで年齢と進行度（ステージ）の影響を取り除いて（専門的な言葉で言えば「調
ユーザの平均継続期間が「1/解約率」で求められることの数学的証明 - it's an endless world.
グロース分野においてユーザがそのサービスを平均でどのくらいの期間使ってくれるか？という数値は重要な値です。 例えば、広告の費用対効果を見るためにも計算するLTV(Life Time Value)。 LTVはユーザを1人獲得することで平均でどのくらいの売上に繋がるかという値ですので、平均継続期間×ARPUという算出方法になります。 ここで、ARPU(Average Ravenue Per User)のほうの計算は簡単です。 1ユーザあたりの売上を表す数字ですので一定期間の売上/ユーザ数、以上です。 しかし、ユーザの平均継続期間はどのように計算するべきでしょうか？ 離脱したユーザのデータを基に算出しようとしても、それはあくまでも「離脱したユーザ」の平均値となり全体の平均とは異なる明らかに誤ったサンプルから得られた結果となってしまいます。 そしてもちろん、多くのユーザはまだそのサービスを使ってい
モンティ・ホール問題 - Wikipedia
サヴァントの再再々解説でも大論争へと発展、「彼女こそ間違っている」という感情的なジェンダー問題にまで飛び火した。 プロ数学者ポール・エルデシュの弟子だったアンドリュー・ヴァージョニが本問題を自前のパーソナルコンピュータでモンテカルロ法を用いて数百回のシミュレーションを行うと、結果はサヴァントの答えと一致。エルデシュは「あり得ない」と主張していたがヴァージョニがコンピュータで弾き出した答えを見せられサヴァントが正しかったと認める[1]。その後、カール・セーガンら著名人らがモンティーホール問題を解説、サヴァントの答えに反論を行なっていた人々は、誤りを認める。 サヴァントは、「最も高い知能指数を有する者が、子供でもわかる些細な間違いを新聞で晒した」等の数多くの非難に対して3回のコラムをこの問題にあて、激しい反論の攻撃に耐えて持論を擁護し通し、証明した[2]。それによると、ドアの数を100万に増や
真の失業率──２０１６年５月までのデータによる更新 - 備忘録
� 完全失業率によって雇用情勢を判断する場合、不況時に就業意欲を喪失し労働市場から退出する者が発生することで、完全失業率が低下し、雇用情勢の悪化を過小評価することがある。この効果（就業意欲喪失効果）を補正し、完全失業率とは異なる方法で推計した「真の失業率」を最新のデータを加えて更新した。 ５月の完全失業率（季節調整値）は３．２％と前年同月と同水準となったが、真の失業率は３．４％と前月からさらに０．１％低下した。真の失業率は、引き続き、減少基調である 。 � 所定内給与と消費者物価の相関に関する４月までの結果は以下のようになる。物価と賃金は本来の相関関係とは逆向きに、物価が停滞する中で賃金が上昇していたが、４月は単月的な動きとして、賃金は大きく停滞した。 �https://dl.dropboxusercontent.com/u/19538273/nbu_ts.csv
numpy/scipy/pandas/matplotlibメモ | mwSoft
pandasでいろいろplot 概要 pandasとmatplotlibの機能演習のログ。 可視化にはあまり凝りたくはないから、pandasの機能お任せでさらっとできると楽で良いよね。人に説明する為にラベルとか色とか見やすく出す作業とか面倒。 @CretedDate 2014/09/25 @Versions python 2.7.6, pandas0.14, matplotlib1.4.2 DataFrameをplot DataFrameに対してplot()と書くだけで概ね描画できる。 とりあえずimport。 %pylab import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pylab as plt 3つのカラムを持つDataFrameをplotしてみる。 df = pd.DataFrame( [ [0, 1, 2]
Python pandas プロット機能を使いこなす - StatsFragments
pandas は可視化のための API を提供しており、折れ線グラフ、棒グラフといった基本的なプロットを簡易な API で利用することができる。一般的な使い方は公式ドキュメントに記載がある。 Visualization — pandas 0.17.1 documentation これらの機能は matplotlib に対する 薄い wrapper によって提供されている。ここでは pandas 側で一処理を加えることによって、ドキュメントに記載されているプロットより少し凝った出力を得る方法を書きたい。 補足 サンプルデータに対する見せ方として不適切なものがあるが、プロットの例ということでご容赦ください。 パッケージのインポート import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') import matplotlib as mpl m
数量の正規化：方法の違いは何を意味するか？ - jnobuyukiのブログ
大量のデータをまとめて、視覚的に表現すると、データが持つ特徴を直感的に理解できることがあります。今回は、データを視覚化する際に施される「正規化」について考えます。wikipediaの正規化の定義は以下のようになっています。 正規化（せいきか、英: normalization）とは、データ等々を一定のルール（規則）に基づいて変形し、利用しやすくすること。 この定義は非常に抽象度が高いですね。その理由についてwikipediaは以下のように述べています。 非常に多くの分野で使われている言葉で、分野によって意味も大きく異なるため、頻度が高い分野についてそれぞれ個別に説明する。 今回は、数量の正規化に話を限定します。しかし、数量の正規化に絞るだけでは、まだその意味がはっきりしません。正規化する方法が沢山あるからです。私の専門の心理学では、行動データとして得たものを多変量解析にかける前に正規化するこ
If social networks were countries, which would they be?
Facebook CEO Mark Zuckerberg speaks on stage during the Facebook F8 conference in San Francisco, California Image: REUTERS/Stephen Lam
EU離脱国民投票、英世論調査も精度問われる
This copy is for your personal, non-commercial use only. Distribution and use of this material are governed by our Subscriber Agreement and by copyright law. For non-personal use or to order multiple copies, please contact Dow Jones Reprints at 1-800-843-0008 or visit www.djreprints.com. http://jp.wsj.com/article/SB11290027141701334812004582101470487600352.html
Squarespace - Claim This Domain
You're Almost There... Your custom domain mapping may take as little as 15-30 minutes to resolve, but in some cases mapping a new custom domain can take up to 24 hours. If you need additional information about domain mapping, please visit our help center. What is Squarespace? A fully hosted, completely managed environment for creating and maintaining a website, blog or portfolio. Try it Free. Need
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
えるエル on Twitter: "東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI"
with replacementとwithout replacementの違い
超人気アダルトサイトが1年を総まとめにした統計レポートを公開、総視聴時間は5246世紀分に相当
What Are The Demographics Of Heaven?
How Americans Die May Depend On Where They Live
為替と株の予測の話
