Excel関数 機能別一覧（全510関数）
すべてのエクセル関数を、「数学／三角関数」「論理関数」「統計関数」といった機能ごとの分類でまとめた一覧です。Microsoft 365（旧称：Office 365）専用の関数、およびExcel 2021～2013に対応した関数と、その使い方解説記事を探せます。 すべての関数を機能ごとに分類 Microsoft 365（旧称：Officel 365）およびExcel 2021/2019/2016/2013に対応した、全510関数の一覧です。各関数の名前から、それぞれの使い方解説記事にリンクしています。 Microsoft 365でのみ利用できる関数には365、Excel 2021およびMicrosoft 365で使える関数には2021と付記しています。 分類インデックス 各分類の名前をクリックすると、一覧の該当箇所にジャンプします。
社団法人日本映画製作者連盟
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E1608 – 図書館のインパクト評価のための方法と手順 ISO 16439:2014
図書館のインパクト評価のための方法と手順 ISO 16439:2014 図書館は従来，行政組織と同じように主として統計値によって活動状況を公表してきた。しかし近年，公共的な機関もその存続が自明ではなく，改めて必要なものかどうか，費用に見合う成果を実現しているかといった点が問われている。社会の情報化の急速な進展にあって，とりわけ図書館にはその役割をどのように果たすか，あるいはコミュニティにどれほど寄与しうるかの説明が要請される。 その結果，しばらく前からインパクトの調査・研究が盛んに行われるようになった（文献リスト：Bibliography “Impact and Outcome of Libraries”参照）。このような状況を鑑みて，TC46（情報とドキュメンテーション専門委員会）SC8（統計と評価を扱う分科委員会）は，ISO 16439:2014“Methods and procedu
インパクトの高い論文数による日本の研究機関ランキングを発表 － トムソン・ロイター
【今回のランキングについて】 総合（科学全体）：高被引用論文数における日本のトップ20大学・研究機関 分野別：高被引用論文数において、国別世界順位5位以内に日本が入っている分野のトップ１０機関。詳しくは表１１をご覧ください。 【ランキングのハイライト】 総合（科学全体）の1位は東京大学でした。トップ10に理化学研究所など独立行政法人が3機関入り、政府系の研究機関の動向も着目されます。 日本の研究機関が著者所属機関に含まれる高被引用論文の総計が世界順位で5位以内の分野は、化学、免疫学、材料科学、生物学・生化学の4分野です。ノーベル賞受賞者を輩出する物理学分野は世界6位でした。 分野別のランキングには、各大学の強みや特色が伺えます。たとえば、材料科学分野の1位は（独）物質・材料研究機構であり、審良静男氏率いる免疫学フロンティアセンター（iFReC）を持つ大阪大学が免疫学の1位となっています。
経済産業省、オープンデータ推進のための実証用サイト「Open DATA METI」のベータ版を公開
2013年1月28日、経済産業省は、オープンデータを実現していくための実証用サイト「Open DATA METI」（ベータ版）を公開しました。この取組は、経済産業省が保有している白書や統計などの公表データを、これまで以上にビジネスなどの民間での利活用につなげるため、より加工しやすい形で保有データを公開するものとのことです。 Open DATA METI http://datameti.go.jp/ 白書や統計などの公表データがより一層活用しやすくなります～オープンデータ実証用サイト「Open DATA METI」（β版）の公開～ (経済産業省 2013/1/28付けの記事) http://www.meti.go.jp/press/2012/01/20130128006/20120128006.html
E1364 – 米国図書館に関するファクトデータ集2012年版を公表
米国図書館に関するファクトデータ集2012年版を公表 米国図書館協会（ALA）図書館アドヴォカシー部が，“Quotable Facts About America’s Libraries 2012”を公開した。 これは，米国の公共・大学・学校図書館に関するファクトデータをコンパクトにまとめた資料で，図書館のアドヴォカシーに使用できるツールとして毎年作成されているものである。以下では，2012年版に掲載されている計21の項目を順次紹介する。それらを通して，ALAが，社会に対してどのように図書館の存在を主張しようとしているかという姿勢を見ていきたい。 ●全体について 米国では成人の58％が公共図書館の利用カードを持っている。米国人は映画館の3倍以上図書館（学校，大学，公共）に出かける。公共及び大学図書館のレファレンスライブラリアンは1週間に約660万件の質問に回答している。質問者が一列に並ぶと
北米研究図書館協会（ARL）、加盟館統計の2010-2011年度版を刊行
2011年10月24日、北米研究図書館協会（ARL）が、加盟館統計の2010-2011年度版である“ARL Statistics 2010–2011”の刊行を発表しました。この統計では、126の加盟館のコレクション、スタッフ、予算、サービス等に関する統計がまとめられています。加盟館の内訳は、大学図書館が115（米国99、カナダ16）で、残りの11は公共・政府・研究図書館（米国9、カナダ2）です。これら加盟館の2010-2011年度予算は合計で約46億ドルとなり、そのうち32億ドルが大学図書館分に相当するということです。 ARL Statistics 2010-2011 http://publications.arl.org/ARL-Statistics-2010-2011/ ARL Statistics 2010–2011 Published by ARL（ARL 2012/10/24付け
ALA、米国図書館に関するファクトデータ集の2012年版を公開
米国図書館協会（ALA）が“Quotable Facts about America’s Libraries”の2012年版を作成しました。英語版（解説あり・なし）およびスペイン語版のPDFファイルが無料で公開されています。これは「米国では58％の大人が公共図書館の利用カードを持っている」「米国にはマクドナルドより多くの公共図書館が存在する―分館も含めると合計16,766館」のようなファクトデータがコンパクトにまとめられているもので、図書館のアドヴォカシーツールなどとして使用されるものです。 Quotable Facts about America’s Libraries（PDF：2ページ） http://www.ala.org/offices/sites/ala.org.offices/files/content/quotablefacts2012_FINAL.pdf Quotable
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ことし福島で生産されたコメを全部食うと何人死ぬか
・期待値（！数学用語）は、たぶん2人。 ・福島のコメはキロ100ベクレルが2万トン、すなわち20億ベクレルと見積もったが、はたしてどうだろか。福島県全体のコメの年間収穫量知りたい。 ・43万トンらしい。全県43万トンで、キロ平均5ベクレルの見積もりと同じ。 ・セシウム15億ベクレルで成人ひとり死ぬリスク。そして、たぶん100人程度が病気になる。 ・子どものリスクは2倍。
誤差に迷う（0 プラスマイナス 0） | 油断するなここは戦場だ
。。。下記は読んでも分かんない人は忘れてください。。。 先日あるかたから福島県のキノコをいただいた。キノコは時々大変大きな放射性物質が検出される食品で、最近やっている TC100S のレビューをかねて、その 1/3 くらいで放射線測定をすることにして, ベクミルに検体をもちこんではかってみた。検体をいれてぼんやり２０分まった結果セシウムの検出は０だったのだけど誤差の表示がおかしい。セシウムが ０Bq で誤差が 0.05%？？ セシウム検出の原理はこうだ。検体のγ線スペクトルの中でセシウム領域の数（N)を数え、それから事前にはかってある空の時のバックグラウンド( N(BG)) と、カリウムのスピルオーバーの寄与 S(K) ) を引く。 その結果にをあらかじめ決めたカウント数からベクレルに換算する数をかける。要するに N- N(BG) - S(K) という引き算結果に数をかけているだけである。
定量限界 | 油断するなここは戦場だ
定量限界、検出限界という言葉を最近よくきくようになりました。定量限界は測定誤差の10倍、検出限界は測定誤差の３倍ですが、この違いをイメージするのは初めての人には難しいと思います。 食品や体の放射線の測定をするときは、空間放射線などのバックグランドの上に、汚染からくるカウント数の増加があります。汚染が０の食品であっても、誤差＝バックグラウンドのふらつきが有りますから、測定数ー期待されるバックグラウンドは、誤差程度の幅をもってふらつきます。ここで誤差が５（単位はなんでもいいとします）であるときに、汚染のない食品を１６００個測定したとします。このときの分布を計算機でシミュレーションすると図の上のようになります。今市場にある食品の大半は汚染が少ないものが多いので、食品を測定すると、こんな感じになるでしょう。 たくさん測定すれば汚染されているものも混ざっているでしょう。測定の目的は汚染されたものを見
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
再：ポスドクや博士課程の就職の話をする場合には「博士課程＝大学院」と呼ばないで欲しい - 発声練習
いまだに、修士と博士を区別しないの？ 読売新聞：就活２０１１ 院修了生厳しい現実 別に修士進学を勧めたいわけではなく、問いを正しく立てないと出てくる答えがおかしくなるから、ちゃんとポイントを押さえてほしい。 大学院を修了した若者たちの就職難が止まらない。特に苦戦しているのが文系の人たちだ。文部科学省によると、今年３月に大学院を修了した人のうち、就職も進学もしていない人とアルバイトなど一時的な仕事に就いた人を合わせた割合は、修士で１３・４％、博士では２４・４％に上る。 （読売新聞：就活２０１１ 院修了生厳しい現実より） 文系の方の就職が悪いのは本当。でも、この書き方だと大学院進学者が軒並み就職率が悪いという印象を与えるでしょ？で、この問題に取り組もうとしたとき「でも、私の周りの〜はちゃんと就職しているよ」とか「数字でみるとそれほど悪くないんじゃないか？」とか対策をとらなくてもよい理由をどんど
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