ゲームを趣味にしている人の割合が多いのはどのくらいの収入の人たちなのか調べてみた - nonameのノート
「底辺や低学歴はゲームが好き」これって社会科学の分野ではよく知られた概念だけど、何で炎上してるんだ？教職課程とかでもやるじゃん という元増田と、 誰か統計データで本当かどうか確かめてくれない？令和 3 年社会生活基本調査に「男女,教育,趣味・娯楽の種類別行動者数」とか「年間収入・収益,趣味・娯楽の種類別平均行動者数(有業者)」とかある。たのみます。 - hevohevo のブックマーク / はてなブックマーク というブコメを見て、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Ａに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編（地域） 趣味・娯楽 | ファイル | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口 にある、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Ａに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編（地域） 趣味・娯楽 98-8 男女,仕事からの個人の年間収入・収益
【新型コロナ?感染症対策】ウイルス感染を恐れて検査しても、様々な問題が発生する可能性があります。(院長ブログ) - 五本木クリニック
新型コロナの感染拡大が世界規模の広がりを見せる中、日本は他国に比べて検査数が少ないため「なぜ検査をしないのか」と疑問を投げかける医師もいれば闇雲に検査はすべきでないとする医師とで意見が分かれています。 まず新型コロナが名前の通り新型であること、そしてPCR検査の精度の問題を合わせて考えると自ずと何が正しいのかが見えてくるはずです。 新型コロナ感染を判定する検査「PCR」であっても多くの問題を抱えています日本中が新型コロナに高い関心を寄せています。 これは世界中の新型コロナの発生状況、死亡者数などを世界保健機関（WHO）、アメリカ疾病管理予防センター（CDC）、中華人民共和国国家衛生健康委員会のデータをもとにジョンズ・ホプキンズ大学が公表しているサイトです。 ウイルスに感染しているかを正確に判定する方法としてPCR（ポリメラーゼ連鎖反応 polymerase chain reactionの略
Pandasを使ったデータ分析の実践例 - やはりQiitaアドベントカレンダーの「企業・学校・団体」カテゴリーにはヘビーライカーが多かった - Qiita
Pandasを使ったデータ分析の実践例 - やはりQiitaアドベントカレンダーの「企業・学校・団体」カテゴリーにはヘビーライカーが多かったQiitaPythonAdventCalendarpandasJupyter はじめに Qiitaアドベントカレンダー2017 のランキングを見ていて気づいたことがありました。 それは 購読者数ランキングの上位はいろんなカテゴリーがあるのに、いいね数ランキングの上位は「企業・学校・団体」カテゴリーが独占状態 だということです。 不思議だったので Python の Pandas と Jupyter Notebook を使って色々と分析してみました。 調べたこと 主に２つの点を中心に調べてみました。 購読者数といいね数の関係 普通に考えれば購読者数が多ければそれだけいいね数も多くなるはずです。と思っていたのですが、ランキングを見る限りこのような関係は全くな
App Store - Support - Apple Developer
App Store The App Store makes it simple for users to discover, purchase, and download apps for iPhone, iPad, Mac, Apple TV, and Apple Watch. Enroll in the Apple Developer Program to distribute your apps worldwide on the App Store. About the App Store Find out how the App Store empowers you to distribute apps in the thriving app economy and successfully run and grow a global business. Get an overvi
2015年のハニーポット記録(セキュリティ・キャンプ アワード2016) | csirt.mrtc0.log
2015年の1年間のハニーポットの記録です. また, セキュリティ・キャンプ フォーラム2016で行われたセキュリティ・キャンプ アワード2016の発表内容です. セキュリティ・キャンプ フォーラム2016 セキュリティ・キャンプ アワード2016 以下発表内容の一部をまとめたものです. また, ログはGitHubで公開しているので興味がある方はご覧ください. mrt-k/honeylog2015 GitHub 2016年の記録も一ヶ月ごとに更新予定です. mrt-k/honeylog2016 GitHub 概要動かしたハニーポットはcowrie, dionaea, glastopfの3つです. cowrie - https://github.com/micheloosterhof/cowrie dionaea - https://github.com/rep/dionaea Glasto
プリキュア４０人の中で「 肌色率 」が一番高いのは、: 過去のプリキュア 話の流れ一覧表と視聴率等まとめ
というわけで、前回の記事（娘を、プリキュアにするために就くべき職業）を実行して、 無事、自分の娘がプリキュアになったとしましょう。 でも、よく考えたらプリキュアの衣装って結構、肌を露出しているような気がします。そこで、プリキュアの「肌色率」について調査しました。（要は露出度ってのになるのかな） （おそらく、真面目に数値更新している本ブログにおいて、最もくだらない記事になっていると思いますので 肌に合わない方はそっとブラウザ閉じて下さい） 多分、プリキュアを見ている人が思う、「肌色率の高いプリキュア」と聞いて思いつくのは この人かな、と思いますが、実際に計測してみたら、ちょっと意外な結果が出ました。 調査方法はすごく簡単で 各シリーズの公式HPの各プリキュアの画像のうち、正面からの画像をちょっとお借りしまして、 （こういうの↓） キャラの「全面積」と、「肌色面積」の比率を計算しました。 （た
若者の○○離れ 傾向と対策 - 最終防衛ライン3
若者の○○離れの4つの傾向 「若者の○○離れ」と言われて久しいですが、その多くは 『若者の○○離れ』という「天狗の仕業」*1 で、分析にすらなっていないものばかりです。 碌でもない「若者の○○離れ」の傾向と対策は以下の4つに分類できます。 1. 過去と比較しない 2. 若者の人口減少を考慮しない 3. 他の年齢層の減少を無視する 4. 印象で語る それぞれについて、具体例を示しながら説明していきます。 4つの傾向と対策を述べたら、若者の○○離れがいつ頃から使われるようになったのかを分析します。 1. 過去と比較しない 若年層の比率や絶対数が他の年齢層と比較して少なかったので「若者の○○離れ」と結論づける場合。 30代以上もかつては20代だったのだから、20代での割合が低いのは若者が離れたからだ、という考察は正しいでしょうか。調査した内容が年齢上昇に伴い増える項目の可能性があるため、過去と比
Perl5 Census Japan 2013をまとめてみました : D-7 <altijd in beweging>
Perl5 Census Japan 2013に回答いただいた皆様、ご協力ありがとうございました！知らなかった人のために説明しておくと、私が2013年4月7日から19日までの間アンケート形式で日本でのPerlの利用状態等を知りたいと思い回答を募りました。回答数は394でした。 なるほどねー、へー、と思いつつデータを見ていました。取り急ぎ今回はシンプルな回答の集計結果をお知らせしようと思います。これからさらに面白い解析は是非このエントリの最後にあるデータを使ってみていただけると嬉しいです。 それでは一個一個紹介していきます。まずは回答者の居住地域。圧倒的に関東優勢。調べた事ないけど、やっぱりIT系の人はほとんど東京近郊に集まってる、ということでいいんかな。ちなみに中国地方がゼロ、ってのがなかなか味わい深いｗ Perl歴。古くから広まっている言語、という事もあり10年選手が多い。 Perl熟練
Perl versions usage stats (with cpanm)
A week ago I added a neat little feature in cpanm 1.6004 to report its perl versions in User-Agent strings (regardless of whether it uses LWP, curl, wget or HTTP::Tiny) in addition to cpanm’s own version. One week later, there seems more than 60% of the users seem to have upgraded (including people who runs curl -L cpanmin.us which always run the latest stable), and we get a pretty interesting num
統計の教科書を公開 - 【小波の京女日記】(2013-03-12)
_ 統計の教科書を公開 2013年度の学部の講義「統計学」で使用するための教科書を公開します． http://ruby.kyoto-wu.ac.jp/~konami/Text/ このテキストは，今年度まである出版社から出してもらっていたのですが，かなりの訂正と加筆を行い，元の本からはかなり内容が離れてきてしまいました．また出版社も，売れ行きがぜんぜん悪いし，カリキュラムが変わって100人以上いた受講者が30人程度に激減して儲けのタネにならなくなり，書店から引き上げてしまったようです． そこで，思い切って改訂版はネットに公開して一般の人に自由に使ってもらい，学生が授業で使う分については，小部数印刷の業者に必要なぶんだけ印刷製本してもらうことにしました．なんと2日で製本までやってくれるということで，初回の授業で注文をとってから印刷すれば，次の講義では使えるわけです．便利な世の中です． どんな教
リスクの影響考えて年利10%で月5万円の積み立てを30年間継続して得られる資産をシミュレートしてみた - 生物物理計算化学者の雛
某ファンドが月5万円の積み立てを年利10%で30年間行えば１億円になるという件で盛り上がっています。 http://kirik.tea-nifty.com/diary/2013/02/post-b4a9.html このリンク先にあるように、毎年10%の利回りを継続できれば、毎月５万円の積み立てで30年後には1億857万円の資産を形成できます。 ところが現実の投資には不確実性があり、定期預金・国債のようなケースを除けば毎年のリターンは一定にはならず、ばらつきが生じます。 このばらつきは「リスク」と呼ばれ、投資結果を考える上で無視することはできません。 今回はRを使って毎月5万円の積み立てを「平均利回り10%」とし、「利回りの標準偏差（リスク）」を様々に変えて30年間積み立てのシミュレートを行いました。 利回りのリスクって？ まず大雑把にリスクの説明をしておきます。 ここでは利回りは正規分布に
“統計の基礎を無視している”Hadoop使いが考えるビッグデータ
Hadoopをバッチ処理の高速化に活用しているノーチラス・テクノロジーズは、ビッグデータのブームに真っ向から異論を唱える。「ビッグデータは中身のないバズワード」と断言する代表取締役社長 神林飛志氏に、その真意を聞いた。 Hadoop＝ビッグデータは大きな誤解 ノーチラス・テクノロジーズは、基幹系システム向けのミドルウェアを手がける国産ベンチャー。Webサービスのように決して派手ではないが、「そもそもダウンすると、飛行機が飛ばないとか、病院で人が死んでしまうとか、電車が動かないとか、生活に影響が出る分野」（神林氏）という、まさにミッションクリティカルな領域のITで、同社の製品は活用されている。 同社の「Asakusa Framework」は、Hadoopを活用した分散処理により、基幹系バッチの高速化を実現する。神林氏は、「Hadoopというと、WebやSNS系、BIやデータ解析での使い方がメ
WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、 ２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
RStudio使ってApacheのアクセスログをグラフにしてみよう - As a Futurist...
最近個人的にやっと R のブームが来ています。2009 年に Tsukuba.R に参加して gfx さんの前で Perl の話をするという謎のイベントをこなして以来、「そろそろ R 使うか」と言い続けてはや 2 年。ついに遅れたマイブームがやってきました。 さて、今回やってみたのは前回入れてみたサーバ版の RStudio を使って、Apache のアクセスログを何らかグラフにしてみたという内容になります。凝ったことしようとしたんですが、そもそも R がよく分からなかったのでとりあえずできた最低限の話と、いくつか BK 的なものを。間違ってたら教えてくだしあ＞＜ 今回の目標＝アクセスログの 1 時間毎のヒストグラムをグラフにする とりあえずということで、こういうグラフを作ることを目標にしましょう。数値だけであれば以前紹介したコマンドラインで十分でこんな感じ。 参考：突然の Twitter
2009年06月から2010年05月までに開催された勉強会の数を都道府県別に集計してみた (Kanasansoft Web Lab.)
いわゆる「地方」という言葉は好きではないが、東京以外もしくは関東圏以外を指す適切な言葉が見つからなかったので、ここでは「地方」とする。 Twitter上で次のようなTweetをした。 『関東でイベントや勉強会を行なって結果失敗しても、流行っている分野であれば、次回も参加者は集まる。失敗した回の参加者は次は参加しなくても、新規の参加者が見込まれる。まさに参加者の使い捨て。』 『地方のコミュニティにとって、勉強会・イベントの失敗は死活問題。このため一回一回に真剣に取り組んでいる印象がある。関西でもこの傾向があったので、それ以外の場所ではもっと必至だろうと充分予測できる。』 『関東でも真剣にやっているところもあるけど、適当にやっているところの割合が高いと思う。』 『時間を割いて来てくれた参加者が満足してくれているか、何かを得て帰ったか、刺激になったか。勢いで開催して、参加者の事を考えていないとこ
cookieのサイズはパフォーマンスに影響を与えるか - bits and bytes
私は "回線が早くなった現在、データの転送よりもコネクションの確立にかかるオーバーヘッドの方が大きい" という根拠のない信念を持っています。 だから、今ではバイト数を節約するよりも、Vitamin Features » Serving JavaScript Fast のような方法でコネクションを抑えることのほうが速度的には効果があるだろう、考えていました。 そんなところに おぎろぐはてな - Cookieがパフォーマンスに与える影響 経由で Performance Research, Part 3: When the Cookie Crumbles » Yahoo! User Interface Blog に、クッキー500バイトでレスポンスを15ms改善できるという記事を見つけて、単純に500バイトを15msで割ったら300Kbps程度で日本じゃあり得ない遅さですが、小さいファイルの場
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