食べログ3.8問題を検証 - クイックノート
先日、twitter上で食べログの星の数について、 ある問題が話題になりました。 食べログの闇として話題になったその問題とは、 「評価3.8以上は年会費を払わなければ3.6に下げられる」 というものです。 食べログは飲食店についての口コミを集めるサイトで、 その評価は実際のユーザーによって形成されるものとして広く認知されています。 専門的なグルメリポーターでもなく、 一般の人々の素直な感想を集めることで、 その飲食店のリアルな価値が知れると期待して、 利用しているユーザーも多いでしょう。 それだけに、 「食べログが評価を恣意的に操作しているかもしれない」という話は、 瞬く間にネットで話題となりました。 さて、この話は実際に行われていることなのでしょうか。 食べログでは、当然評価点は公開されているので、 このような恣意的な操作があれば、 何らかの形で偏りが見つかるはずです。 ということで、食
ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
都道府県別・年齢層別のジニ係数
社会における富の格差を測る代表的な指標として，ジニ係数があります。日本のジニ係数がどれほどかはちょっとググれば分かりますが，都道府県別にみたらどうでしょう。また，若年層の収入格差が大きいのはどの県か，という関心もおありかと存じます。 今回は，そうした興味・関心に沿うデータをお見せしようと思います。私は，2012年の総務省『就業構造基本調査』の世帯統計を使って，都道府県別・年齢層別のジニ係数を軒並み明らかにしました。 http://www.stat.go.jp/data/shugyou/2012/index.htm 私は，東京都に住む30代の世帯主です。2012年10月時点でみると，世帯主が30代である都内の世帯のうち，世帯年収が分かるのは110万世帯ほどです。この中には，非就業者世帯や単身世帯等も漏れなく含まれます。 この110万世帯の世帯年収分布は，下表のようです。左端の世帯数の実数をご
オモコロ あたまゆるゆるインターネット
暇つぶしにピッタリの漫画や記事を毎日のように配信しています。いくら読んでも無料、そしていくら読んでも頭がよくなりません。
都道府県別の大学進学率
現在では同世代の2人に1人が大学に進学しますが，大学進学率は，この2年間続けて下がっている模様です。2011年春が51.0％，2012年が50.8％，そして2013年が49.9％なり。 これは浪人込みの進学率ですが，浪人込みの率なんて出せるのか，という疑問もあるかと思いますので，当局の計算方法を説明いたしましょう。 大学進学率とは，同世代のうちどれほどが大学に進学したかという指標です。ベースは高卒者ではありません。文科省の『学校基本調査』からこの値を計算する場合，当該年に大学に入った者の数を，推定18歳人口（3年前の中学校・中等教育学校前期課程卒業者）で除すことになります。 http://www.mext.go.jp/b_menu/toukei/chousa01/kihon/1267995.htm 分子の大学入学者数には，より上の世代（いわゆる浪人生）も含まれますが，当該年の18歳人口から
ジニ係数 - Wikipedia
ジニ係数（ジニけいすう、英: Gini coefficient）とは、データの不均等さを表す統計値である。これは、社会における所得の不平等さを測る指標として使われることが多い。0から1で表され、各人の所得が均一で格差が全くない状態を0、たった一人が全ての所得を独占している状態を1とする。ローレンツ曲線をもとに、1912年にイタリアの統計学者、コッラド・ジニによって考案された。それ以外にも、富の偏在性やエネルギー消費における不平等さなどに応用される。 ジニ係数がとる値の範囲は0から1で、係数の値が大きければ大きいほどその集団における格差が大きい状態であるという評価になる。特にジニ係数が0である状態は、ローレンツ曲線が均等分配線に一致するような状態であり、各人の所得が均一で、格差が全くない状態を表す。逆にジニ係数が1である状態は、ローレンツ曲線が横軸に一致するような状態であり、たった1人が集団
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問：史上最も有名で、最も戦闘的だった統計学者は誰か？ 答え：ナイチンゲール
意志決定する人たちが数字に弱い。 基本的に、四則計算しか／もできない。 かけ算割り算（それと按分ってやつ）に大小比較が、今でも最高の意志決定手段だったりする。 どれだけたくさんデータを集めても、平均値しか求めない（し知らない）。 かつて広大な領土を持つロシアでは、統計は非常に重要視された。 ほとんどのケースで「この目で見る」ことがかなわぬ状況で、統計の活用は（マイクロソフトのビル・ゲイツがそうだったように／例えば電気料金の詳細データから、照明がついている＝それぞれの事務室が使用されているのべ時間を割り出し、各セクションの仕事の進捗具合や、人材の過不足を知った）、しゃぶりつくすまで徹底的に活用された。 でなければ、統治は不可能だった。 そのロシアとサルデーニャが組み、フランス、オスマン帝国およびイギリスを中心とした同盟軍と戦った。 戦闘地域はドナウ川周辺、クリミア半島、さらにはカムチャツカ半
Google、統計データ視覚化サービス「Google Public Data Explorer」公開
「Google Public Data Explorer」は、世界銀行などが公開する統計データでバブルチャートやGoogle Mapsを使った分布図などを作成し、サイトに組み込むことができるGoogle Labsのツールだ。 米Googleは3月8日、公開されている統計データなどを分析・グラフ化できるオンラインツール「Google Public Data Explorer」をGoogle Labsで公開した。 Google Public Data Explorerでは、世界銀行や経済協力開発機構（OECD）などが公開しているデータセットを利用して、グラフやバブルチャートを作成できる。現在利用できるデータセットは12あり、今後追加していく計画。グラフは、折れ線グラフ、棒グラフ、Google Mapsを利用した分布図、バブルチャートの4種類が用意されている。 グラフにはタイムスライダーを付ける
お勧めは年上女性！ - P.E.S.
ちょっといまさらのネタではありますが、今年のバレンタインディも涙にくれたOkemosです。 さて、当ブログP.E.S.はその紹介にもありますように、政治、経済、SFネタの翻訳をやっておりますが、裏のテーマは婚活です．．．いや、90％くらい誇張が入ってますが、婚活とか考えなきゃとか思っているのは事実です。なのにも関わらず、はてブのランキングなどをみると、婚活での「うわー、女コエー！」なネタなどが時々ランクインしていまして、わが足を躊躇させます。 ところでアメリカの男女マッチングサイト（一応、出合い系って、ことになりますか）のOkCupidってのがあるんですが、ここがブログをやってまして、自分のところの会員のデータを使った分析を色々とやっています。その2月16日の分析が「男ども、年上に目を向けろ！（若くて綺麗な子なんてどうせ無理なんだから！）」というものでした。私は知的なお姉さま好きですので、
統計処理ソフト R 入門 講習会資料
講習会の目的 本講習会は， R についての自習の基盤をつくることを目指します。 たとえ初心者向けの数時間の入門講習でなく１年間の毎週の演習授業であっても，R に関してすべてを説明するのは不可能だと思われます。 R の世界は，縦にはそこそこ深く，横には果てが見えないほど広いです。 CRAN に登録されている R のパッケージは 1000 を超えました。 よって，受講者の幅も広いことですし，受講者各自にとってぴったりな統計解析の実用的な解説をするのはあきらめて， 各自が必要に応じて情報を探し，見つけたものを難なく活用できるようになること，を目標にしました。 ここに自分の求めている分析手法や作図法などの答えがあるとは期待しないで下さい。それは帰ってからのあなたの楽しい仕事です。 R の利用と R 言語 R の根幹は R 言語のインタプリタであり，ユーザはR言語を駆使することでRを操作します。 S
卒論修論のために、これから統計学を学ぶつもりの人に知って欲しい5箇条 - 女教師ブログ
大学１年から生物学部とか経済学部に在籍している人なんかは、「統計学」の体系的なトレーニング受けざるを得ないと思うので問題はないのですが、問題はそういうトレーニングをすっ飛ばしたまま、統計解析が必要になる人の場合。例えば、学部時代は英米文学専攻で統計に無縁だったけれど、大学院で英語教育系に転向した人。あるいは、教育方法論系の研究室にいてフィールドワークばっかりやっていたけれど、統計系の分析も必要になった場合。 1. 先輩から教えてもらわない まず、一番やってはいけないのが、先輩の院生に教えてもらうということ。「あの先輩に、色々教えてもらいたい（ハート）」など下心がある場合はまた別ですが、純粋に統計学“だけ”を学びたいなら先輩に教えてもらうのは危険です。 あなたは統計学初心者ならば、その先輩が「きちんと統計解析を理解している」かどうかを知る術はありません。周囲の評判というのもありますが、そもそ
確率論、統計学関連のWeb上の資料 - yasuhisa's blog
確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
果たしてtumblrにアルファリブロガーは存在するのか « ku
Tumblrのdashboardで そして、所々にいる人がまさに電脳ハブとなっています。 有名人というよりも基本的には無名、だけどもごく一部では・・・という人が ゴロゴロしています。followerが多いのも理由ですが、それだけではありません。 Tumblrは恐ろしい。（誤字訂正） - 湊子の徒然 というのを読みました。 それとはあんまり関係ないかもしれないけど、先日tumblrのnotes tokenを割り出す #2方法を編み出してからTumblrのデータを集めているので、実際にひとつのpostがどう広がっていくかを見てみましょう。Tumblrのreblogツリーはあることに関して誰からそれを知ったのかという地味だけど今までなかなか知れなかったことを不完全ながらも教えてくれます。それはまるで豊川信用金庫事件 - Wikipediaの真相を知るかのようなおもしろさがあります。 Int
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