「０．０００００３％のリスク」について考えてみた：朝日新聞デジタル
《編集部より》「これって効きますか？」は、４月から毎週火曜日の更新になります。引き続きご愛読いただけますよう、お願い申し上げます。 先日、厚生労働省が、解熱鎮痛剤の「ロキソプロフェンナトリウム水和物（商品名：ロキソニン）」について、「小腸・大腸の狭窄・閉塞」を「重大な副作用」に追記するよう指示したことが報道されました。 ロキソニンの「重大な副作用」に腸閉塞などを追加 厚労省が指示（ハフィントンポスト：２０１６年３月２３日）（http://www.huffingtonpost.jp/2016/03/23/loxonin-side-effect_n_9537170.html） 「ロキソニン」重大な副作用に…腸閉塞など（日テレＮＥＷＳ２４：２０１６年３月２４日）（http://www.news24.jp/articles/2016/03/24/07325601.html） 実際に独立行政法人医薬
Cookpadのつくれぽ数を予測する · Naoki Orii's blog
「食と機械学習」のコラボレーションをできないかと最近常々考えています。例えば、「地球上に存在する全ての料理本を何らかのアルゴリズムに入力し、人間にとって『美味しい』レシピとはどういう特徴を持つかを学習し、今まで人類が食べたことのないような斬新なレシピを自動生成する」ことが出来たとしたら素晴らしいとは思いませんか？ レシピの自動生成はさすがに難しそうなので、今回は人気になるレシピに共通する特徴は何かという問いに答えることを目標とします。具体的には、Cookpadのレシピが与えられたとして、そのつくれぽ数を予測する問題に挑戦してみます。レシピが人気になるか否かの要因としては、どういう材料を使用するか、レシピがどれだけ健康的か、またどれだけ手軽に調理できるかなど様々な要因が考えられますが、今回特に興味があるのはレシピの名前や紹介文などの文章の言葉遣いがそのレシピの人気度にどのような影響を及ぼすか
携帯電話GPSから見た「東日本大震災」発生時、東京の人の流れ（動画） at サイエンスライター 森山和道
Tweet 「人の流れプロジェクト」において、「東京大学空間情報科学研究センターと共同研究を行っている(株)ゼンリンデータコムの「混雑統計(R)」データを用いて」、「携帯電話のGPSデータをもとに、2011年3月11日の東日本大震災時の人の流動を再現した」というこの動画は必見です。 地震前には活発に動き回っている人たち。 その人の流れが、地震発生時点、ピタっと止まります。 まるで東京全体が電気ショックを受けたようです。 その後、再び動き始めるのですが、その動きは非常にスロー。 交通機関が止まったからです。 ２３時を超えたあたりになって交通機関の復旧と共に、人の流れが徐々に高速に戻って行きます。 人の動きが見事に視覚化されています。 GISと地理空間情報―ArcGIS10とダウンロードデータの活用 posted with amazlet at 13.01.10 古今書院 売り上げラ
《Gunosy》開発チームが厳選、WEB業界人が読むべき“統計学”の必読書ベスト５ | キャリアハック（CAREER HACK）
いまWEB業界で最もホットなトレンドの一つである“統計学”。その基本を学ぶために読んでおくべき書籍を、注目のニュースキュレーションサービス《Gunosy》の開発チーム（福島さん・吉田さん・関さん）に伺った。 Gunosy開発チームが選ぶ、“統計学”の必読書とは？ いま、WEB業界で最もホットなトレンドの一つとなっている“統計学”。その基本的な知識を学ぶべく、前回、“超高精度なレコメンド”で話題のニュースキュレーションサービス《Gunosy》を手がける福島良典さん、関喜史さん、吉田宏司さんに、“WEB業界人のための統計学入門”と題して簡単に講義をしていただいた。 ※ 前回の記事はこちら 《Gunosy》開発チームから学ぶ、WEB業界人のための"統計学入門" その内容を踏まえつつも、より体系だててしっかりと“統計学”を押さえるためには、やはり“本”を読むのが一番だという。そこで今回は、Guno
生還した戦闘機が教えてくれること ～ 選択バイアスの罠 - Feel Like A Fallinstar
久しくご無沙汰しておりました。 書くネタ自体は山ほどあるんですが、本業が凄い勢いで動いているのでそっちに集中していましたです。 さて、たまには分析チックなお話を。統計でガチガチの石頭になってしまわないように、常に僕が気をつけていることの1つが「選択バイアスの罠」です。 生還した戦闘機、しなかった戦闘機 あ、ちなみに、いまきは別に統計や分析の（アカデミックな意味での）専門家ではないので、そのあたりはご容赦を（汗 時に1940年ごろ。 世界は第二次世界大戦の真っ只中です。 統計学者のエイブラハム・ワルドという方が戦闘機の脆弱性について調査していたそうです。 帰還した戦闘機の大量のデータが彼の元に届きます。 「入手したデータどれもが、戦闘機のある部分の被弾頻度が他の部分よりも過度に多いことを示していた。」 さて、ここからどういう結論を導けばいいのでしょうか？ （ちょっと立ち止まって考えてから読ん
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