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
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"
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
今回取り上げるのは、フィナンシャル・タイムズからの「死者数は報告されているよりも60%高い可能性がある」というレポートです。 Global coronavirus death toll could be 60% higher than reported | Free to read ここで、本論に入る前に、少し前置きです。 アウトブレイクが現在進行形で起きているときに、異なる国での政策の良し悪しを議論するのに使える、信頼できる統計データとは何でしょうか？ 感染者数は、検査の性能・件数・方針などに強く依存するため、もっとも信頼性の低い指標です。一方、死亡者数は、相対的には信頼できる指標ですが、検査を受けないままに死亡してしまったケースについてはアンダーレポート（過小報告）となります。 特にいったん医療崩壊を起こしてしまうとあらゆる報告が追いつかなくなり、感染者数も死亡者数もきちんと管理できな
さて，選挙も近づいてきたということで，アベノミクスの成果を示すデータを貼り付けていこうと思う。 選挙のたびに「経済」が強調されてきたのだから，有権者にとってアベノミクスの成果を確認することは必要不可欠である。 まずはツイッターで盛大にバズったこのグラフから。アベノミクス前の2012年を100とした賃金と物価と消費の推移である。 データ元：厚労省，総務省 消費税増税と円安により，物価が6年間で6.6％も上がった（赤）。 その一方，名目賃金は2.8％しか伸びなかった（青）。 だから実質賃金は，アベノミクス前と比べて3.6％も落ちた（緑）。 そして，実質世帯消費動向指数は9.3％も落ちた（黄色）。 日銀によると消費税増税による物価上昇効果は2％だそうだ。 残りの4.6％はアベノミクスがもたらした円安が最も影響しているだろう。 （なお，2015年に原油の暴落があったおかげで円安による物価上昇の勢い
333枚のスライドで「インターネットはこれからどうなるのか」を示した貴重なレポート「Internet Trends 2019」
ついにインターネットの使用者が世界人口の過半数を超え、モバイルに割く時間がテレビを見る時間を初めて上回り、ゲーム産業や広告産業に関わる状況も大きく変化しつつある……といった膨大な情報が詰まった年次レポート「Internet Trends 2019」が公開されました。とにかくデータが多いので、333枚のスライドから特に興味深いグラフをまとめてみました。 INTERNET TRENDS - 190611_Internet_Trends_2019.pdf (PDFファイル)https://www.bondcap.com/pdf/190611_Internet_Trends_2019.pdf 333枚のスライドにもおよぶINTERNET TRENDSの全ては以下から確認できます。 ・目次 ◆世界のインターネットユーザーの全体的なトレンド ◆時価総額で見た世界のトップ10社 ◆Eコマースの売上は鈍化
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
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日本の出生数が急減している。1～7月は前年同期に比べて5.9%減り、30年ぶりの減少ペースとなった。団塊ジュニア世代が40代後半になり、出産期の女性が減ったことが大きい。2016年に100万人を下回ってからわずか3年で、19年は90万人を割る可能性が高い。政府の想定を超える少子化は社会保障制度や経済成長に影を落とす。出産や子育てをしやすい環境の整備が急務だ。【関連記事】18年の出生数91.8万人、最低を更新 出生率は1.42 厚生労働省の人口動態統計（速報）によると、1～7月の出生数は前年同期比5.9%減の51万8590人。減少は4年連続だが、19年は月次でも3月に7.1%減となるなど、大きな落ち込みが続く。18年1～7月は同2.0%減だった。日本総合研究所の藤波匠氏は「団塊ジュニアの出産期の終わりを映している」
少子化のペースが加速している。厚生労働省が26日発表した人口動態統計（速報）によると、1～9月に生まれた子どもの数は67万3800人と前年同期に比べ5.6%減った。年間の出生数が5%を上回る減少となったのは直近では1989年。2019年は30年ぶりの大幅減となる可能性がある。政府は土曜日の共同保育の推進など少子化対策の拡充を急ぐが、人口減に歯止めをかけるのは簡単ではない。 速報値には日本人に加え、日本生まれの外国人や海外生まれの日本人も含む。日本生まれの日本人に限ると、出生数は速報値よりも年間で3万人程度少なくなる。 18年の日本生まれの日本人は91.8万人で、現在の減少ペースが今後も続くとすると、19年の出生数は87万～88万人程度になる可能性がある。10年前に比べて20万人程度少ない。1899年の統計開始以来、最少だ。 生まれる子どもの数が減る大きな要因は、出産適齢期に当たる女性の人口
新型コロナウイルス感染症（国内事例） 現在患者数 / 対策病床数 ※軽症者等は自宅療養など、病床を使用しないことがあります（詳細） （現在患者数 前日より増加 前日より減少） credit APP (アプリ開発/提供): CC BY jig.jp 福野泰介 @taisukef (src on GitHub) 「厚生労働省提供 新型コロナウイルス対策ダッシュボードについて」「感染者PDFデータをJSON-API化して公開」 DATA: CC BY「新型コロナウイルス感染症について - 厚生労働省」→ JSON / CSV / TXT (集約版 CSV / JSON / APP) DATA: CC BY COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード JSON / CSV / TXT（厚生労働省、各都道府県公表データの集約） DATA: CC BY 「新型コロナウイルス患者
志村けんのパラドックス - アスペ日記
みんな冷静に計算してほしいけど、東京都の新コロナ感染者数は現在１７１人。東京から無作為に２００人をピックアップしたときに、その中に超有名人の志村けん氏が入ってる確率ってどのくらいだと思う？ 現在の感染拡大ペースは我々の想像をはるかに超えてるよ。桁違いの感染者数になってるよ。— 森岡正博 (@Sukuitohananika) 2020年3月25日 このツイートと、 森岡正博 on Twitter: "みんな冷静に計算してほしいけど、東京都の新コロナ感染者数は現在１７１人。東京から無作為に２００人をピックアップしたときに、その中に超有名人の志村けん氏が入ってる確率ってどのくらいだと思う？ 現在の感染拡大ペースは我々の想像をはるかに超えてるよ。桁違いの感染者数になってるよ。" ブコメがひどい。水曜日のダウンタウンとやらによれば志村けんは日本の知名度ランキング15位。そんな人が感染してるなら、実際
安倍政権の7年8ヶ月は20~30代にとって職が増え、給与が増え、株価も好調で、素晴らしい経済環境だった - 斗比主閲子の姑日記
8月28日に安倍さんが首相を辞任することを明らかにしました。 【詳報】安倍首相、辞任「月曜日に自分一人で判断した」 [政治タイムライン][安倍首相辞任へ]：朝日新聞デジタル 記者会見の場もやけに少ないなと思っていたら体調不安説がメディアに流され始め、同時に憲政史上最長という記録に到達という話題も出ていたので、何となく辞めるんだろうなと想像していたのですが、辞任のニュースを聞いたときには、「本当に辞めるんだ」と少し驚きました。スポーツ選手が引退するならまだしも、首相が辞めるというのは支持率の低下が原因というのが大半でしたから。 安倍さんが首相になってからの7年8ヶ月については、その前の民主党政権のこともそうだし、首相時代の成果（があること、ないこと）も色んな人が色んな媒体で書いています。次の首相が誰になるか、そして安倍政権の政治スタイルを継続するかどうかも盛り上がっている。個人的には、次の自
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コロナで妊娠届11％下落 来年の出生数、大幅減少へ ｜ 共同通信
全国の自治体が今年5～7月に受理した妊娠届の件数が、前年同期比で11.4％、2万6331件のマイナスとなったことが20日、厚生労働省の集計で分かった。来年出生する子どもの数は大幅に減る見通しとなった。新型コロナ感染拡大による雇用情勢や出産環境の悪化が影響しているとみられる。国のデータが明らかになったのは初めて。厚労省が21日にも公表する。 感染拡大の不安が高まった3月ごろに妊娠した人が届け出る5月の減少率が最も大きく、前年同月比17.1％減の6万7919件。全都道府県で減り、減少率は山口の29.7％が最大。青森23.7％、石川22.5％だった。
新型コロナに関連して「検査陽性率」という数値がニュースなどでもよく使われています。 この数値は、どのように解釈すればよいのか、またどれくらいの数値が理想的なのでしょうか？ 検査陽性率とは？検査陽性率は以下のように定義されます。 筆者作成例えば、東京都は1日当たり（5日平均で）3493人検査をしており、1日当たり（5日平均で）287.3人が新型コロナと診断されていますので、287.3/3493×100=8.2%ということになります。 東京都の検査陽性率（東京都新型コロナウイルス対策サイトより）東京都新型コロナウイルス対策サイトでは、この陽性率の推移が公開されています。 最新の数値が反映されていませんので、6.5%となっていますが、この数日の患者数の増加で陽性率も上昇してきています。 他の地域ではどうかといいますと、大阪府が公開している資料によると7/27の検査陽性率が9.4%、一日当たりの検
問題。 検診で乳がんが発見された人が100人いたとします。この100人の中で、がん検診のおかげで乳がんで死なずに済んだ人は、何人ぐらいでしょうか？ がん検診を行えば何かしら治療を要するがんが見つかる。しかし、がんを発見できること自体は、がん検診が有効であることを意味しない。「手術を要するがんが見つかってよかったのではないでしょうか」に代表されるような、がん検診に関する誤解はなかなか解けない。 マンモグラフィーによる乳がん検診は有効性が証明された数少ないがん検診の一つだが、その乳がん検診の大まかな効果の大きさを理解することで、がん検診一般についての理解も進むのではないか。そういうわけで冒頭のクイズである。もちろん、検診の対象者や乳がんの診断・治療法によってこの答えは変わってくるが、だいたい、大雑把にどれぐらいなのかを推測していただきたい。 現在の日本人のデータがあればいいのだが、残念ながら正
統計不正防止 内閣官房に審査一元化 - 日本経済新聞
NIKKEI Primeについて 朝夕刊や電子版ではお伝えしきれない情報をお届けします。今後も様々な切り口でサービスを開始予定です。
インドで広まったL452R変異株について、統計的な視点からの考察。やわらかいのは、見出しだけ。長い。 イギリスではいま、どうなってんの？ まずはイギリスの変異株別の増減傾向を見ていただこう。(5月29日更新: 最新のデータを反映)イギリスN501Y L452R ～3月27日 17532 2 ～4月03日 12621 18 ～4月10日 8440 61 ～4月17日 7441 l 171 ～4月24日 7056 llll 439 ～5月01日 6070 llllllll 834 ～5月08日 5067 lllllllllllllll 1597 ～5月15日 4424 lllllllllllllllllllllllllllll 2922 ※ この数値は変異株の解析対象になった上で判明した人数であって、実際の感染者数はもっと多い。また、本当は時系列での増減にも解析比率によるブレがある。しかし変異
【検証コロナ禍】東京都の重症病床使用率、大幅な下方修正 気づかず再び誤報のメディアも｜楊井人文 Hitofumi Yanai
厚労省が2月26日、東京都内の重症者病床使用率を大幅に下方修正したことがわかった。 2月16日時点では「86.2%」としていたが、23日時点で「32.7%」と発表。従来は分母と分子が整合しておらず、事実上不正確なデータだったことを認める記述が追加された。 ただ、この大幅な修正について、厚労省や東京都は特段の発表をしておらず、メディアも指摘していない。それどころか修正に気づかず、誤報を繰り返しているメディアもある。 （冒頭写真：緊急事態宣言解除に慎重な姿勢を示す東京都の小池百合子知事。2月26日NHK放送「ニュース７」より） 重症者病床使用率 86%→33%に修正 病床確保数は500床→1000床に 重症者の定義が国（厚労省）と東京都で異なるため、重症者病床使用率に関するデータは、双方の発表でかなりのズレがある。ただ、厚労省の発表も、東京都から報告された数値に基づくものであり、どちらも都が出
新型コロナウイルスのワクチン接種後に副反応の疑いがあると報告された事例について、厚生労働省が最新の分析結果を公表しました。8月8日までに死亡した人で「接種と因果関係がある」と結論づけられた人はいなかったということです。 厚生労働省によりますと、新型コロナウイルスのワクチン接種を受けたあとに死亡が確認された人は、8月8日の時点で1002人でした。 ▼ファイザーが100万人あたり19.6人 ▼モデルナが100万人あたり1.2人で 「接種と因果関係がある」と結論づけられた人はいなかったということです。 また、心臓の筋肉や膜に炎症が起きる「心筋炎」や「心膜炎」の疑いがあると報告された人は、 ▼ファイザーのワクチンが55人で、100万人あたり1.1人、 ▼モデルナが13人で、100万人あたり1.4人でした。 このほか、ファイザーのワクチンの接種を受けた80代の女性が、血小板の減少を伴う血栓症を発症し
こんにちは。数理最適化ギルドでエンジニアをしている加藤です。 ある自社プロダクトの開発を通じて因果推論について勉強する機会がありました。因果推論は統計の分野ですが、その中で数理最適化の技術が使えることを知り、とても面白かったのでその内容をシェアしようと思います。具体的には組合せ最適化問題のひとつである最小カット問題が、因果推論のタスクの一部である識別可能性に利用できるという話をします。 前半は因果推論についての概説で特に予備知識は仮定していないです。後半は計算時間やネットワークフローなどのアルゴリズムを知っていると読みやすいと思います。 因果推論とは 因果推論の目的 統計的因果推論とは事象の間の因果効果を実験データや観測データから推定することを目的とした統計学の一分野です。単に因果推論といった場合は統計的因果推論を含むより広い概念を指すことがありますが、簡単のため以下では因果推論といえば統
Material Design
Build beautiful, usable products faster. Material Design is an adaptable system—backed by open-source code—that helps teams build high quality digital experiences.
産経新聞とFNN（フジニュースネットワーク）が合同で実施している世論調査について、業務委託先で架空の結果の入力をする不正が行われたことが明らかになっています。 これは重大な問題で、世論調査そのものが信用ならないといった声が各所から上がりました。そこで、今回の件に対する考えを書きます。 ⭐意図的な不正とは考えにくい まず世論調査の不正と聞いて多くの人が思い浮かべるのは、特定の支持率を過剰に高く、あるいは低く発表するということであるはずです。 特に産経は政権に親和的な立場の新聞であることが知られていますから、内閣支持率を意図的に高く発表していたのではないかという疑問が浮かぶのは当然です。 しかし、産経・FNNの世論調査が内閣支持率を高めに出してきたという事実はありません。下のグラフには、各社世論調査の内閣支持率と不支持率について、発表されたそのままの結果を表示したものです。太線で示した産経・F
カルマンフィルターについて - Qiita
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回はカルマンフィルターについて解説していきたいと思います． カルマンフィルターで何が出来るの？ フィルターとあるように，カルマンフィルターが出来る基本的なことは線形ガウス状態空間モデルのフィルタリング密度を逐次的に求めることです．ここで２つのキーワード，「線形ガウス状態空間モデル」と「フィルタリング密度」という単語が出てきましたので，まずはそれらについて解説します． 線形ガウス状態空間モデルとは 状態空間モデルとは2つの確率過程からなります．1つは潜在変数・状態変数・隠れ変数といわれるもので，これは直接観測できないがマルコフ連鎖に従う変数だとモデリングされます．例えば景気の良し・悪し等，概念として存在するけれど直接は観測できないものを想像してください．2つめは観測値で，これは直接観測できるもの，つまりデータです．ただし変数に依存して観測される
測れない数値を測る
政党支持率を探る世論調査は、何を食べたいかを客に尋ねる食堂の店主に似ている。売り上げならば前日の伝票を見ればわかる。知りたいのは明日の注文だ。聞かれた方も「いつもの」と即答できる人もいれば、同じメニューを毎日にらむ人もいる。明日の注文、つまり、次の選挙の得票率はどのように予測すればよいのだろうか。 報道機関が世論調査で調べている政党支持率は、無作為に選んだ有権者に「支持している政党はどれですか」と尋ねた結果をそのまま集計したものだ。当人の望むと望まざるに関わらず、すべての有権者を同じ確率で選ぶといういささか乱暴な手法を使っているのは、その方法でしか偏り（バイアス）のないデータが得られないからだ。その新聞の購読者やテレビ局の視聴者でない人をも巻き込む性質から、調査結果は公開されている。 政党支持率は、選挙の予測得票率ではない。自民党の支持率は選挙で一度もとったことがない高い水準を維持している
薬の効果を確かめる論文や世論調査などで表れる「統計的に有意」という考え方は有害で、やめるべきだ――。そんな論文が英科学誌ネイチャーに投稿され、波紋を広げている。統計的に有意かどうかはもともと、ある結果が偶然かどうかを判断する指標に過ぎないのに、それが独り歩きして判断を誤る原因になっているからだ。世界の８００人以上の研究者がやめることに賛同した一方、科学的な判断や意思決定にも影響しかねないと反論も出ている。 論文は、疫学や統計学などが専門のスイスと米国の研究者３人が執筆した。抗炎症薬の副作用について、実際にあった不思議な「矛盾」を紹介している。同じ薬の副作用を調べたのに、ある試験は薬と副作用に「関係がある」とし、２年後の別の試験は「関係なし」と結論づけた。 なぜこのようなことが起きるのか。論文は「統計的に有意」の解釈が誤っていたからだと書く。 「統計的に有意」とは、ある…
多重共線性のシミュレーション - 井出草平の研究ノート
下記エントリーの続き。 ides.hatenablog.com こちらの教科書から多重共線性について Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and STAN (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science) 作者:McElreath, RichardChapman and Hall/CRCAmazon Richard McElreath - Statistical Rethinking_ A Bayesian Course with Examples in R and STAN 6.1. 多重共線性 一般に、回帰モデルに追加する潜在的な予測変数が多くあることは事実である。たとえば、霊長類のミルク・データの場合、我々が結果として選ぶどの列も予測するために利用可
リーディングDAT | 統計数理研究所 統計思考院
思考院トップ 統計思考院の事業活動 リーディングDAT 2022年度 リーディングDAT無料動画 思考院トップ 統計思考院の事業活動 統計教育動画配信 リーディングDAT無料動画 情報・システム研究機構 データサイエンス高度人材育成プログラム リーディングDAT無料動画 ※2023/6/30に「3. 因果と相関」の一部の図を差し替えた動画を公開しました。内容には変更ありません。 リーディングDAT講座の動画公開について ここでは、2021年度リーディングDAT L-A講座（4日間）の前半2日間分、および、関連して作成された補助動画を無料で公開しています。後半2日間分は有料の講座として開催中で、当面は公開の予定はありません。講義の特徴などについてはこちら（所外 YouTube）の動画をご覧ください。 ・動画中で言及されている「付録」については各講師の判断で一部のみPDFで提供します。また、も
統計教育動画配信 | 統計数理研究所 統計思考院
下記の通りです。 入門的な部分（初日前半） 川崎講師「データの可視化と要約」 立森講師「相関と独立性」 立森講師「因果と相関」 L-Aの中では比較的高度な部分（最終日） 二宮講師「モデル選択とAIC」 二宮講師「一般化線形モデル（GLM）」【2020.6.3追加公開】 伊庭講師「主成分分析とその周辺」 これらの動画は受講生の復習用に準備されたもので、画質等も十分ではありませんが、その点はご容赦ください。各部分は比較的独立に視聴できるようになっておりますが、2.の部分で今回非公開の部分への参照があります。テキストおよびスライドの頒布は行っておりません。 「データの可視化と要約」講師：川崎 能典（統計数理研究所） 1. データの属性と可視化 2. 分布特性の定量的記述 3. 欠測値について 「相関と独立性」講師：立森 久照（国立精神・神経医療研究センター） 1. 図による2変数間の可視化 2.
昨年自殺者、１１年ぶり増 コロナ影響か、女性深刻―厚労省速報値 2021年01月22日10時09分 【図解】年間自殺者数の推移 厚生労働省は２２日、警察庁の統計に基づく２０２０年の自殺者数（速報値）が、前年確定値より７５０人（３．７％）多い２万９１９人だったと発表した。自殺者は１０年連続で減少していたが、女性の自殺が２年ぶりに増え、男女合わせた人数はリーマン・ショック後の０９年以来１１年ぶりに増加に転じた。人口１０万人当たりの自殺者数（自殺死亡率）も１６．６人となり、１１年ぶりに増えた。 女性の自殺増の背景には、新型コロナウイルスの感染拡大による経済悪化などがあるとみられる。厚労省の担当者は「女性は健康や生活苦、家庭問題などを理由とした事例が増えている。相談窓口を拡充し、悩む人を支援機関にしっかりつなげたい」と話している。 厚労省によると、男性の自殺者は前年比１３５人減の１万３９４３人で１
新型コロナウイルス感染禍に関わる社会心理学研究（ウェブ調査）情報まとめ 共有ログインお使いのブラウザのバージョンはサポートが終了しました。 サポートされているブラウザにアップグレードしてください。閉じる ファイル編集表示ツールヘルプユーザー補助機能デバッグ
前処理大全の「分割」の章では、予測モデルの評価のためのデータセット分割方法が解説されています。基礎から時系列データへ適用する際の注意まで説明されているだけでなく、awesomeなコードの例がRおよびPythonで書かれており、実践的な側面もあります（お手元にぜひ！）。 しかし今回は、Awesome例とは異なる、より新しいやり方で・簡単にRでのデータ分割を行う方法を紹介したいと思います。前処理大全でも取り上げられているcaretパッケージですが、その開発者のMax Kuhnが開発するパッケージの中に rsample を使う方法です。ここでは前処理大全で書かれている一般的なデータと時系列データの交差検証による分割をrsampleの使い方を紹介しながらやっていきます。加えて、rsampleの層化サンプリングについても最後に触れます。 1. レコードデータにおけるモデル検証用のデータ分割 zeal
EMアルゴリズムとともだちになろう | ドクセル
スライド概要 2022年8月14-16日に行われたベイズ統計学勉強会'22夏（いわゆるベイズ塾夏合宿）での発表に使ったスライドです。質問・ご意見等がございましたらメール（h.muto[at]zm.commufa.jp）等でお知らせください。
学会報告「ネット利用による世論の〈分極化〉効果の検証」
情報通信学会＠駒澤大学で、11月30日に標記の報告を行ないました。報告用の資料を以下にアップしておきます。 情報通信学会の第41回大会ページに掲載の 報告要旨 当日配付した 予稿（pdf） （11/1提出：11/26修正） 当日用いた パワーポイント（pdf）
この記事は、以前『統計学のセンス』を読んだ時から気になっていたことを思い出したので、単にRで試してみたという備忘録です。 非劣性検定（等価検定）の話題は、本書の最後にある8.3節「非劣性の検証とは？」であくまでも付録扱いとして登場します。ここでは、 統計学的検定は通常「有意差検定」といわれるが、 1) 標本数を大きくすることによって「医学的に有意でない差」を「統計学的に有意」とすることができる 2) 標本数を小さくすることによって「医学的に有意な差」を「統計学的に有意でない」とすることができる という欠点があることは意外と知られていない。（同書p.143） という有意差検定の問題点を指摘した上で、1980年代後半ごろから新薬審査に当たって「標準薬と同等程度の有効性」が検証できれば認可されるという流れが出てきたことで、積極的に同等性を検証するというニーズが出てきたという話題が紹介されています
女性の貧困
2020年７月。厚生労働省が日本の相対的貧困率の最新値を発表しました。人口全体の貧困率は、15.4%、17歳以下の子どもの貧困率は13.5%。全人口の６人に１人、子どもの７人に１人が貧困ということになります。統計は、その年の数年後に発表されるので、この数値は2018年の貧困率となりますが、これを時系列でみると、1980年度からずっと上昇傾向にあることがわかります。 厚生労働省は、これ以上の詳しい数値は出していません。しかし、データを男女別や、家族タイプ別に推計し直すと、日本の女性の貧困の状況が怖いほどに赤裸々にわかります。あなたは、勤労世代（20歳から64歳）の一人暮らしの女性の3人に1人が貧困であることを知っているでしょうか。それどころか、（65歳以上の）高齢期の一人暮らしの女性の貧困率は、46.2%です。２人に１人が貧困なのです。 これは、女性にとっては、大問題ではありませんか。だって
令和２年中における自殺の状況 - 厚労省・警察庁
(5/22追記あり)[雑記] R 4.2.0のリリースでにわかに盛り上がる Base Pipe “|>” とは何なのか? %>%との違いを調べました
Twitterにて@eitsupiさんに 「Base pipeのプレースホルダーを二回以上使用すると、その数だけパイプ以前の処理を繰り返し評価してしまう」という情報をいただきました! この仕様を踏まえると、今後プレースホルダーが二回以上使えるようになる日は来ない可能性があるな🤔と思いました。詳しい内容は「追記」にて追記させていただきました。 こんにちは。大変分かりやすい記事をありがとうございました。 プレースホルダーを二回使えない件ですが、これは意図的と思われます。 ↓の投稿にもあるように、ベースパイプは_の中身をそのまま評価するため、複数回使用すると計算量が何倍にもなるからです。https://t.co/A8Oxi3B4Qn — えいつぴ (@eitsupi) May 21, 2022 はじめに こんにちは! このブログは当初初心者向けのコンテンツを提供する場として始めたのですが、いよ
![(5/22追記あり)[雑記] R 4.2.0のリリースでにわかに盛り上がる Base Pipe “|>” とは何なのか? %>%との違いを調べました](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/11dadcf53a948c66f6387c303805f83f707f3c9d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi0.wp.com%2Fexcel2rlang.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F05%2Ffd0ef023e64effb63589225b32bf1fbd.jpg%3Ffit%3D853%252C480%26ssl%3D1)
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国際比較に使える唯一の指標「超過死亡」で明らかになる実態 - 新型コロナウイルス情報室 - Quora
孫さんがPCR検査を大々的にやるとツイートしたら、多くの方から医療崩壊が起こるというメッセージが来ているようですが、なぜ医療崩壊が起こるんでしょうか？に対するKenn Ejimaさんの回答 - Quora
アベノミクスの「成果」を示すデータ集 - モノシリンの３分でまとめるモノシリ話
統計学の講義資料(2022年度) | Logics of Blue
統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai
出生数90万人割れへ 19年、推計より2年早く - 日本経済新聞
19年の出生数が急減 1～9月、5.6%減の67万人 - 日本経済新聞
COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード #StopCOVID19JP
8月初めに再び緊急事態宣言レベルの感染拡大 8割おじさんこと西浦博さんが最新のシミュレーションを公開
新型コロナのPCR検査陽性率 数値をどう解釈すべきか（忽那賢志） - エキスパート - Yahoo!ニュース
検診で乳がんが発見された人が100人いたとして - NATROMのブログ
いま、L452R変異株がどれだけ増えているかを考える
ワクチン接種後死亡1002人「接種と因果関係」結論づけられず | NHKニュース
因果推論とグラフ理論 - エクサウィザーズ Engineer Blog
産経・FNN世論調査の不正にたいする見解｜三春充希(はる) ⭐第50回衆院選情報部
Open Source Insights
「統計的に有意」誤解の温床で有害 ネイチャー論文波紋：朝日新聞デジタル
昨年自殺者、１１年ぶり増 コロナ影響か、女性深刻―厚労省速報値：時事ドットコム
新型コロナウイルス感染禍に関わる社会心理学研究（ウェブ調査）情報まとめ
Rでのナウなデータ分割のやり方: rsampleパッケージによる交差検証 - 株式会社ホクソエムのブログ
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