【死傷率30%で戦闘効力が喪失_言説の検証論文】 : 戦史の探求
戦史の探求 戦史の情報を整理し探求するサイトです。 古今東西の全てを対象とし、特に戦況図や作戦図に着目しながら戦略・作戦・戦術について思索します。 軍事的文脈おいて全滅とは部隊の3割が死傷したことをいう、という言説は一般にまで浸透しつつあるようです。ただこの言説が何を根拠に言われているのか辿るのは難しく、かなり朧げなものです。この言説は日本だけでなく諸外国でも類似的なフレーズが広まっており、確かに軍人にもそれを使う者はいますが公的な一致は無いというのが実情です。 本拙稿は誰が言い始めたかという起源調査ではなく、実戦データの統計を見ることでこの死傷率N％で機能喪失の言説がそもそも正しいのか、実戦の運用に足るものなのかをテーマとします。そのために米国で行われた調査論文の結果を紹介しながら書いていきたいと思います。 戦史を学んでいる人々にとっては予想通りの結果でしょうが、調査の過程で浮かび上がっ
Covid Trends
This interactive charts the new {{selectedData.toLowerCase()}} of COVID-19 in the past week vs. the total {{selectedData.toLowerCase()}} to date. When plotted in this way, exponential growth is represented as a straight line that slopes upwards. Notice that almost all countries follow a very similar path of exponential growth. We're all in this together. Learn more. To learn more about this graph,
因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
統計学入門−目次
最終更新日：2022年08月24日 前口上へ 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
なぜ日本人の3人に1人は「自力で生活できない人を政府が助ける責任はない」と考えるのか - あままこのブログ
去年の話になりますが、ある統計を元にした2つの記事が注目されたことがありました。 Ａｆｔｅｒｎｏｏｎ Ｃａｆｅ 日本の貧困対策がどれほど貧困かよく分かる数字（BLOGOS版） 自力で生きていけない人たちを国や政府は助けるべきだとは思わないと言う人が日本では三人に一人以上もいることがアンケートでわかりました。 日本 38％ アメリカ 28％ イギリス 8％ フランス 8％ ドイツ 7％ 中国 9％ インド 8％ 日本はなんという生きにくい国なのでしょうか。 「人様に迷惑をかけるな」という日本的な美徳は、度が過ぎれば他人に冷酷であることの裏返しでもあります。（中略）こういう冷酷な国民性だから生活保護をサディスティックに攻撃する政治になるのか、それともこういう政治だから人々の心がささくれ立って冷酷になってしまうのか、卵が先か鶏が先かですが、どこかでこの閉じたスパイラルを断ち切らねばいけませんね。
Web系女子がLispと出会って統計学に目覚めるまでのお話 - あんちべ！
こんにちは！今年の春からWeb系企業でHTML/CSSデザイナーとして働きだしたキラキラ女子（を目指してる）のあんちべ（23）です！よろしくお願いします！私は普段自社のWebサービスのCSSなどを書いている*1のですが、最近データマイニングに興味を持ち始め、データを分析して、自社サービスの売り上げ改善に貢献したいなーと思うようになりました！でも。。。私は文系出身で統計学とか全然わからない*2し、プログラミングも得意じゃない*3し、高価な統計解析ソフトを買うのも辛いです。。。無い無い尽くしですね＞＜；！そんな私に救いの手が！インストール作業不要で、便利な統計処理機能が色々あって、しかも無料という素晴らしいソフト*4を発見しました！その名も"Incanter"です！なんでも、 Lispっていう古くから使われてきた実績のあるプログラミング言語で動いてて、Lispの文法でどんな処理をすればよいかを
Social Network Analysis | Coursera.org
M.A. in International Relations, Security, and Strategy
生活定点1992-2018｜博報堂生活総研
生活定点とは？ 1992年から隔年で実施している生活者の意識調査です。同じ質問を繰り返し投げ掛け、その回答の変化を定点観測しています。
asahi.com（朝日新聞社）：千葉県、初の人口減少 東京圏１都３県も人口減時代に - 社会
印刷 人口が減少している市区町村 千葉県の人口が昨年、１９２０年の統計開始以来初めて減少することがわかった。東京、神奈川、埼玉を含めた１都３県の東京圏の人口はこれまで増加基調が続いてきたが、先陣を切って人口減時代に入る。 千葉県の毎月常住人口調査によると昨年１２月１日は６２０万９３０３人で、年始から７７２４人減った。年末に大きく増える要因はなく減少は確実。今年１月末発表の調査月報で確定する。県は２０１０年に作った長期計画で１７年までは人口増を続けると予測していたが、７年早くなった。 引き金は、東京に近く、県全体の人口増を引っ張った柏、松戸市など常磐線沿線の東葛飾地域や、市川、浦安市など東京湾沿いの京葉地域の変化だ。一昨年は両地域の計１２市で計２万８４６８人増えたが、昨年は１２月までの時点で５４３人増に縮んだ。 東日本大震災で浦安市は液状化で大きな被害を受けた。東葛６市は放射線量が高
第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 14th)－大規模分散データマイニング 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog
2011/10/16 "第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京"を開催しました。 第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 14th)−大規模分散データマイニング 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB勉強会＠東京 について」(10分) 講師 ： id:hamadakoichi [Twitter:@hamadakoichi] オープニングト
corte.si
For the last fortnight I've been hard at work on a new project that aims to examine trust and security on the web at scale. The basic idea is to use a browser instance to render a URL, and then to extract all persistent state with browser forensic techniques afterwards. This gives you a dump of cookies, cache contents, Flash storage, HTML5 databases, and so on. At the same time, all traffic is rou
2008年頃から顕著になった「日本社会のクルマ離れ」 - とれいん工房の汽車旅12ヶ月
「若者のクルマ離れ」といった言葉が交わされるようになって5、6年は経っただろうか。 最近の若者は昔と違って……とか、クルマに魅力がないからだ、とか、経済的要因ででクルマを買うことができないからだ、とか様々な文脈で語られことが多いが、実は、そのほとんどが印象論に過ぎない。国交省や警察庁、業界団体の統計データで、たとえば「年齢別のクルマ所有率」なんて統計は存在しない。もちろん、メーカーやディーラーは彼らの内部でのデータはあるのだろう。購入者の中で10・20歳代の若者が占める割合が減っているというのはなんとなく想像できるが、それらがオープンにされることはない*1。きちんとした数字も出さずに「若者のクルマ離れ」ばかり強調しても他の関係者に共感を持ってもらえるはずがないのに…… と、冒頭から話が横道にそれた。 ここに面白い資料がある。「数字でみる自動車」(日本自動車会議所)という、毎年、どこからか私
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
｢モテる女｣の法則とは？ ｢ブス｣がモテている実態と背景を詳細分析！
｢モテる女｣の法則とは？ ｢ブス｣がモテている実態と背景を詳細分析！2011.01.19 11:307,299 福田ミホ 意外だけど、納得！ 米国の大手出会い系サイトOkCupidが、サイト内でのデータを使って、どんな女性がモテるのかを分析しました。やり方としては、女性のルックスに対する評価と、実際に女性が受け取る男性からのメッセージの数の関係を分析したのです。その結果、世間でよくある｢あいつブスなのにモテてるみたいだけど、何なの？｣という状況がデータ上でもはっきり確認されました。その状況はどのように、なぜ発生しているのでしょうか？ 以下、OkCupidで行われた分析の詳細です！ 今回は女性の魅力について分析してみたのですが、ありがちな写真の分析とかではなく、写真の向こうにあるもの、つまりその写真を見て男性が女性をどう評価し、行動したのかを分析しました。 いろいろ発見がありましたが、主にこ
携帯電話端末にいくらまで払えますか？ 携帯キャリアによって違い
春商戦に備えて、携帯電話各社が魅力的な新端末を次々と発表している。携帯電話ユーザーは端末にいくらまで払っていいと考えているのだろうか。 価格.comの調査によると、「携帯電話を購入する際、いくらまでなら支払ってもいいと思いますか？」と尋ねたところ、最も多かったのは「1万円～2万円」で22.5％。以下、「5000円～1万円」（21.3％）、「2万円～3万円」（16.6％）、「1～5000円」（14.6％）が続いた。価格.comでは「本体価格の通信料上乗せがなくなった今、『携帯電話を無料かそれに近い金額で購入したい』という意見は少なく、比較的現実的な回答となっているようだ」とコメントしている。 しかし、携帯キャリア別に見ると価格帯は異なっており、auとソフトバンクのユーザーは「1万円未満」が5割弱を占めていたが、NTTドコモでは3割強にとどまった。平均金額では、NTTドコモが2万385円、au
Thomson Scientific ESI分野別論文出版数データ推移から見える日本の科学の苦境 (PDF in Google Docs)
特定のブラウザの問題修復にあたっており、この確認を省略する場合は、URL の末尾に ?browserok=trueGoogle ドキュメント を付けてください。 注: このパラメータの不正使用は禁じられています。 なお、まだ完全には機能しないのでご了承ください。
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[PDF]統計学入門 - 小波秀雄