Kengo Kato - 測度論的確率論 2017
講義内容予告 PDF 講義ノート PDF 宿題に関する注意 宿題はTeXで作成して、印刷したものを提出してください。宿題に関する注意は昨年度のものを参照してください。連絡事項 初回は4/11です。進行表 4/11 測度空間、カラテオドリの拡張定理 宿題1 (1.5はカラテオドリの拡張定理を認める)4/18 pi-lambda定理、完備化、Lebesgue-Stieltjes測度 宿題24/25 可測関数 宿題35/2 積分の定義 宿題4 (講義ノートのp.32-33は自習しておいてください)5/9 積分の性質 宿題55/16 直積測度、Fubiniの定理、確率空間 宿題65/23 期待値、確率変数の収束 宿題7 (宿題7の提出は5/30の補講時に変更します)5/30 (補講) 独立性 宿題86/6 休講6/13 独立確率変数列の構成、大数の弱法則、Borel-Cantelliの補題 宿題9
TechCrunch | Startup and Technology News
Yellow, an asset financier for solar energy and digital devices in Africa has raised $14 million series B funding in a round led by Convergence Partners with participation from the Energy Entrepreneur Fisker, the electric carmaker founded by the Danish auto designer Henrik Fisker, is gearing up to enter the Chinese market where competition is increasingly cut-throat, following in the footsteps of
スマートフォンの国内普及率は18.0％、1年でほぼ倍増 | 日経BPコンサルティング
スマートフォンの国内普及率は18.0％、1年でほぼ倍増 「携帯電話・スマートフォン“個人利用”実態調査2012」より 2012年07月25日 日経BPコンサルティング（東京都港区）はこのほど、「携帯電話・スマートフォン“個人利用”実態調査2012」の調査結果をまとめ、報告書を7月26日に発行する。この調査は、2000年に開始し、毎年実施している。今回、全132項目に対して全国の男女4400人から回答を得た。携帯電話の満足度、携帯電話とスマートフォンの所有状況、コンテンツの利用状況、データ通信カードとタブレット端末の利用状況、メディア接触時間の比較のほか、「携帯電話・スマートフォンを介して行われる購買」（以下、“携帯流通マネー”）などに焦点を当て、個人が携帯電話・スマートフォンをどのように使っているかを明らかにした。 「携帯電話・スマートフォン“個人利用”実態調査」 他年度の調査結果はこちら
独立行政法人 国立青少年教育振興機構【事業案内：調査研究事業】
プレリリース資料 表紙 はじめに 目次 Ⅰ. 調査の概要 1. 目的 2. 特徴 3. 調査内容 4. 調査方法 5. 研究会 6. 今後の予定 各年齢期における体験と体験を通して得られる資質・能力（体験の力）の関係（イメージ図） 本報告書を読むにあたって Ⅱ. 調査結果の概要 結果① 子どもの頃の体験が豊富な大人ほど、やる気や生きがいを持っている人が多い 結果② 友だちの多い子どもほど学校好き、憧れる大人のいる子どもほど働くことに意欲的 結果③ 小学校低学年までは友だちや動植物とのかかわり、小学校高学年から中学生までは地域や家族とのかかわりが大切 結果④ 年代が若くなるほど、子どもの頃の自然体験や友だちとの遊びが減ってきている 今後の青少年の育成における課題 Ⅲ. 基礎集計結果 1. 調査対象者の基本的属性 2. 「子どもの頃の体験」の実態 3. 「体験の力」の実態 4. 葛藤場面におけ
PRML 12章 確率的主成分分析を試す - 木曜不足
PCAを試す に続いて確率的主成分分析(Probability Principal Component Analysis)。 解析的に解けてしまって、閉形式の解がわかっているので実装としてはたいしておもしろくない(いや、いいことなんですけどね)。 M <- 2; directory <- "."; argv <- commandArgs(T); if (length(argv)>0) directory <- commandArgs(T)[1]; if (length(argv)>1) M <- as.integer(commandArgs(T)[2]); oilflow <- as.matrix(read.table(sprintf("%s/DataTrn.txt", directory))); oilflow.labels <- read.table(sprintf("%s/DataT
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
オープンソースソフトウェアで、一生使える「自前」の環境を
「高いライセンスを払ってデータベースを使わせたりＳＰＳＳを使わせたりMathematicaを使わせたりするのは大学までだ。それはあなたが高い学費を払っていたからだ。その先は、どこに所属しても、数年後は違う場所で働いているかもしれない」 「だから環境は自前で維持しなさい。そのためにソフトはオープンソースのものを使って、その使い方を学ぶことに時間を投資しなさい」 オープンソースソフトウェアで、 一生使える「自前」の環境を 自立とは、一人で立つことではない。 自立が、隷属の反対なのだとしたら、それはぶっちゃけマイクロソフトにだけ依存するのではなく、できるだけ多くの、匿名に近いほど無数の、人々に依存することで獲得される。 「自前」の環境は、あなた一人で作り上げることはできないだろうし、その必要も無い。 世界には、あなたの助けになりそうなものが、すでにたくさん存在するのだ。 しかし、あなたが「いろん
素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 - 人と組織と、fukui's blog
2010年03月13日 22:01 カテゴリ事業家養成講座 素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 Posted by fukuidayo Tweet 僕は1999年に就職活動をしました。会社は全部で8社ぐらい？受けたのかな。 受かった会社の選考よりも、落ちた会社の選考のほうが覚えているもので、あるシンクタンクを受けたときに提出したレポートの出来の悪さと、あるコンサルティング会社を受けたときに出たケーススタディーの答案を前に、頭が真っ白になったときのことは、今でもたまに思い出します。 どうやって分析し、自分の見解を示せば良いのか、まるでわからなかったのです。 それから数年がたち、僕はケーススタディーを受ける側ではなく、つくる側になりました。 データの見方を教え、伝える側になったのです。 そうなれたのは、データを分析する。ということに関して、助言を与え続けてくれた先輩・上司が
Google Public Data Explorer
The Google Public Data Explorer makes large datasets easy to explore, visualize and communicate. As the charts and maps animate over time, the changes in the world become easier to understand. You don't have to be a data expert to navigate between different views, make your own comparisons, and share your findings.
日本経済の現状 | rionaoki.net
経済産業省が公表しているスライドがよく出来ているのでここでも紹介（ht @kazemachiroman）。日本が抱える問題とここに至るまでの経緯が丁寧に解説されている。ではどうしたらいいのかという部分になると急に説得力がなくなるが、日本語だし全部読む価値はあるように思う。特に興味深いグラフを幾つか抜粋する。 日本の産業を巡る現状と課題 まず各国の貯蓄率の推移だ。日本は貯蓄率が高く、アメリカは借金だらけというイメージを持つ人が多いと思われるが、日本の貯蓄率はアメリカを下回っている。高齢化や社会保障によって貯蓄率が下がるのはしょうがないが、それにしても衝撃的な数字だ。 最近、株主主権の問題と絡めて話題となった労働分配率だがここでも日本は英米独仏などよりも高い水準を保っている。特にドイツが一番低いのは興味深い。 企業の海外移転に関するアンケート結果だ。多くの企業が生産機能移転を決定ないし検討して
あなたの職場に眠る“埋蔵金”を掘り起こして年3回ボーナスをもらおう：日経ビジネスオンライン
前回は、統計的アプローチによる問題解決法によって、国際競争力がどん底から世界一を回復して、国家の長期にわたる財政赤字が一挙に黒字になった米国の例を紹介し、日本政府も直ちにアクションを起こす事を提言した。今回は、職場で働く個人として自分達に何ができるのかについて少々お話をしてみたい。 職場には多くの無駄がある。それらを一つひとつ改善していくことによって“埋蔵金”を掘り起こす事が出来るのである。 多くの人は統計の「受動的使用者」である ある大手商社では、使用していない古い書類が詰まったキャビネットがいくつもあり、やたらとスペースを取っていた。それを処分して、空いたスペースにそれまで別のビルを借りていた関連会社が引っ越してくる事により、家賃を年間7000万円節約したことがあった。 この事例は本当の意味での埋蔵金発掘であるが、これほど極端でなくても、どの職場にももったいないスペースはある。また、イ
統計局ホームページ/日本の統計 2024－第2章 人口・世帯
〒162-8668 東京都新宿区若松町19番1号 電話 03-5273-2020（代表） ©1996 総務省（法人番号2000012020001）統計局 所在地・交通案内 サイトの利用について
IBM、予測分析のSPSSを12億ドルで買収
IBMが「インフォメーション・オンデマンド」戦略強化を目的にデータマイニングソフトのSPSSを買収する。 米IBMは7月28日、統合解析、データマイニングソフトの米SPSSの買収で合意に達したと発表した。取引はIBMがSPSSの株式を1株当たり50ドルの現金で買い取る形で行われ、買収総額は約12億ドルになる。取引は2009年下半期に完了する見通し。 SPSSは1968年設立のシカゴに本拠を置く統計解析ソフトウェア企業。近年ではデータマイニングの原理として「Predictive Analytics（予測分析）」を提唱している。予測分析は、企業が現状を分析し、事業の将来を予測・改善することを助けるツール。SPSSの予測分析ソフトは金融、通信、小売り、政府機関など幅広い分野で採用されている。 買収完了後、IBMはSPSSを情報管理ソフトウェアポートフォリオに組み込み、同社の「インフォメーション・
統計局ホームページ/統計Today 一覧
「統計Today」は、統計作成に携わる職員から統計の利用者、調査の対象者にあててお送りするメッセージとして、平成21年1月から掲載しています。職員が行った分析や試算、個人の見解なども交えて、統計の見方・使い方に関するヒントや、統計の整備・改善に向けた取組の理念・方向性などの統計に関する話題を折に触れてお届けしています。 ＜執筆者の役職名は、掲載日時点のものです。＞ 令和6年度掲載分 No. タイトル 執筆者 掲載日
R を利用する
この文章は2001年に書いたもので、かなり古くなってしまいました。 現在では Rjp wiki などを参照されたほうが良いと思います。 R はベル研究所で開発された S 言語に基づいたデータ解析用の環境で、 自由なソフト、オープンソースウェアとして公開されています。 商用ソフトと同様な統計式を使用できます。Unix, Macintosh, Windows のどれでも動きます。 ここでは詳しい説明ははぶくので、R に確実に入門するには CRAN のAn Introduction to R CRAN:Manuals 、あるいはその日本語訳 統計言語 R の関連ドキュメントの和訳 を読むことをおすすめします。 もちろん、データの扱いをすべて R に頼るというわけではないので perl などによるテキストデータの扱いに慣れていることも Unix 上でデータ解析をするのに必要でしょう。 データ解析
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アルゴリズム論の講義資料
機械受注は予想外の10.1％増、３カ月連続増加－判断上方修正(Update2 - Bloomberg.co.jp
http://kyoumu.educ.kyoto-u.ac.jp/cogpsy/personal/Kusumi/datasem04/taira.files/frame.htm
社会実情データ図録 Honkawa Data Tribune
日本の産業を巡る現状と課題(経済産業省資料) PDF