ピタゴラス勝率 - Wikipedia
ピタゴラス勝率（ピタゴラスしょうりつ、Pythagorean expectation）は、得点と失点からチームの勝率を予測するセイバーメトリクスの計算式である。チームの実際の勝率とピタゴラス勝率を比較する事で、どのくらい幸運であったかの検証も出来る。この名称はピタゴラスの定理と数式が類似しているところから来ている。PECOTAシステムやWARでもこの式を元に勝率を予測している。 概要[編集] ビル・ジェームズによって考え出された。ピタゴラスの定理に似た簡単な数式を利用してチームの勝敗記録を予測することは比較的容易である事が判明した。 算出方法は（総得点の2乗）÷（総得点の2乗＋総失点の2乗）である。 Runs Scored = 得点 Runs Allowed = 失点 式は実証結果に一致するように指数を変更したり、頻繁に改良されている[1]。 ピタゴラス勝率を改良したPythagenpat
ソーシャルゲームの確率への疑問、そしてユーザーが勝つ方法について - No Name Yet
ここ最近、『アイドルマスターシンデレラガールズ』（バンダイナムコゲームス）のガチャで散財といった話題が飛び交っているソーシャルゲーム界隈。 「ソーシャルゲームが抱える潜在リスク 「射幸心」あおる仕組みとは」 「 モバイルSNSゲームが儲かる本当の理由。かーずSPはなぜ１５万もつぎ込んだのか？」 「 ソーシャルガチャ課金誘導はすでにネットゲームを超えた」 コンプガチャや予告ガチャのほか、「ガチャで当たりが出る確率を運営が操作している」という話も、こうしたエントリでは語られている。ガチャの形式は置いておいて、確率については、全体の確率はその時々で上下させていることはあるだろうが、確率で選ぶと宣言していることについて、恣意的に結果を操作することはないだろう、と僕は考えていた。 しかし、「運営がアナウンスした確率通りに抽選が行われなかったのではないか」という例が『ドラゴンコレクション（ドラコレ）』
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
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
オススメされた統計学本を列挙 - ミームの死骸を待ちながら
冬に二週間シンクタンクでインターソすることになった。クリスマスとか関係ない。インターンで扱うテーマに統計の理解が必要となったため勉強したいという遅延学習法精神で、今のうちに統計学をざっくり勉強しておきたい。そもそも二年前、ブログを立ち上げた理由は「インターンの内容(Ruby)を先走って勉強する」ためでした。性格変わってない。 ところが僕の持っている統計本は こんなもんなので*1、何か一冊「ガチの教科書」がほしいなと思った。生物で言うと Molecular Biology of the Cell みたいな。そこでTLに聞いてみたところ、いろいろ教えてくれました。はてな人力検索とかもう不要ですね。大した答え来ないし*2 以下のメモは自分のために。といいつつアフィを張るのは下心。 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/
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
朝毎読日経 VS 地方紙のシェア争い：FACTA online
まずは下の一覧表をよくご覧いただきたい。新聞広告業界筋がABC協会の公表データをもとに集計した最新時点の新聞発行部数だ。自称「全国紙」の朝日、毎日、読売、日経、産経の5大紙と各地域のブロック・地方紙首位の部数とシェアが47都道府県別に並んでいる。新聞業界でも知る人が少ない極秘データで、新聞各社の真の実力が端的に表れている。 「毎日」脅かす「日経」の躍進 グレーの部分はその都道府県で部数が一番多い新聞を示しており、米大統領選挙のように1位総取りで「星取表」をつけると、読売が茨城、埼玉、千葉、東京、神奈川、滋賀、大阪、和歌山、山口の9都府県を制し、断然トップだ。これに対し、ライバルの朝日は奈良1県だけ。読売の強さが際立つ。しかも、読売は人口が多い関東と関西で1位を占め、部数を荒稼ぎしている。読売はさらに北海道、兵庫、福岡など25道府県で2位を確保した（注・以下、各県で2番手以下のブロック・地方
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