RT @ishikun3: 日本における大学進学率は、すごい地域間格差と男女格差がある。 https://t.co/OrNlMfnouZ https://t.co/Y2JJciJKOB

RT @magicarchtec: 中央道上りの小仏トンネルの「速度回復願います」の音声アナウンス、反射の多いトンネル内で窓を締め切った車内でも音声突き抜けてきてびっくりしたけど調べてみると面白い資料発見。 壁面設置の特殊スピーカと波面調整したマルチスピーカ使ってるんだ。 ht…

RT @koro485: 早期公開されていた傾向スコアのチュートリアル論文、校正を経て綺麗な完全体になって公開された模様

RT @shima__shima: @h_okumura 拙作を含め幾つか資料がございます https://t.co/QoCwMxDYDG このような解説も執筆いたしました https://t.co/N0QD7qq7v4 ご関心があればご覧ください

RT @yachu93: 「生活保護受給者における精神病床入院の都道府県差」に関する研究が掲載されました。46000名を分析した結果，入院件数の都道府県差は7倍であり，関連要因として精神病床数や保護率が，他の要因（精神疾患患者数や介護施設数等）があるとわかりました。ご周知下さい…

RT @takahi: 「統計検定を理解せずに使っている人のために」シリーズが好きです。　https://t.co/ZVv2nrAFd0

RT @hayashiyus: @h_okumura 青山先生の「人はいかに数字を丸めるか」https://t.co/6XAKCoiSeq … … https://t.co/JtS8YkWkSZ でも同様の現象があると指摘されています。前職（日銀）で売上高や経常利益など、サ…

RT @shima__shima: .@ai_gakkai の人工知能学会誌に KDD2017 と RecSys2017 の会議報告が掲載され，無料公開されました： https://t.co/KvL5wF5ET6

RT @ibaibabaibai: 数学的にきちんとしたモデル選択の話としては　柴田里程氏の昔のこれ　https://t.co/n4QYJLwkHl　がよくまとまっているのでは（個人的には数学的にきちんとしていることに特に興味はないけど）特異モデルとかは出てこないけど，それはい…

RT @hayashiyus: 物理学科の学生向けに推測統計学を統計力学の言葉に翻訳して解説している。①想定している統計モデルでは真の確率分布は実現不可能、または、KLダイバージェンスのヘッセ行列が正則でない場合は、一般的な推測統計学の手法は適用できず留意が必要。 https:…

ちょっと違うけど、重さで図るか体積で図るか的な違い。四分位範囲も標準偏差も散らばりを測るもので測り方が違う。これはその話を取り上げており、PDFがネット公開されている。 https://t.co/ruQH5s1vC8

RT @yokkuns: 2値変量に基づく教師無分類における類似係数の選択 / “2 値変量に基づく教師無し分類における類似係数の選択 石 田   実＊ ，西 尾 チヅル＊＊ ，椿   広 計＊＊＊ Choosing a Similarity Coeffi…” http://t…

RT @f_nisihara: 著者が2008年の大学院での統計学授業で使った講義ノート。 - 「講義のーと : データ解析のための統計モデリング」（久保拓弥〔著〕） http://t.co/dHKtjPgmHZ

中央道上りの小仏トンネルの「速度回復願います」の音声アナウンス、反射の多いトンネル内で窓を締め切った車内でも音声突き抜けてきてびっくりしたけど調べてみると面白い資料発見。 壁面設置の特殊スピーカと波面調整したマルチスピーカ使ってるんだ。 https://t.co/oCBVCx6g40 https://t.co/0eMV5NWjgp

国立国会図書館は、令和3年度にオープンソースのOCR（光学式文字認識）処理プログラム #NDLOCR を開発し、GitHubでソースコードを公開しています。商用・非商用を問わず自由な利用が可能です。 NDLOCRについては国立国会図書館月報2022年11月号の特集記事でも紹介しています。 https://t.co/XRhRnXyQwa https://t.co/QOdkfrO2DB

Propensity score analysisの解説。 東大の康永先生が書いた解説論文無料で読めるんですね。コンパクトにまとまっているのでおススメです。 https://t.co/uTKIatTi9e

早期公開されていた傾向スコアのチュートリアル論文、校正を経て綺麗な完全体になって公開された模様

岩崎学 (2021). 「統計的因果推論の視点による重回帰分析」『日本統計学会誌』50(2), 363-379. https://t.co/pePQvBE5PL

@h_okumura 拙作を含め幾つか資料がございます https://t.co/QoCwMxDYDG このような解説も執筆いたしました https://t.co/N0QD7qq7v4 ご関心があればご覧ください

@h_okumura 青山先生の「人はいかに数字を丸めるか」https://t.co/6XAKCoiSeq … … https://t.co/JtS8YkWkSZ でも同様の現象があると指摘されています。前職（日銀）で売上高や経常利益など、サーベイ調査で集めた決算データを触ったのですが、やはりそこでも同じことが起こっていました。 https://t.co/17jDqXwI2p

.@ai_gakkai の人工知能学会誌に KDD2017 と RecSys2017 の会議報告が掲載され，無料公開されました： https://t.co/KvL5wF5ET6

数学的にきちんとしたモデル選択の話としては　柴田里程氏の昔のこれ　https://t.co/n4QYJLwkHl　がよくまとまっているのでは（個人的には数学的にきちんとしていることに特に興味はないけど）特異モデルとかは出てこないけど，それはいいでしょう．

物理学科の学生向けに推測統計学を統計力学の言葉に翻訳して解説している。①想定している統計モデルでは真の確率分布は実現不可能、または、KLダイバージェンスのヘッセ行列が正則でない場合は、一般的な推測統計学の手法は適用できず留意が必要。 https://t.co/gvslnmmaL0