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analysisに関するnabinnoのブックマーク (8)

  • 野球を科学する技術-Pythonと統計ライブラリと分析基盤 #pyconjp

    PyConJP 2017登壇資料 https://pycon.jp/2017/ja/schedule/presentation/15/ #Python #野球統計学 #セイバーメトリクス #Airflow #Scrapy

    野球を科学する技術-Pythonと統計ライブラリと分析基盤 #pyconjp
  • 第4回 「アクセス解析」でも「Web解析」でもない

    Web Analyticsは「アクセス解析」や「Web解析」と訳されますが、実はどちらも微妙に異なります。「分析」と「解析」の違い、「アナリシス」と「アナリティクス」の違い、「ログ」や「アクセス」ではない理由など、紛らわしく悩ましい現状について整理しつつ、注意点をまとめました。 アナリティクス=解析ではない Web解析は英語では”Web Analytics”と呼ばれます。Web解析全般の意味で「アナリティクス」と言うと、たまに「Googleアナリティクス」の略だと勘違いされるのですが、「アナリティクス」は商品名ではなく一般的な英単語です。「分析」を意味する「アナリシス」をMerriam-Websterで調べると、“separation of a whole into its component parts”(全体を部品に分解すること)とあります。Wikipediaでは“Analysis i

    第4回 「アクセス解析」でも「Web解析」でもない
  • Japan Electricity Dashboard

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  • 生化夜話 第47回 美しすぎる相関性が生んだ思い込み - 乳酸と筋肉疲労

    実績ある過去。そして新たな始まりへ。 GEヘルスケア ライフサイエンスはCytiva(サイティバ)となりました。『プレスリリース(英語)はこちらから』 まずは、ちょっとした頭の体操です。 観察された事実1:多量の物質Xが存在する場合、症状Yは重度である 観察された事実2:少量の物質Xしか存在しない場合、症状Yは軽度である 導かれる結論:Xを減らすことで症状Yを軽減することができる さて、この結論は正しいでしょうか? 正しいかもしれませんし、間違っているかもしれませんね。物質Xが症状Yの原因である可能性もありますが、それとは逆に症状Yの結果として生成されたのが物質Xである可能性もありますし、全く別の原因Zがあって、XとYはともにその結果かもしれないのです。 全貌が明らかになっていない系について、得られた相関性だけで解釈してしまうと、間違った結論に達してしまうことがあります。 しかし、それでも

    生化夜話 第47回 美しすぎる相関性が生んだ思い込み - 乳酸と筋肉疲労
  • 偏差値 - Wikipedia

    正規分布における偏差値の分布。 偏差値(へんさち、英: T-score)とは、データの値を、平均50、標準偏差10のデータに変換(標準化)した時の値で、個々のデータについて平均からどれだけ離れているか感覚的に現す方法である。データの単位を消して一律の指標として表すことを目的とするので、結果的に無次元数となる。 以下の計算式で求められる[1]。 データが正規分布に従う場合、偏差値50がもっとも頻度が高く、偏差値50から離れるにつれて頻度が下がる。このとき全データのうち偏差値40~60の範囲に含まれる割合は約68%であり、偏差値30~70では約95%である。 学力試験・テストに導入されている学力偏差値は、受験者の得点が受験者全体の中でどの程度高い(低い)位置にあるかを知ることができる指標である。一般的なテストでは通常、偏差値は25(下位0.62%)から75(上位0.62%)程度の範囲に収まるこ

    偏差値 - Wikipedia
  • エクセルの分析ツールの使い方

    5.場合によってはエクセルの入ったCDを要求してきます.自分の使っているエクセルと対応したCDを使って,分析ツールをインストールしてください.

  • 実験計画学

    後期の授業である実験計画学はレポートと質疑応答主体の授業とします.期末試験さえできればよいというものではなく,実験計画学を理解するには,授業で主体的に考えることが大切です.授業に出席(出席とは質問にきちんと答えることを含む,じっと座っていても出席とはいわない)し,レポートをきちんと提出することが単位取得の必要条件です.

  • 分析 - Wikipedia

    英語版記事を日語へ機械翻訳したバージョン(Google翻訳)。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Analysis|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があります。

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