統計コンサルの議事メモ

統計や機械学習の話題を中心に、思うがままに

60 R Language Tips

R

RであれPythonであれ、プログラミング言語というのは多くの人がハマりがちなポイントがありますよね。そのようなときは先人の残した知恵に頼るのが良い解決策であり、Tipsが集積された資料があると大変うれしいですね。というわけでこれ。

60 R Launguage Tips
rstatistics.net

特にTip 1はRで使用可能な変数型によるトラップ（？）についての解説ですが、非常によくハマるポイントで私もいまだに引っかかります。これまで数値・文字列・日付型ぐらいしか扱ったことがない方は、Rを使うときはよく注意したほうがよいですよ。

統計モデルに思うこと

統計

機械学習や人工知能が認知されるにつれ、従来のデータ分析者が使用していたモデルという言葉の意味が変わってきたように思います。今日は自分なりに、統計モデルの意味について考えてみます。

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人工知能って何ですか

人工知能 機械学習

今日、ニュースを見ていたらこんな記事がありました。

人工知能が株式市場で存在感、学識者驚く的中率68％－将来８割可能も - Bloomberg

株式の将来予測に人工知能を用いることで上昇/下降を精度よく的中させることが可能であるとのことです。私は投資家ではないので的中率68%というのがどれほど凄いことであるかはわかりませんが、どうやらかなりのパフォーマンスであるとのこと。羨ましいですね。

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Mac Book Airを買いました

Mac

こんにちは、ushi-goroshiです。
先日は冬とは思えないぐらいに暖かい日があり、春を感じる今日この頃です。

突然ですが、Macデビューを果たしました。
Mac Book Airを買いました。

これまでずっと何をやるにも会社貸与のPCを使用していたのですが、Windows環境だとやりにくいことが色々あったりします（例えばGoogleのTensorFlowはWindows用にはリリースされていなかったり）。
なのでずっとLinux環境を作りたいと思っていて、以下の方法を考えてみました。

結果としてはいずれも❌で、VMのインストールは認められておらず、Mac版の貸与PCはありませんでした。
AWSはイケるか？と思ったのですが、Linuxインスタンスに接続するためのPuTTYのインストール申請が通らないようです。

というわけで自前でデバイスを用意せざるを得ず、SurfaceとMBAを悩んだ結果、どうせなら一度触ってみようということでMacデビューを果たしたという流れです。
無事にTensorFlowをインストールすることもできましたので、これから色々触ってみようと思います。

無作為抽出と無作為割り当て

無作為抽出 無作為割り当て 統計

こんにちは、ushi-goroshiです。
今日は（も）統計のお話。


有名なオンライン講座のcourseraでは統計学の講義もいくつかあります。
そのうちの一つ、Duke Universityの「Data Analysis and Statistical Inference」はRを使いながら統計の勉強ができる非常に親切な講義ですが、先日、この講義を見ていた際に無作為抽出と無作為割当の話がありました。
非常に大事な話なので、当ブログ本来の目的でもある備忘録として整理しておきます。

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