リンク 雨崎景夜の夜景空館 【フィリピン買春】ネットで話題「校長」とは【平均人数を引き上げたレジェンド?】 皆さんこんにちはこんばんは雨崎です。今回は校長について。レジェンド校長とはフィリピンで買春を行なった事で児童ポルノ禁止法違反等の罪で逮捕された人物であり、一部ネット上では「レジェンド」と呼ばれることもあります。「レジェンド校長」についてのス
![「生きたまま統計の教材と化した男がおるらしいな?」例えば校長が5人いたとしよう。 校長A:12000人](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/df43b145ed9829ada7fd48e1b30a53c3d60b2a68/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.togetter.com%2Fogp2%2F992969f113692d37d31d4cb482495d8f-1200x630.png)
誰と誰が性的な関係を持ったかという性接触のネットワークはHIVなどの感染症予防のために古くから研究されてきた。一方で、もっとも他人には知られたくないプライバシーに関わる内容ゆえに大々的な調査は不可能とされ、その実態は謎につつまれていた。 しかし2022年11月、静岡大学の守田智教授と長崎大学の伊東啓助教らのグループは、性風俗の口コミサイトに寄せられたレビューをもとに全国規模の「性接触ネットワーク」の構築に成功したと発表した。 その内容はどんなものなのか。守田教授と伊東助教が解説する。 「ネット上で公開されている風俗店のレビューはある人とある人が性的接触をした証拠なわけです。これを使ってネットワークを作れないかと考えました。レビューの中から女性キャストの名前と客のハンドルネームだけを抜き出して、誰と誰がつながっているのかというのを収集しました。 例えばAさんが静岡のお店で働くaさんに対して口
新型コロナウイルス感染症(国内事例) 現在患者数 / 対策病床数 ※軽症者等は自宅療養など、病床を使用しないことがあります(詳細) (現在患者数 前日より増加 前日より減少) credit APP (アプリ開発/提供): CC BY jig.jp 福野泰介 @taisukef (src on GitHub) 「厚生労働省提供 新型コロナウイルス対策ダッシュボードについて」「感染者PDFデータをJSON-API化して公開」 DATA: CC BY「新型コロナウイルス感染症について - 厚生労働省」→ JSON / CSV / TXT (集約版 CSV / JSON / APP) DATA: CC BY COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード JSON / CSV / TXT(厚生労働省、各都道府県公表データの集約) DATA: CC BY 「新型コロナウイルス患者
Executive Summary 統計の信頼性について疑問を呈した柳下毅一郎のツイートを、山形は一蹴した。が、その後勤労統計の集計方法の不備が露見した。ここから、この統計は捏造であり、それが相関しているならすべての統計が捏造だ、という極論を述べたブログが出た。しかし統計は、一かゼロか、完璧かすべて捏造か、というものではない。またその相互の関係も、機械的な関係があるということではない。信頼性の非常に広い幅の中で上下するだけなので、実際にどんな不備があってどのくらい影響を及ぼすのかを具体的に考えないと、妥当性のない陰謀論に流れてしまうだけだ。 はじめに しばらく前に、柳下毅一郎がこんなツイートをした。 アベノミクスで経済がよくなってるとおっしゃるリフレ派の方々は、なぜ財務省の出す経済指標は捏造されてないと信じられるのだろうか。— Kiichiro Yanashita (@kiichiro)
リクルートデータ組織のブログをはじめました。※最新情報はRecruit Data Blogをご覧ください。 Recruit Data Blogはこちら 汎用人型雑用AIの stakaya です。 たまたま数年前に社内のBLOGに書いたABテストのロジックのまとめ&比較記事を発掘したので、 このまま眠らせているのはもったいないぞと、 圧倒的もったいない精神を発揮し、シェアさせていただきます。 あの頃は私も若かった。 社内では”堅物・真面目・一途”で有名なものでして、下記文章がお硬いのはご勘弁ください。 はじめに 本記事は、施策の評価手法としてしばしば用いられるA/Bテスト(A/B testing)について、できる限り背後にある仮定を明記した上で、まとめたものである。 A/Bテストとは、主にインターネットマーケティングにおける施策の良否を判断するために、2つの施策(通常、A・Bと記載)を比較す
Powered By 画RSS February 14, 2011 都道府県のワーストを描いた地図を作ってみた 「The United States of Shame (CHART)」(恥のアメリカ合衆国)という地図が話題になっていました。 アメリカには50の州が存在しますが、この地図ではそれぞれの州に当てはまる「ワースト」なデータを名前にしてしまいました。地元の人たちにとっては迷惑な話ですが、面白いし、興味深いですね。ミシガン州は失業率が高いとかわかりやすいのもありますが、ニューヨークペンシルヴェニア州(指摘してくださってありがとうございます)では放火が多いとは知りませんでした。アメリカには州がありますが、日本には都道府県があります。しかも47ですから、アメリカと同じように「ワースト」を当てはめることができるのではないでしょうか。 ということでありきたりに作ってみました。 この地図を作製
(関連:ローマ字入力をお使いの方に、お尋ねします。 ※AZIK、ACT、JLOD… - 人力検索はてな) (関連:親指シフトの倉庫 Mac Fan 1月号に親指シフトの記事) 30代の有効投票数161票を元に、打鍵速度の劣化度平均をとってみたところ……主観ベースで「9.03%」打鍵速度が劣化することが判明。 しかも、回答者のうち4割の人たちは「20代前半には、最高速度を経験していない」か「まだローマ字入力に触ってもいない」と考えられそうであり、ほぼ同数が「低下率1.0%(加齢低下曲線と習熟上昇曲線の合成値がフラットになる世代だった)」と回答していた……というところからすると、順序効果を排除すれば……このデータは、 有効回答者88人の平均では、主観ベースで「15.69%」打鍵速度が劣化している。 という風に読むほうが、10代からキーボードに触れているがために、確実に20歳頃のピーク感を経験し
ちまたの競馬予想会社のうさん臭さは、「そんなに儲かるならなぜ自分で買わない」という言葉で表されるが、ほんとに儲かる人間はやはり自分で馬券を買っていることを証明した事件だと言える。 asahi.com(朝日新聞)が競馬の配当160億円隠す 英国人社長のデータ分析会社という記事を報じているが、新聞紙面ではその隣に関連記事も掲載されているので、これを引用する。 「なぜそんなに稼げた - 3連単を分散買い」(2009年10月9日付朝日新聞より) ユープロ関係者らによると、同社は、天候や出走馬の血統、騎手などの各データを入力、解析する競馬必勝プログラムを使い、高確率で配当金を得ていたという。だが、億単位の資金を使い、ほとんどの組み合わせの馬券を買うという、一般の競馬ファンにはまねできないやり方だった。 05年設立の同社が目をつけたのは、「3連単」という馬券。1着から3着までを順番通り当てるもので、配
2ちゃんねるのTV実況板の勢いをグラフで表示2008年10月12日 06時23分11秒 総レス数:65res/分 #│ 局 │ レス数. │ 率 │ 番組 . ━┿━━━━━┿━━━━━┿━━┿━━━━━━━━━━━━━━━━ 1│.テレビ朝日.│ 18res/分.│. 28%│渡辺篤史の建もの探訪 2│.TBSテレビ..│ 16res/分.│. 25%│時事放談 3│ NHK総合 . │ 14res/分.│. 22%│産地発!たべもの一直線 4│.日本テレビ.│. 6res/分.│ 9%│日曜テレショップ 4│.フジテレビ. │. 6res/分.│ 9%│おはよう茨城 6│ NHK教育 . │. 4res/分.│ 6%│テレビでハングル講座[再] 7│.テレビ東京.│. 1res/分.│ 2%│みんなとてれと
単勝1.5倍以下を買い続けると・・・ 鉄板と言われるような単勝1.5倍以下などの馬を買い続けると回収率はどのくらいになるのでしょうか?やっぱり控除を引いて75%に近い数字となるのでしょうか? これは例になりませんが、ディープインパクトの単勝を買い続けた場合、回収率は約150%となったはずです。 通常はこんなに上手くはいきませんよね・・・? データがあればおねがいしますm(--)m 当然の結果の様に思われますが、お願いされたので 2001年度 の1番人気の オッズ別回収率 1.0~1.5倍 396頭中 1着213頭 2着084回 3着037回 着外062回 単勝回収率72.70% 複勝回収率88.64% 1.6~2.0倍 694頭中 1着291頭 2着154回 3着092回 着外155回 単勝回収率76.28% 複勝回収率86.89% 2.1~2.5倍 771頭中 1着267頭 2着168回
多数派が必ずしも正しいわけではない――しかもそうである場合が少なくない――ということは、Yoshiの『Deep Love』シリーズや片山恭一の『世界の中心で、愛をさけぶ』が、大西巨人の『深淵』や金井美恵子の『噂の娘』、笙野頼子の『水晶内制度』、阿部和重の『シンセミア』、中原昌也の『あらゆる場所に花束が……』、鹿島田真希の『一人の哀しみは世界の終わりに匹敵する』などを発行部数なり売上げなりの面で圧倒していたとして、小説の面白さとして圧倒的に劣っているという一事をとっても明らかなのに、多数派の意見をよしとする多数決が様々の場面で多く用いられるのはどういうことなのだろうか。 ・多数派が正しくない場合 ある問題を正しく理解できている人たち(A)と、現時点で理解できていないが理解できるポテンシャルを持つ人たち(B)と、理解できない人たち(C)とがいる、ということを上図は示す。(もちろん、特に正規分布
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