hanaori

noteでエンジニアをしています。 絶賛統計学を勉強中です。今統計学を勉強中の方やそんなに詳しくないよ、という方でも楽しんでもらえたり分かりやすいと思ってもらえるようなノートを書いていきたいなと思っています。ときどき山や日常の出来ごとも書きます。

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    R|階層線形モデルで渋谷区の賃貸価格を予想する

    以前の重回帰による賃貸価格の予測では、『最寄り駅ごとに賃貸価格の母集団分布(例えば各説明変数の母回帰係数)が異なりそう』という仮説を立て、1駅ずつ重回帰モデルを推定していきました。 ただ、駅が変わるとモデルの作り直しをしたりですんごいめんどくさい。 今回はそうした「最寄り駅」ごとに階層構造になっているデータに対する分析手法として知られている「階層線形モデル」を試してそうしたお悩みの解消を試みたいと思います( ˆoˆ ) ■ 今回やりたいこと・ 階層線形モデルを用いて賃料

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      • データ分析者さん以外にもおすすめしたい『データ分析のためのデータ可視化入門』

        訳者の1人である @kilometer00さん から『データ分析のためのデータ可視化入門』をいただいて、ざっくり読んだので感想を書きたいなと思います。 この本をおすすめしたい対象者・ データの可視化について学びたい人 ・ 伝わりやすいグラフを描きたい人 良いグラフ・悪いグラフについて考えたいとくに感動したのが、良いグラフ/悪いグラフはなんなのか、というところから説明してくれているところです。今まで R やその他のツールでグラフを書くことはありましたが、どう表現するのが適切

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        • 大学数学に入門しました -微分積分編-

          今年の 3 月に高校数学を一通り勉強し終えた ので、もうちょっと踏み込んだい内容を勉強したいと思い、微分積分を続けて勉強することにしました。9月に一区切りついたので勉強に使った本などを振り返りたいと思います。 こんなかんじの人間です統計学を勉強中なのですが、もう少し理解できるようになりたいな、と思って数学の勉強をはじめました。 ・ 文系(英文学科)出身 ・ Webエンジニア ・ 数ⅠA〜数ⅢCまでは一応復習済み 受講した講座一度勉強した範囲だったり、数学が得意という方は

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          • 統計学|検出力とはなんぞや

            検出力の手計算がいつもぱっとできないので、これを期に検出力についてまとめてみようと思います。同時にこれから勉強したい、今そこ勉強中だよという方の参考になるとうれしいです 🌱 統計的仮説検定の基本的な流れ最初に基本的な統計的仮説検定の流れを確認します。 1. 帰無仮説(H0)を設定する(例: μ = 0) 2. 対立仮説(H1)を設定する (例: μ = 1, μ > 0) 3. 有意水準(α)を決定する(例: α = 0.05) 4. サンプルから検定統計量を計算する 5

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            • 瀕死のお肌を助け隊 - むちゃくちゃ肌荒れしたときの対処法 -

              2020年3月末あたりにかつてない程の肌荒れに見舞われました。乙女としては非常にショックを受ける荒れっぷりでした。 幸いにも 1ヶ月ほどで回復することができたので同じように悩んでいる方に向けて、あるいは未来の自分に向けてその時なにをしたのかを残しておこうと思います。 症状・ お肌がデコルテ付近までザラザラ・ゴワゴワする ・ かつてないにきびの数(赤くて痛い 😢) もともとそんなに肌は強くないほうで、生理前や寝不足になったとき等かならずと言っていいほどニキビができてしまう

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              • 数学を勉強する時におすすめのツール

                少し前に高校数学をやり直したのですが、徐々に勉強スタイルが整ってきたので使って便利だったツールをまとめておこうと思います。 今から勉強はじめようと思ってる方や、もうすでにはじめられてる方の参考になればうれしいです。 GeoGebra Graphing Calculator 数式を入力するとグラフを描いてくれます。 Webブラウザやスマホ・iPadのアプリでも使用でき、ぱっとグラフの形を確認したいときにとっても便利です。 Webブラウザや iPad などでも使用できます

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                • 文系社会人が統計のために1から高校数学をやりなおしました

                  こういう人間です・ 文系(英文学科) ・ Webエンジニア ・ 統計を勉強中 モチベーションここ2年ほど統計を勉強しているのですが、そこで毎回立ちふさがるのが数学の壁でした。わたしは文系ということもあって数ⅡB(しかも途中まで)しか履修していなかったため、微分積分や線形代数などが出てくると理解することが難しく時間がかかってしまいます。 でももっと統計を知りたいし理解したい 😭 という気持ちをずっと感じていて今回数学をやり直すことにしました。 高校3年分と考えるとなかな

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                  • 蔵王連邦|はじめての雪山とキツネ村、ときどき子ヤギ

                    noteの登山部 with THE GUILDの面々で雪山ハイクに行ってきました。 わたしは京都出身で現在東京で働いていますが、どちらもあまり雪が降らないため雪にはかなりの憧れがあります。そのため誘っていただいたときはとても嬉しかったです。 今回行った蔵王連邦の地蔵山はロープウェイで頂上まで登ることができます。「雪山行くよ!」とまわりに報告したところ、いろんな方々に「危険だよ、生還してな」と言われ怖くて若干怯みましたが、蔵王は雪山初心者でも安心できる優しい雪山だったと思い

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                    • 中央アルプス|男前な風貌の空木岳で雲海を眺める

                      9月に登って空木岳です(ずっと下書きのまま放置していた熟成noteです👼) 前回は秋雨前線と台風の卵に挟まれ、前日(なんなら当日)までどきどきしながら天気を伺っていましたが、今回はなんの心配もなく晴れました。 今回は他の会社の登山部と合同登山。 社内のメンバーで行くのも楽しいですが、社外メンバーもとっても楽しい! ▲ スケジュール■ 9/13 6:00    中央アルプス駒ケ岳ロープウェイ 千畳敷駅 に到着 11:30   檜尾岳 登頂 13:45  熊沢岳 登頂 1

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                      • 北アルプス|白馬岳の1泊2日の大雪渓 満喫コース

                        白馬岳は北アルプスにある標高2,932mの山です。 今回は会社の登山部でちょっとハードだけど人気と噂の大雪渓を経由するコースを登って来ました。 空の青・草木の緑・雪の白が映える美しい山だったので、とてもおすすめです! 🗻 今回の旅程■ 8/23 5:30  猿倉(白馬尻小屋)に到着 9:00    岩室跡・大雪渓を登る 14:30  白馬岳頂上宿舎到着 15:00  宿の周りを散策 ■ 8/24 9:00  白馬岳山頂に到着 10:00   小蓮華山頂上   10:30 

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                        • ARIMAモデルでnoteの週間アクティブユーザー数を予測する

                          今年早々、note の月間アクティブユーザー数が1,000万人を突破したという記事が出たと思います。 実際 note はかなりの勢いで成長していますが、はたして過去のデータを用いて今後の成長の予測ができるのかどうか気になりました。 今回はGAの週間アクティブユーザー数データを用いて、どのようにnote が成長しているのか、次週のアクティブユーザー数が予測できるのかを見ていきたいと思います 😊 ■ 原系列・差分系列・対数差分系列の確認 ① 原系列 ・ 各時点で期待値・

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                          • R|imagerパッケージで画像処理

                            R Advent Calendar 2018の21日目の記事です( ˆoˆ ) imagerとはRで画像処理を行うためのライブラリ。 CImgというC++ライブラリがベースになっています。 この記事でわかること・ インストール ・ 画像の表現 (cimgクラス) ・ 画像の加工(リサイズ・トリミング) ・ 複数の画像を組み合わせる ・ GIFアニメーションを作成 インストール> install.packages("imager")> library(imager) ※

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                            • 北八ヶ岳|苔の森と白駒池

                              紅葉が見たくて10月中旬に北八ヶ岳に出きました(行ってから1ヶ月も経ってる)。秋山は初めてだったのでのんびり散策できればと思い白駒池を選択。 ■ 10/19 9:30  友達と茅野駅で合流 11:30 北八ヶ岳ロープウェイで山頂まで お昼〜夕方 五辻、麦草峠、丸山を経由し白駒荘に到着 ■ 10/20 9:00  白駒池でボートに乗っちゃう 10:30 高見石まわりを散策 12:00 現実に帰る ロープウェイ〜山頂 五辻、麦草峠、丸山 山頂さり気なさすぎて危うく見過ごす

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                              • Normal Q-Q プロットを理解する

                                重回帰で物件価格を予測する記事でNormal Q-Q プロットという図が出てきたと思います。初めて見られた方はなんの図か理解するのが難しかったのではないでしょうか?(わたしはさっぱりわからなかったです…。) 今回はこの図が意味するところを追っていきたいと思います。 Q-Q プロットの縦軸と横軸の関係Q-Q プロットは2つの確率分布からなるデータを縦軸・横軸に持ち、プロットの結果を見ることでデータが理論的な確率分布に従っているか確認できます。 その中でも Normal Q-

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                                • アラサーエンジニア シティボーイ化計画 - 都会のお得物件を統計的に探してみる -

                                  はじまりこの note を運営しているピースオブケイク社でエンジニアをしている hanaori です。少し前から統計学を勉強中でして、現実世界に当てはめて試せそうな題材を探している毎日を過ごしています。 そんな折、「弊社CTOが引っ越しを検討している」という話を聞き、 CTOの引越し先としてコスパの良い物件を、統計を使って探し出しだす のはどうかとひらめいてしまいました 😆 そこで、重回帰分析を用いてコスパに優れる物件を洗い出していきたいと思います。 今回探す物件の条

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                                  • R|ggplot2で箱ひげ図を描く

                                    * Rのggplot力をあげたいシリーズ第3弾 * (ggplot2の基本についてはこちらを見てね) この記事でわかること1.  基本の箱ひげ図の描画 2.  省略記法 1. 基本の箱ひげ図の描画 箱ひげ図を描くにはグラフの種類の部分に geom_boxplot を指定します。 今回は『あやめ』のデータを使っていきます。 aes のx軸にグルーピングしたい変数を、y軸にばらつきを確かめたい変数を指定します。 今回は、以下を指定します。 x:三種類のあやめの品種を表す 

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