犯罪統計資料は、犯罪統計規則に基づき、全国の都道府県警察から報告された資料により作成したものです。 犯罪統計は、犯罪を数量的に観察することによって社会の治安情勢を客観的にとらえようとするものであり、刑法犯の認知状況や検挙状況、特別法犯の検挙状況等を把握して、各種警察活動に役立てています。
犯罪統計資料は、犯罪統計規則に基づき、全国の都道府県警察から報告された資料により作成したものです。 犯罪統計は、犯罪を数量的に観察することによって社会の治安情勢を客観的にとらえようとするものであり、刑法犯の認知状況や検挙状況、特別法犯の検挙状況等を把握して、各種警察活動に役立てています。
国土交通省においては、倉庫事業の経営状況を把握するため、毎年、倉庫業法第27条に基づき、倉庫事業経営状況報告を実施しております。 つきましては、対象事業者様におかれましては以下の電子報告書（Excel）に入力の上、メールにて送信いただきますようよろしくお願いいたします。 本件報告を踏まえ取りまとめる資料については、倉庫事業に係る税制度や中小企業対策等のためのデータとして活用されますので、皆様のご協力をよろしくお願いいたします。 <令和５年度記入要領> ＜電子報告書＞ R５報告書（普通） R５報告書（冷蔵） R５報告書（サイロ） R５報告書（木材） R５報告書（鉄鋼） ＜送付先メールアドレス＞ hqt-soko@ki.mlit.go.jp （ご参考）結果 平成２８年度倉庫事業経営指標（概況） 平成２９年度倉庫事業経営指標（概況） 平成３０年度倉庫事業経営指標（概況） 令和元年度倉庫事業経営指
先日のことですが、こんなことを放言したら思いの外伸びてしまいました。 データ可視化は一時期物凄く流行った割に今はパッとしない印象があるんだけど、それは結局のところデータ可視化が「見る人に『考えさせる』仕組み」だからだと思う。現実の世の中では、大半の人々は自分の頭で考えたくなんかなくて、確実に当たる託宣が欲しいだけ。機械学習やAIが流行るのもそれが理由— TJO (@TJO_datasci) 2024年8月28日 これはデータサイエンス実務に長年関わる身としてはごくごく当たり前の事情を述べたに過ぎなかったつもりだったのですが、意外性をもって受け止めた人も多ければ、一方で「あるある」として受け止めた人も多かったようです。 基本的に、社会においてある技術が流行って定着するかどうかは「ユーザーから見て好ましいかどうか・便利であるかどうか」に依存すると思われます。その意味でいうと、データ分析技術にと
Edward Rolf Tufte (/ˈtʌfti/;[2] born March 14, 1942),[1] sometimes known as "ET",[3] is an American statistician and professor emeritus of political science, statistics, and computer science at Yale University.[4] He is noted for his writings on information design and as a pioneer in the field of data visualization.[5] Biography[edit] Edward Rolf Tufte was born in 1942 in Kansas City, Missouri, to
はじめに この記事では今回開発したWebアプリ、自閉症識別（後に理由を説明しますが、動作が大変モッサリです）を公開するまでの経緯や考え・思いをまとめた。 6月中旬に差し掛かる頃から、Aidemy PewmiumのAIアプリ開発コースで、Pythonを用いてアプリ開発を行えるようになることを目標に学んできた。その成果として開発したのが、顔写真から自閉症を判別するWebアプリだ。 この記事では私自身がプログラミング超初心者として、そしていち支援者として感じたことも多く綴っているため、必要に応じて適宜読み飛ばしてもらえると良いかもしれない。 開発開始に至るまで 私はこちらの記事にあるように、保育士として児童発達支援に関わってきた。大変ではあるが非常に楽しい仕事だった。とはいえAidemyの講座受講中、成果物を何にするかをずっと考えていたが、この領域で何かやろうなんてことは全く考えていなかった。
統計的差別（英: statistical discrimination）とは、統計に基づいた合理的な判断によって、差別が生じるというメカニズム（理論）である。統計による差別とも言う。 例えば、企業が採用段階において、労働者の能力を個人の実際の能力ではなく、「学歴」や「性別」などといった、労働者が所属する属性ごとの統計的な平均値に基づいて推測し、採用の判断をする結果、属性ごとの賃金格差が拡大するなどの差別的状態が生じることを言う[1]。 「統計的差別」（または「統計による差別」）とは、経済主体（消費者、労働者、雇用主など）が、交渉相手の個人に対して不完全な情報しか持っていない場合に、統計的に合理的に判断しようとした結果として、人種または性別に基づく不平等が生じるという行動で、「差別の経済学」と言う経済学的理論に基づく用語である。 この「統計による差別」の理論によれば、経済主体が合理的で偏見を
先日のことですが、以下のニュースが統計的学習モデル界隈で話題になっていました。 肝心の箇所が会員限定コンテンツなので簡潔にまとめると、従来モデルよりも説明変数に入れる海域の数を増やした上で、Lasso（L1正則化）回帰で多重共線性を抑えつつ汎化性能を高めるというアプローチを取った、というお話です*1。これは回帰分析という基本に立ち返った、昨今の「猫も杓子も生成AI」という流れからは一線を画した試みで、いかにも玄人好みという感があるなと僕も感じた次第です。 一方で、僕が身を置く広告・マーケティング業界でもMMM (Media/Marketing Mix Models)を初めとして様々なタイプの回帰分析が広く行われていますが、個人的に見聞する範囲では冗談でなく本当にピンキリで、中には「そんなデタラメな回帰分析で本当に役員会の意思決定に使っているんですか？？？」みたいなケースも珍しくありません。
#アンケートなんてするな アンケート(questionnaire)って多数決とるものだと思ってました。(小並感) アンケート調査して、そこからエビデンスになるものを見つけて、意思決定に使う。というところまでやりたいと考えた時に、「とりあえず多数決とりました」ってだけではあまりにもパンチ(説得力)が弱すぎると思って勉強し始めたのが始まりでした。 勉強してみるとアンケートって 質問文の聞き方だけで回答が偏る 質問で聞いたことしか収集できない 集めたいように設計することもできる などなど気にするべきところがたくさんありました。 中にはこのような注意点を「知らないor知っていて政治的に利用」する事に対して(正しく使えないなら)アンケートなんてするなと書いてある本もありました。 アンケートはPDCAのどの段階でも使うことができ、(結果に対応する因果に当たる)ユーザーの気持ち部分を定量化できるので、使
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2012年2月） 雑多な内容を羅列した節があります。（2019年7月） 出典検索?: "調査" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL 統計を取ることを「統計調査」というように、その目的あるいは対象の後に「調査」とつければ「その目的、対象について調べること」という意味になる。そのような場合、内容的には研究とあまり差がない。より狭い範囲では、対象に手を加えずにその有り様を記録することで、その点では実験とはっきりと異なり、観察に似るが、観察がより広い範囲、あるいは質的な記録を含むのに対して、調査は数値に表れるような対象であることが多い。また
年齢階級 第１位 第２位 第３位 第４位 第５位 年齢階級 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 死因 死亡数 死亡率 割合(%) 総数 悪性新生物
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