線形判別分析 判別分析の目的は量的なデータを元に質的な結果を予想すること。例えば身長や体重、血圧といった量的なデータを元に、その人が健康か不健康かを判断する。線形判別とはデータを直線で分け、データが直線の左右どちらにあるかを判別する。図1は2…

主成分分析と因子分析の違い 1因子モデル 1因子モデルの図示 因子についての仮定条件 連立方程式を解く 2因子モデル 2因子モデルの図示 因子についての仮定条件 共通性 独自性 因子の回転 参考文献 主成分分析と因子分析の違い 主成分分析と同様、因子分析も…

最大化問題の立式 最大化問題を解く 寄与率 データの標準化 主成分負荷量（因子負荷量） 主成分得点 参考文献 最大化問題の立式 主成分分析の目的はデータの要約。の2変量のデータの散布図に、直交する2直線を引く。 図1このデータの特徴は座標という2次元の…

線形回帰モデルの問題点 過学習を避けるための方法 変数増減 縮小推定 次元削減 正則化 L1(Lasso)正則化とL2(Ridge)正則化 Elastic Net推定 参考 2022/08/27 統計検定準1級の学習時に内容修正 線形回帰モデルの問題点 回帰モデルの説明変数の数が大きくなり…

アンケートの自由記述欄などの文字列のデータに対して、特定の文字列を含むかどうかでダミー変数を作成する場合のコード。例えば頻出語句やキーワードなどをあらかじめ指定しておけば、アンケート回答者の属性にとって頻出傾向の違い等を分析することができ…

記述統計量（基本統計量）を算出する方法。最もオーソドックスなのはsummary関数。Rのデフォルトデータセットのirisを使う。連続値データは四分位点、カテゴリカルデータはサンプル数が表示される。 > data(iris) > summary(iris) Sepal.Length Sepal.Width …

分位数に従ってデータのカテゴリー化（連続値→離散値）する方法。データの情報量を落とす操作なので使う場面は相当限られる（なんらかの理由で表ではなくグラフを作成する場合など？） [quantile]を使ったデータのカテゴリー化 Rのデフォルトデータセットiri…

連番の数字の先頭2桁を取り出すときのコード。 例えばxを995から1005までの整数とし、ゼロを含む先頭2桁を取り出す。 > x <- 995:1005 > x [1] 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 > class(x) [1] "integer" はじめの5つのみ3桁の整数なので…

日比谷のゲシャリーコーヒーさんのセミナーに参加しました。講師は阪本義治さんでした。一昨年にスペシャルティコーヒーを飲み始めてから、生産国・地域とは別に「ナチュラル」やら「ウォッシュト」という言葉を目にするようになり、体系的に学ぶ良い機会だ…

にっぽん丸に乗って鳥島へ 鳥島クルーズの特徴 鳥島レクチャー 鳥島周遊 最後に 参考 にっぽん丸に乗って鳥島へ かねてからお世話になっている方から「鳥島を見に行くツアーがある」と聞き、迷わず参加を決めました。このツアーは商船三井客船「にっぽん丸」…

商船三井客船「にっぽん丸」の2泊3日のクルーズに参加しました。にっぽん丸との出会いは大学生時の東ア船事業です。その後1回クルーズに参加したので、今回は3度目の乗船です。前回の乗船時に、船内の飲食サービスの充実ぶりに非常に驚きました。レストラン…

初めて転職活動された（される）方なら分かっていただけるかもしれません。職務経歴書って以外と面倒なんです。「これまでの経歴書くだけ、すぐ終わる」「就活の時ESたくさん書いたし慣れてる」なんて思ってました。しかし転職活動を振り返ると、職務経歴書…

転職活動の面接で聞かれる質問はだいたい決まっています。 1次面接で聞かれる4つ質問 1次面接の対策方法 1.今までどんな仕事をしてきて、何が得意か 2.なぜ転職するのか 3.なぜこの会社がよいか＆4.この会社で何がしたいのか 2次面接（最終面接）で聞かれる…

フランスの写真家ロベール・ドアノーの写真展に行ってきた。渋谷Bunkamuraで3月31日まで開催されている。www.bunkamura.co.jp今回はパリの音楽をテーマにした展示。入口ではパンフレットと、展示作品にまつわる音楽を解説したペーパーをもらった。 パリの音楽…

母親が東京に遊びに来た。 来月引っ越すことになったため、 東京にいるうちに案内するなら今のうち、 と伝えると二つ返事で来ると言った。6年間も東京に住んでいながら、 遊びにおいでと言ったのは初めてだった。忙しくなかったと言えばそれも違うが、 そん…