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オッズ比とその有意性の作表において、参考になる文献(心理統計講座movie)
▽ Preview(お試し編)
https://youtu.be/653gN82lq0w
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#心理統計講座
#心理統計講座movie
ぼくのかんがえた最カワのアシスタントAI
自作アプリの紹介動画です。
pythonはデータ解析くらいにしか使ったことないので、知識はあやしいです。
使用したpythonのライブラリのライセンスの確認とGitHubの使い方を覚えたら、公開する予定です。
【音声】VOICEVOX Nemo
ウィッチハンターロビン 第26話 タイム・トゥ・テル
ファクトリーに侵入したSTNJメンバーは、ハントされたウィッチの末路と、<オルボ プロジェクト>の実態を知る。そして、ついに財前との対面を果たすロビンたち。しかし、全ウィッチの撲滅を理想とする彼に、彼女の言葉は届かなかった。その最中、藤堂が残した<プロジェクト ロビン>のデータ解析が終了する……。
瀬名ロビン:渡辺明乃/亜門:竹若拓磨/堂島百合香:氷上恭子/榊 晴人:福山 潤/マイケル・リー:結城比呂/烏丸美穂:幸田夏穂
原案:矢立 肇、村瀬修功/監督:村瀬修功/キャラクターデザイン:高橋久美子/音楽:岩崎 琢
©サンライズ
so36902680←前話 第一話→so36902542
デュレエ / 椎乃味醂 feat.初音ミク
39chオリジナル描き下ろし楽曲
Streaming & Download
https://karent.jp/album/3936
作品解説
https://studiognu.org/ja/works/duree
Music, Words, Arrangement:椎乃味醂
https://twitter.com/sheeno3rin
Artwork, Movie:StudioGnu
https://twitter.com/StudioGnu
CGI(3DCG)制作・監修 Kazuya Ohyanagi
素材合成 / コンポジション 柚璃遥
キャラクターデザイン / イラスト 浅マ
タイポグラフィー / グラフィックデザイン kohakuno
ALife実装撮影 ながい
グラフィカルプログラミング melonade
関連データ解析 naporitan
建造物構造設計補助 柴沼
シナリオ・動画設計 / 総監修 椎乃味醂
Vocal:初音ミク
Off vocal:https://piapro.jp/t/Eu-F
39ch:https://youtube.com/@HatsuneMiku
39ch公式Twitter: https://twitter.com/39ch_Official
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椎乃味醂さんコメント
ぼくは、物心が付いた時から初音ミクが存在したたぶん最初の世代で、音楽の原体験には当たり前にミクが在った。当時の印象は、「機械」でも「珍しい」でもなく、ただ純粋な「好き」でできていた。小学生のころ、ミクは一般層へ浸透する過渡期にあったようで、周りにも少しずつ存在が溶け込もうとしていたが、ここにはぼくと逆の人間も当然居た。人に嗜好があるのは当たり前だけれど、好き嫌いが言葉や仕草として向かうと、「嫌い」の方はより広く深い部分に残る。そういうものは未発達な精神を簡単にすり抜けてしまうから、気づけば昼の放送でミクの歌声が流れる度に知らないフリをして、中学ではミクで曲をつくったこともバレないように苦労した。こうして何年か経つと風向きが変わり、今度はミクやミクの影響下にある曲が断然「当たり前」になりかけていた。高校を卒業するころには「好き」と公に言える空気もあった。ぼくらが大人になったとか、SNSが全体に普及したのもあるけれど、そんな「当たり前」に接近した根本は、星の数ほどの人間が文化に出入りし、「想いや記憶」の投入と回収を繰り返し、流れの中で多様な進化・拡張を不断に引き起こしてきたからに他ならない。そして、16年分の記憶を織り交ぜ、今も瞬間瞬間に初音ミクは創造されている。この開かれゆく「未来」を以って、かつて否定された可能性と、これから生まれる可能性を掬い、肯定し、また想いを馳せる。
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[Psyc & Biz]【データ分析ライブ】相関係数マトリックス(相関表)を一括作成する方法の一例 - audio commentary ver.
▼ 元動画(解説なし / uncut ver. )
【データ分析ライブ】相関係数マトリックス(相関表)を一括作成する方法の一例 - uncut ver.
https://www.youtube.com/watch?v=DR_j6lz1xSU
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【FULL / 無料公開】正誤表あり 概要欄要確認 | [Biz] 第8回 データ分析の手法 - 因果関係のモデル、他(リカレント / リスキリングのためのデータ分析)
05:07 誤 -3.0 / 正 -0.3
05:07 誤 -3.0 / 正 -0.3
05:38 注:説明変数=独立変数、目的変数=従属変数
06:40 誤 .53 / 正 .51
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【FULL / 無料公開】 [Psyc] 2要因分散分析 - 概論(心理統計講座movie)
【FULL / 無料公開】 [Psyc] 分散分析 - 概論(心理統計講座movie)
https://www.nicovideo.jp/watch/so42888383
https://youtu.be/0qJi0d6uFgE?si=MH13My3I3MtKj6_D
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【都度払いとサブスク、ユーザー満足度を比較したい】ご紹介 – 心理統計講座 /ピープルアナリティクスのための統計データ分析 《 注:説明欄参照 》
【注】自由度に誤りがあります。正しくは、38です。それに伴い、t値も正しくは、2.69となります。失礼いたしました。
事前検定なしに「等分散性を仮定しない」を選択する理由(06:00)
https://www.youtube.com/watch?v=Er8_gm9HEGk
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【社内教育・研修の効果を検証したい】ご紹介 – 心理統計講座 /ピープルアナリティクスのための統計データ分析
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【FULL / 無料公開】 [Psyc] 分散分析 - 概論(心理統計講座movie)
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各国でデータ流出発生するアマゾン デジタルデータは安全か。デジタルデータを管理する組織、人の問題。政府のデータは海外ベンダーが管理する時代
「アレクサ」で収集 子どもの声を不適切保管 アマゾン側が43億円余支払いへ 訴訟で和解成立 23年6月2日ヤフーニュース
https://news.yahoo.co.jp/articles/5f5b1be01790639abea4d870ab6402eca048d2ad
Internet watch 独Amazon、Echoから得られたプライベートな音声データを第三者に送信する人為的ミス
2018年12月25日
https://internet.watch.impress.co.jp/docs/yajiuma/1159917.html
Amazon「Alexa」、従業員による音声データ解析を停止するオプション internet watch 2019年8月6日
https://internet.watch.impress.co.jp/docs/yajiuma/1200232.html
「Alexa」に脆弱性、音声記録や個人情報など漏えいのおそれ--修正済み
https://japan.cnet.com/article/35158153/
AWSとGCPが日本政府の共通クラウド基盤「ガバメントクラウド」に 「セキュリティや業務継続性で判断」
2021年10月26日
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2110/26/news146.html
日経Xテック https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/06835/
デジタル庁が整備し、府省庁や地方自治体が共同利用する「ガバメントクラウド」。政府情報システムについての原則利用を2022年度から始める予定だったが、2023年度にずれ込みそうだ。ガバメントクラウドで使うクラウドサービスの調達時期が2022年夏ごろに遅れる見込みであることが、日経クロステックの取材で2022年5月19日までに分かった。
23年3月 ダイヤモンドオンライン
https://diamond.jp/articles/-/319516
日本経済新聞の記事『もがくデジタル庁4 「結局アマゾンか」デジタル庁、クラウドで米2社選定』(2022年4月21日)によれば、ガバメントクラウドの公募(21年10月)では、デジタル庁が求める要件の中に「独立したリージョンを複数のゾーンで構成」「HTTPのAPIが利用可能」など、AWS独特の言い回しが目立ち、「これじゃ米アマゾン・ウェブ・サービス(AWS)のプレゼン資料そのものだ」と関係者が絶句したとあった。デジタル庁の公募はアマゾンに乗っ取られてしまったようだ。
[Biz] 正規分布 - 代表値および標準偏差との関係性(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 散布度を図示する方法 - 外れ値の扱いに関する補足 / 四分位範囲と四分位偏差(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 散布度を図示する方法 - 箱ひげ図と外れ値(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 散布度を図示する方法 - 四分位数と箱ひげ図(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 散布度の求め方 - エクセルによる分散、標準偏差(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] データの散らばり具合を要約 - 標準偏差(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] データの散らばり具合を要約 - 分散(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] データの散らばり具合を要約 - 散布度(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 代表値の求め方 - エクセルによる平均値、中央値、最頻値(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 代表値の使い分け - データの種類・尺度水準(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 代表値の使い分け - それぞれの長所と短所(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 代表値 – 平均値、中央値、最頻値(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 要約統計量 – 代表値と散布度は対にして用いる(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] データ分析の全体的過程(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
Presenterから一言:全数調査はいわば総選挙なので、1票でも多ければ(1点でも高ければ)、そちらが多いと判断してよい、という考え方になります。それに対して、標本調査は、いわば出口調査なので、ランダムにデータを取り、そのデータで生じていることが全体(母集団)でも生じているのか、つまり、有意な結果であるのか、を検証する必要性が出てきます。 - 長内優樹
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[Biz] 全数調査と標本調査、記述統計と推測統計(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] データサイエンス、初学者はどこから学ぶべきか(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Psyc] 交互作用と相乗効果の異同 - interactionとsynergyの違いがわからなくなってしまう方へ(心理統計講座movie)
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▼ 大学院入試のための「心理統計講座」セレクション
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[Biz] いわゆる文系出身者にも可能性がある、活躍できる理由(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Biz] 現代ビジネスにおけるデータ分析の必要性(ピープルアナリティクスのための統計データ分析)
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[Psyc] 3.16E-05、とは何か。 - エクセル(MS-Excel)などの統計ソフトウェアに表示されて困惑している方へ(心理統計講座movie)
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▼ 大学院入試のための「心理統計講座」セレクション
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【字幕プレイ】トリガーハッピーが贈るTHE HOUSE OF THE DEAD 4 2周目 Chapter.3&4
※HOD4の敵ゾンビの名称について
従来のHODシリーズはザコ敵キャラの名前が決まっており
各タイトルの攻略本などで紹介されていましたが、
HOD4のザコ敵名に関しては稼働から2022年現在になっても大半が公式から発表されていません
しかし有志の方によるPS3版データ解析によって敵キャラの名前は一応決まっている事が判明し、
シリーズ続編にあたるHODScDのデフォルトのランキングにおいても
同じHOD4の敵キャラと思われる名前がいくつか登録されている事が確認できます
【プレイスタイル・設定など(2周目)】
・1P側、難易度NORMAL、初期ライフ3、血の色:赤
・トータルランク1&ノーコンティニュー達成
・PS Move使用
■初回:1周目 Chapter.1&2 ⇒ sm41492908
■前回:2周目 Chapter.1&2 ⇒ sm41498840 ■次回:2周目 Chapter.5&6 ⇒ sm41500698
■HODシリーズまとめマイリスト ⇒ mylist/15348187
■これまでの動画part1まとめ ⇒ mylist/15354079
■YouTubeでの字幕プレイ動画リスト
⇒ https://www.youtube.com/playlist?list=PLHIVg1gH5QdobdrlQt4WeY_ldyMSIJ83C