この値は悪くもないが、良いとも言えない。これに対して「Windows」のシェアは68.15％で、「macOS」がそれに続く2位で21.38％、「ChromeOS」が3位で4.15％となっている。とは言うものの、Linuxが最下位というわけではない。その汚名を着せられているのは0.01％という「FreeBSD」だ。 ただ、開発者に代表される一部の集団において、Linuxが幅広く用いられている点は断っておきたい。例を挙げると、市場調査会社Statistaの調査によるとプログラマーの45％はLinuxを使用しているという。 それでも筆者は、平均的なユーザーの3％強が従来型のLinuxデスクトップを稼働させているという統計には疑いの目を向けている。 というのも、StatCounterはデスクトップOSのほかにウェブブラウザーなどのシェアを集計しているのだが、その際にはプロプライエタリーな独自手法を
2020年の国内の死亡数は前年より約9千人減少したことが22日分かった。死亡数は高齢化で年平均2万人程度増えており、減少は11年ぶり。新型コロナウイルス対策で他の感染症が流行せず、コロナ以外の肺炎やインフルエンザの死亡数が大きく減少したためとみられる。厚生労働省が22日に発表した人口動態統計（速報）によると、20年に死亡したのは138万4544人で、前年より9373人（0.7%）減った。速報に
暗証番号分布。まず目につくのは xxyy 系。さすがに xxxx は簡単すぎると思うのか意外と薄い。6969 がなぜか大きい。ちょっとずれてるところに濃い点があるけどなんだろ、とおもったら5150。これヴァン・ヘイレンだろ。 https://t.co/Ks96Tece7W
どんなふうに予想してるの？？「Σ候補に当確が出ました！」選挙は、国民の一大イベントであり、日本の将来を考えるうえでも最も大事なイベントであることは間違いないと思います。最近では選挙時において、必ずテレビ等で特番が放送されていますが、その中でテレビ番組によって当確に違いが見られることや、候補者によって当確が出る時間の違いに疑問を持ったことはありませんか？ 実はその仕組みにおいては、データ・サイエンスが大活躍しています。 選挙の当確を出すためには、それぞれの候補者の得票率を 「だいたいこのくらいからこのくらいまでの区間に入ってるんじゃないかな？」 と、区間で推定する必要があります。その方法の詳細はここでは省略しますが、仮に、出口調査で得られたある候補者の得票率をpとすると、その区間は、pの前後 の間であることが知られています。ここで、nは出口調査で必要な人数（標本の大きさといいます）であり、誤
6月26日、厚生労働省は最新の人口動態調査の結果「人口動態統計速報」を発表しました。 この速報、ある大切な意味を持つと注目されていました。「新型コロナの感染が拡大した4月において、全国でどのくらいの人が亡くなったか」が初めてわかる、ということです。 結果としては、去年と比べて、死亡者数はほとんど変わらなかったことが分かりました。 2019年4月の死亡者数が11万2,939人だったのに対し、2020年4月は11万3,362人。その差は423人（0.4％増）でした。 人口動態統計は、国の統計の中でも重要度が高いとされる「基幹統計」のひとつです。 子どもが生まれると出生届を、誰かが亡くなると死亡届を出すことが定められていますが、そうした届け出のデータを全国でとりまとめたものです。つまり、その期間に国内で生まれたり亡くなったりした人の全数を把握することができます。 日本では、ある月の人口動態統計の
結論から言えば「必要性の高い人には迅速に実施できる体制が必要」だが、「一般市民に対するスクリーニングや漠然とした不安に応えるための検査は増やすべきでない」。 メディアの報道は、前者のニーズと後者のデマンドを混同しており、それに影響された多くの方々から、私の発信に対してもいろいろとご意見を頂戴しています。 個別にご返答申し上げるのが難しいので、ここで整理をしたいと思います。 私は感染症や公衆衛生の専門医ではありませんが、地域医療に関わる一人の医師として、このようなスタンスでPCR検査を理解し、必要に応じて患者さんを検査にご紹介しています。専門家の方々から見て、間違いがあればご指摘いただけましたら幸いです。
動画が公開されました 昨日、一昨日と、Twitterでコロナ脳をちぎっては投げ、ちぎっては投げしましたが、共通していえることが とにかく知識がない!!! ということで、本日は簡単ながら現在分かっているファクト、つまり事実について誰が言っているのかを含めて書こうと思います。コロナ脳の洗脳を解くためにご活用下さい。ただし中には漢字が読めない、数字が分からないという方もいますので、「これを読んどけ」じゃなくて丁寧に説明してあげることが大事です。 子供は感染しづらく感染しても重症化はほぼ稀で、しかもウイルスを放出しない これは先日の日本感染症学会、つまり政府の専門家会議の皆さんのカンファレンスからの引用です。かなり長時間でしたが全部見ました。 まず、会見の冒頭では「子供たちがウイルスを媒介するといったのは間違いだった」的な謝罪からはいりました。これがその資料です。 ウイルス排出量は重症度ではなく高
前の記事の補足的な分析です。補足ですが、同じ国でBCGワクチン接種を受けた人と受けていない人の差を数値で表した世界初の分析なので重要です。 イタリア、スペイン、ポルトガルでは、BCGワクチン政策は異なるが同じBCG デンマーク株を使用しているので、この3か国の年代別比較は面白いはずです。各国のBCGワクチン政策を振り返り、掘り下げてみましょう。 イタリア：一度もBCG義務化なし スペイン：BCGアトラスによれば、1965年から1981年まで、新生児にBCG接種を義務化していた。しかしBCGアトラスの記述は不十分で、1965年から1976年まで、6歳から14歳までの学童もワクチン接種を受けていた*。また1956年から1965年まで、5歳から14歳までの学童の80％がワクチン接種を受けていた**。 -> 39歳から78歳までのスペイン人はBCGワクチン接種を受けている。 ポルトガル：BCGアト
※記事公開後のデータ更新について 週に一度程度ですが、データを更新したチャートを筆者のブログ・サイトへ掲載しています。 東京都公式と厚労省公式で異なる死亡者数上記チャート画像をご覧ください（拡大画像はこちら）。東京都内でCOVID-19関連で亡くなった方の人数、今日（4月14日）の時点で、東京都公式の数値（42名）が厚労省公式（19名）の二倍以上なんですよね。 データはそれぞれ以下の、公式に準ずるGitHubレポジトリから取得しています。 東京都 新型コロナウイルス感染症対策サイト 東洋経済オンライン これは一体どういうことなのでしょうか。厚労省のサイトを読むと、補足自体は以前からなされており、 「※５ 都道府県から公表された死亡者数の合計は132名であるが、うち30名については個々の陽性者との突合作業中のため、計上するに至っていない。」 出典:厚生労働省 新型コロナウイルス感染症について
This video made possible with support of Brilliant - the first 200 subscribers to go to http://Brilliant.org/MinutePhysics get 20% off a Premium subscription to Brilliant. Go to http://aatishb.com/covidtrends to explore the graph from the video yourself! RESOURCES Grant's 3Blue1Brown Video: Exponential Growth and Epidemics: https://www.youtube.com/watch?v=Kas0tIxDvrg Aatish's Exponential/Logist
東京都の情報は2021-05-24以降は毎日16:45に東京都福祉保健局からPDFで発表されているが，手作業での更新のようで，うまくスクレープできないこともあった。そうこうしているうちに厚労省が16:00ごろ全国の都道府県についてオープンデータを更新することになったので、そちらを取得して COVID-tokyo.csv を作成し，自動ツイートしている（描画部分のコード：COVID-tokyo.py）。そのグラフ： 実効再生産数を，(直近7日間の陽性数/n日前7日間の陽性数)**(5/n)で近似したもの。東洋経済オンラインでは n=7 としているが，ここでは 1 から 7 までの7本のグラフを示した。 全区間にわたってプロットしたもの： 縦軸を対数目盛にしたもの： 奥村 晴彦 Last modified: 2022-12-31 16:26:39 JST
「コロナは全員検査しろ」という人は、これを読んでいただきたい。そしてご自身の「勘違い」に向き合っていただきたい。「勘違い」を自分で修正することは、いつでもできますし、それができる人は賞賛されます。 ベイズ推定をおおまかに理解し、想像する 「ベイズ推定」（≒「ベイズ統計」「ベイズの定理」）は、今話題になっているコロナ感染症でPCRをやるかやらないか、という議論の背景を理解するために欠かせない考え方です。ベイズ推定を、数式でなく直感的にでも理解していないと「誰でも全員PCRしろ」という（現況では）誤謬から逃れられません。 ベイズ推定を直感的に把握できる、ものすごくわかりやすいページがありますからご紹介します。直感的な把握のためには前半分くらい、数式の手前まで読めばいいです。 先のページの図を参考に下図を描き、要素をコロナに置き換えました。 下図の縦割りの左側（先のページでの「買った人」）がコロ
Pornhubをご存知だろうか。 答えは当然Yesだろう。 ところがその本当の実態について我々は理解しているだろうか。 WikipediaのPornhubページには興味深い事柄が書いてある。 YouTubeに次ぐ世界第2位の動画共有サイト 360度動画を提供しており、PlayStation VRで視聴できる 上下運動で発電できるリストバンドを発明した 宇宙空間でポルノを撮影すると発表した VPNHubというVPNサービスを開始した これらのいくつかを恥ずかしながら私は知らなかった。 この恥ずかしさがモチベーションとなり、私はPornhubのポルノ以外のことを調べた。 出てくるものはアダルトコンテンツばかりだったが、 以下の3つのページに出会うことができた。 Pornhub Insights :: Digging deep into the data Interview with a Por
データ・リテラシーと言う言葉を聞いたことありますか？ 簡単に言うと、「データを読むことができて、データを理解でき、データを使って議論でき、データから得られた情報を使って意思決定ができる」能力のことです。 ダレル・ハフによって今から70年前になる1950年代に書かれた「統計でウソをつく方法 (How to Lie with Statistics) 」というこの世界では古典となる本があります。この本ほどデータリテラシーがいかに重要かをわかりやすく簡潔に説いた本はないと思うのですが、その教えは70年経った今でもまるで昨日書かれたかのように新鮮です。 むしろ、私達市民のデータリテラシーは当時と比べてあまり変わっていないかのようで残念です。 さらに、今日のようにデータがいよいよ簡単に手に入るようになり、簡単に分析できるようなツールも出てくるようになると、情報の消費者としてだけでなく、むしろ情報の供給
今更の話で、やっとこの内容。日本の状況は、もっと深刻なんですよ。何故か。 日本の人口動態の現状以下の人口推移を見てください。総務省が出してる人口動態から誰でも作れます。 いまいちふーん、だと思いますが、このグラフからは、以下が読み取れます。 生産年齢人口は95年をピークに24年間で1300万人規模で減少。これは東京都の全年齢人口分、または九州まるっとの規模感。生産年齢人口とはつまり、 義務教育が終わって社会に出始めたりバイトしたりして働いてるであろう15歳以上から、定年退職後に嘱託や顧問や個人事業でバリバリ働いてる人たちもいれば、仕事辞めてる人もいる。つまり稼ぎがある可能性が高く、また、消費し借金し経済を動かしてくれるはずの世代。同時に、これまで日本を支えてきた人たちの高齢化後、つまり老後を支援する世代。あたりの人口のことです。つまりこの世代は、GDPの三面等価の原則の観点からしても、仕事
ひとつ前のブログで、児童手当についての話題をとりあげました。 www.shiratamaotama.com 簡単にまとめると下記のようになります。 日経新聞による報道 ・児童手当を「大人の小遣いに充てる」「使わずに残っている」人は年収600万～1000万円未満で39%、1000万円以上では49% ・これをふまえ、財務省は高所得者への児童手当廃止を含めた見直しを要請する 私が調べたこと ・児童手当の使途についての国の調査は、H24厚労省「児童手当の使途等に係る調査報告書」しかなさそう ・この調査報告書では、世帯年収1,000万円以上で児童手当を「大人のおこづかい」にしている割合は0.9％しかない。「使わずに残っている」17.1％と足しても18％であり、日経新聞の報道とは数字がかけ離れている 前回のブログを書いた後で、さらに発見したこと そして2019年10月9日の財政制度等審議会資料（財務省
先日、twitter上で食べログの星の数について、 ある問題が話題になりました。 食べログの闇として話題になったその問題とは、 「評価3.8以上は年会費を払わなければ3.6に下げられる」 というものです。 食べログは飲食店についての口コミを集めるサイトで、 その評価は実際のユーザーによって形成されるものとして広く認知されています。 専門的なグルメリポーターでもなく、 一般の人々の素直な感想を集めることで、 その飲食店のリアルな価値が知れると期待して、 利用しているユーザーも多いでしょう。 それだけに、 「食べログが評価を恣意的に操作しているかもしれない」という話は、 瞬く間にネットで話題となりました。 さて、この話は実際に行われていることなのでしょうか。 食べログでは、当然評価点は公開されているので、 このような恣意的な操作があれば、 何らかの形で偏りが見つかるはずです。 ということで、食
公的統計データなどを基とに語られる“事実”はうのみにしてよいのか？ 一般的に“常識“と思われていることは、本当に正しいのか？気鋭のデータサイエンティストがそうした視点で統計データを分析・検証する。結論として示される数字だけではなく、その数字がどのように算出されたかに目を向けて、真実を明らかにする。 ※文中にある各種資料へのリンクは外部のサイトへ移動します 連載バックナンバーはこちら 統計不正は現在進行形の「事件」 昨年末から話題に上がっていた、「毎月勤労統計」などの統計不正問題。一時は国会をも揺るがす大問題になりましたが、いつの間にか「過去の事件」として忘れられていないでしょうか。 しかし、そうではありません。全省庁が血眼になって不正を探し、見つけてもなお、後から不正が発覚しているように、統計不正は今なお現在進行形の「事件」なのです。 19年8月16日、民間企業の賃金や労働時間を把握する「
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く