The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
数学が好きな人を好きになってしまった、もしくは好きな人が数学を好きになってしまったけれど、自分で数学勉強するのはちょっと…という人に向けた基礎知識をまとめました。 ちょくちょく私見が入りますので、数学大好きな人は広い心でご覧ください。 2021.1.24日曜数学会（オンライン）で発表させていただきました。 ＊動画：https://www.nicovideo.jp/watch/sm38215130 なお、参考までにボツバージョン（最初にまとめたスライド）も公開してます。内容はだいたい一緒です。 ＊数学が好きな人を好きな人のための数学入門：https://www.slideshare.net/nisei/ss-241775697Read less
2019年12月ソフトバンクを退職し、東京都に転職しました。 エンジニアから公務員への転身。宮坂副知事のもとオリパラ、5G、Society5.0などのデジタル施策に携われる期待に胸を踊らせてました。 しかし、入都直後に、新型コロナウイルスの猛威が東京都にも押し寄せ、オリパラは延期。すべての施策がコロナ中心、そしてスマートシティなど街のDXもWithコロナを意識した計画に変更されました。 その中、爆速で立ち上がった東京都の新型コロナ感染症対策サイトは、シビックテックを活用し、オープンソースとして構築され、そのソースコードを活用したクローンサイトが多数生まれる一大ムーブメントとなりました。 そのムーブメントは、“シビックテックx行政”の大きな可能性を感じさせた出来事でした。 その“ともにつくる”経験は、サイト構築だけでなく、スマートシティなどの街のDXにも大きな影響を与えています。 本発表では
シリコンバレーのスタートアップを数多く取材する中で気付いた「シリコンバレーにおけるディシプリン（規律）の存在」や「General Electric（GE）やIBM、SAPといった老舗企業が必死になってシリコンバレーのスタートアップを真似している理由」、そして「日本企業がイノベーションを実現するための処方箋」について解説します 詳しく知りたい場合は「GE 巨人の復活」をご覧下さい。 http://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/17/P55110/ 今後の記事は「シリコンバレーNext」をご覧下さい。 http://itpro.nikkeibp.co.jp/siliconvalley/ Read less
6. > sheet1 <- data.frame( + name = c("Access", + "Excel", + "Powerpoint", + "Word"), + price = rep(15984, 4), + stringsAsFactors = FALSE + ) data.frame() にc() で値を列挙 data.frameの作成
「中学からの勉強」という題ですが、筆者は勉強大好き人間ではありません。 むしろ、なるべく勉強をしないため(かつ、それでもちゃんと成績を確保するため)の勉強法という位置づけで、甥っ子のためにこれを作りました。 また、「中学から」と銘打ってますが、内容は小学校からの勉強にも当てはまることですし、むしろ小学校から始めた方が効果は出やすいです。Read less
小学校以降〜大学受験まで、学年に関係なく、受験を控えている or 受験をするかもしれない子どもの親に向けて、親にこそ知っておいて欲しい効率的な勉強方法を有給ニート中の有り余るヒマを注ぎ込んでまとめてみたスライド。Read less
2018年分差分Upしました． https://www.slideshare.net/tallzelkova/2018-99872316 研究室に入ったB4向け論文の読み方探し方講座のスライド．ほんのり更新しました．論文の書き方は結構更新があったのですがUpしていいかわからなかったのでとりあえずOFFで． // --- 以下昨年のコピペ --------- 本スライドは前所属の立命館大学 田村・木村・柴田研究室OBの一刈さんに始まり，大槻，石黒君，現D3の森君，他によるBrushupによって現行の形になりました．ここにお礼を申し上げます． シンポジウムとジャーナル，国際会議の論文の評価や価値については分野によって異なる可能性があります．あくまで大槻の研究分野での話であることはご承知おきください． また，内容は個人の見解によるところも大きいです．よろしくお願いいたします． Read less
2016年4月13日に六本木Super Deluxeで開催されたIT/Webエンジニア向けイベント「TechLION vol.25」（http://techlion.jp/vol25）に出演した際の講演スライドです。 持ち時間20分ということで、以前にシェアしたスライド「効果が出る仕事の教え方」を本題の演目と捉えて、そこに入る前のマクラとしてお話をまとめました。 ※直接対面でお話しする前提で作ったスライドなので、スライドだけ見てもいまいち伝わりづらい部分、誤解釈させてしまうリスクもあって、内心こわごわの共有ですが、いくらかでも、つまんでお役立ていただけるところがあれば嬉しいです。 出演後の後書きをブログにまとめましたので、よろしければあわせてご覧ください。 TechLION出演の後書き┃心のうち http://hysmrk.cocolog-nifty.com/blog/2016/04/te
2. 講演内容 査読とは 論文が採録されない主な理由 多くの学会が公開する不採録理由・採録条件 もう少し具体的な、現実の不採録理由 著者自身の判断・行動が望ましい状況例 まとめのメッセージ ※一般的な「論文の書き方」論については、すでに多くの 良書があるので、本講演では控えさせていただきます 3. 査読とは 研究者が学会に論文を投稿する際に、あらかじめ 同じ分野で仕事をしている他の研究者による評価を 受けること 論文の質、ひいては会議や論文誌の質を保証する 役割を担う 査読の結果「採録」と判定された論文のみが、世の 中に発表される 「採録」以外の判定には、「不採録」「返戻」や、 「条件付採録」「再判定」などがある 研究者は「査読つき論文」の数で評価を受ける機会 が多々ある 学位審査、就職、昇進、、、 4. 査読結果の種別 採録 発表・掲載
3. 自己紹介 職業：デザイナー 物心ついたときには絵を描くのが好きだった そのままの勢いで某美大某デザイン科に進学 社会に出たらデザインの話が通じなさすぎて悶絶 そんな社会に対して、デザインの効果をりろんてきに説明して説得しようとしている marippe_
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