キーワード 統計分析 が含まれる動画 : 34 件中 1 - 32 件目
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【にじさんじ】ライバーのネットワーク作ってみた【コメント分析】
にじさんじライバーの配信コメントを分析して、ライバー間のコメントの雰囲気の近さを地図にしてみました。
vtuberの統計分析だと視聴回数とかスパチャ額のランキングが多くて、それはそれで面白いとして、自分は競争的なものじゃない分析したいなって思ったり。だから今回も、コメントの量は関係のないようにしてたりします。
→次は海外勢を混ぜて、期間も伸ばしてやってみようかと。あと笹は草に変換しますね。
※緑仙のチャンネルが2つなのに気づくの遅れたため、地図に2つあります。
※メンバーシップのスタンプは解析からは排除してます。
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分析手法
・22年の8月から10月の3か月間のコメントについて、10回以上の配信やプレミア公開をしたライバーを対象
・チャットを収集し、形態素解析を行い単語の頻度を算出。頻度は出現回数÷コメント総数。(なお単語は名詞、動詞、副詞、感動詞、!、?など)
・集めた単語のうち頻度が0.01%未満のものはデータの軽量化のためカット。この時点で一人当たり2000〜2500語、全員で約8000語の単語が集まった。
・TF-IDFを使って特徴的な単語を増幅(IDFは1+log)、ライバー2人の間のcos類似度Θを算出し、これで近さR=10-Θ/9をとる。
・近さRの値が全体的に密集していたので、(2^R)/200で近さの差を広げた。
・ライバーAと近い順にその他のライバーB〜Zを並べて、一番近いライバーがすごい近かったら近さ上位6人と線をむすぶ。まあまあ近いなら上位4人、そこまでなら上位2人、近いライバーがいないなら1人と線を結ぶ。ライバーAを変えて全部やる。(だからネットワークで結ばれているのは近い上位だけ)
・結ぶライバーのセットとその近さがまとまったので、これをソフトGephiで自動でネットワークを可視化した(パラメータを微調整していい感じにばらけさせる)(このとき全ライバーが線で結ばれているとカオスな絵になる)
ーーーーーーーーーーーー
22.12.07_1万再生
参考:にじさんじの配信者の類似性をチャットデータからネットワークグラフにして分析する
https://qiita.com/fufufukakaka/items/9f73389e0ea0ba95307c
BGM: vivid (igrek-uさん)
編集: aviutl, ゆっくりMovieMaker4
解析: python (library: jamone→janome)
可視化ソフト:gephi
[怖がってる人は必見です!] 加熱したコロナ報道に惑わされていませんか? 最近の報道はもう洗脳の域です。 科学的根拠に基づいた正しい知識を身につけましょう!
・緊急記者会見 『新型コロナウィルス・第二波は来ない』
奥村 康 (順天堂大学医学部免疫学特任教授 医学博士)
上久保靖彦 (京都大学特定教授)
https://youtu.be/hF0HBmIFWMs
https://youtu.be/Mr05_0_OkD4
小川榮太郎 (文芸評論家)
・地球で一番ヤバい男が率いたあの国が終わった本当の理由はコレです!
武田邦彦 (中部大学教授 工学博士)
※敬称略
・30分以降の上久保先生の講義は必聴です。
・武田先生は早くから、上久保先生の言っていることを自らの統計分析から導き出し発信されていました。その武田先生の最近の報道についての分析とその向き合い方についても併せて必聴です。
「集団免疫が達成された証拠は無い」と言う意見もありますが、比較的大規模に広がるウイルス感染症は、いずれ集団免疫が完成されます。 理解すべきなのは、ウイルスとはなにか?どうやって感染するのか?感染したら体内で何が起こるのか?などの「仕組み」です。 何故、インフルエンザは毎年流行するのか? 風邪のワクチンはなぜ無いのか?などについても動画の中で奥村博士の解説があります。
「仕組み」を理解することで、「恣意的に強調された報道」や「事象の部分」についてのみ述べられている情報を整理し正しく解釈するための助けになればと思います。
月刊 WILL
YouTube:https://bit.ly/2X5Wg4y
HP :https://bit.ly/2CTG6UW
【中国で大反響】 世界で最も反中国な国!予想どおりのあの国だった!
世の中にはいろいろな統計分析がありますが、予想したとおりの結果になることもあれば、予想を裏切る驚きの結果が発表されることもあります。それでは世界で一番中国を責める国はどこなのか?レコードチャイナの記事からです。★★英語版動画URL★★Stay away from Korea. Disgraceful Michelin Guide.(韓国とかかわるな。大恥をかいたミシュランガイド。)<https://youtu.be/Dg_M4qaJs3M>(ニュース)<https://goo.gl/0RYnD5>(ホームページ)<https://www.satellitejapan.com/>マイリスト⇒mylist/56969593【日々の投稿状況をお知らせ】ツイッター⇒<https://twitter.com/defendjapan>
【数量化理論】数量化I類とその数式 - カテゴリ変数を反応に合わせて数値化する【いろんな分析 vol. 8 】 #071 #VRアカデミア #またの名をカテゴリ変数の回帰分析
▼テーマ
林知己夫先生の数量化理論を数式を用いて解説します。
数量化 I 類は、カテゴリ変数を用いた回帰分析です。
今回は、数量化理論っぽい説明を心がけてみました。
今回の動画は細部の確認に最も苦労しました! なにせ調べても全然出てこない!
もし何か誤りがあればぜひ教えて下さい!!
▼目次
00:00 OP
00:38 1. 目的
02:21 2. 数式
03:01 2-1. 数量化Ⅰ類の発想
05:51 2-2. "上手い近似"を数式で表す
08:33 2-3. 良いaの見つけ方
09:09 2-4. カテゴリ変数を用いた回帰分析との関係
11:21 3. 意味
16:53 ED
▼参考文献
あったら教えて下さい、、、。
文献はほぼないです。ネットの検索の情報を総合してこの動画にまとめました。
・林知己夫著作集〈第3巻〉質を測る―数量化理論 | 林 知己夫, 林知己夫著作集編集委員会
https://amzn.to/34vrG8N
買えるものならこれがほしい、、、!
・数量化1類(1/3) :: 株式会社アイスタット|統計分析研究所 https://istat.co.jp/ta_commentary/method1
ざっくり書いてあります。
・多変量解析の手法 | データ分析基礎知識
https://www.albert2005.co.jp/knowledge/statistics_analysis/multivariate_analysis/multivariate_method
後半にふんわり書いてあります。
いろんな分析が紹介されていて、重宝すると思います。
▼終わりに
ご視聴ありがとうございました!
面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。
動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ!
お仕事、コラボのご依頼は、TwitterのDMからお願い致します。
動画生成:AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ )
動画編集:AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ )
日本囲碁棋士レーティングの変遷(1951年1月~2020年11月)
最近はやりの棒グラフ変化による、日本囲碁棋士のレーティングの変遷です。同時に日本棋院の歴史なんかも載せてみました。89年1月以前は四半期ごと、以降は月毎のためグラフに多少の変化があり、関西棋院・中部総本部・関西総本部の色が違っておりますがご容赦されたし。以下記録。
●レーティングtop10入り人数:79人(東京本院53人・中部総本部9人・関西総本部3人・関西棋院15人。林海峯九段は関西総本部→東京本院へ移籍のため、1人重複。)
●レーティング1位月数top10
坂田栄男 144ヶ月
趙治勲 123ヶ月
井山裕太 106ヶ月
張栩 82ヶ月
林海峯 79ヶ月
呉清源 75ヶ月
加藤正夫 65ヶ月
小林光一 60ヶ月
一力遼 16ヶ月
大竹英雄・藤沢秀行 15ヶ月
●top10入り年少記録
一力遼・許家元 16歳5ヶ月
芝野虎丸 17歳7ヶ月
井山裕太 18歳3ヶ月
趙治勲 18歳7ヶ月
大西竜平 18歳7ヶ月
余正麒 20歳0ヶ月
小林光一 20歳10ヶ月
山下敬吾 20歳10ヶ月
張栩・伊田篤史 21歳0ヶ月
●top10入り年長記録
橋本宇太郎・坂田栄男 70歳1ヶ月
藤沢秀行 66歳9ヶ月
島村俊廣 65歳8ヶ月
大平修三 62歳7ヶ月
岩本薫 61歳7ヶ月
趙治勲 60歳4ヶ月
高川格・大竹英雄 58歳3ヶ月
宮下秀洋 57歳6ヶ月
(参考・引用サイト)
囲碁の統計分析 さま
http://mamumamu0413.web.fc2.com/
日本棋院ホームページ 棋士
https://www.nihonkiin.or.jp/player/
結月ゆかり先輩の「Rを試しに使ってみよう」 第6回目:for関数で繰り返させて、多数のデータを分析しよう
第6回目。
卒論、修論でデータ解析にについて悩んでいる生物系・環境系の皆さん、こういうソフトもあるよ。怖くないよ(?)。と、いう動画です。
動画には間違いが紛れ込んでいる可能性がありますので、ちゃんと統計の本で調べながらこの素晴らしいソフト、「R」を使いましょう。
今回はfor関数を使ってループさせることで同じ統計分析をデータを変えて行うことを紹介しています。
あと、エクセルは良いソフト。Meryもよいよ。
「茜ちゃんはプログラマーになりたい! Part.3【繰り返し(for文)で楽しよう】」
https://www.nicovideo.jp/watch/sm34251215
駅伝P様、広告ありがとうございます!
前:sm34323512 次:sm34474119
mylist/64022406
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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▽ 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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#心理統計講座
#心理統計講座movie
[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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#データ分析ライブ解説あり
【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
▼ 心理統計講座movie - シリーズ一覧
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▽ 心理統計講座
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▽ 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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【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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▽ 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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[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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[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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[Biz] 意思決定者が統計的データ分析の結果を活用できない組織に必要なこと
・就職、転職活動を行う方、社内研修などを企画する方を対象に、ビジネストレンドをご紹介する動画シリーズです( https://www.nicovideo.jp/series/258812 / https://www.secondary-jp.com/biztrend/ )。
・弊社セカンダリーは心理学の学習支援、研究支援を行っておりますが、心理学を学んで一般企業などへ就職される大学生/大学院生、心理関連職から一般企業などへ転職される方、就活指導をされる先生方、その他、全ての転職、転職活動中の方も応援しております。
・YouTubeにてお試し編を無料公開中です。
▼ 動画に関して
- 新規動画の「期間限定無料公開」につきまして
https://ch.nicovideo.jp/secondary/blomaga/ar1944612
- 動画シリーズ一覧
https://ch.nicovideo.jp/secondary/blomaga/ar2031531
▼ 個別指導講座 - 心理学のパーソナルトレーナー
https://www.secondary-jp.com/kobetsu/
▼ Presenter
- 長内優樹 / Yuki Osanai
https://www.yukiosanai.com
▼ twitter - 新規公開動画情報などをご紹介
https://twitter.com/secondary_jp
https://twitter.com/secondary_biz
▼ BGM
動画Sound~えふぇく島~ https://dougasound.com/
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学術系コンサルティングの
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