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あさこ
@acha_821
明日開催です!現在、補欠の方も、当日にはキャンセル何人か出ると思うので、是非足をお運びください🎵よろしくお願いします。 内容は、かなり簡単なものです。 NaITE #14「メトリクス解析(データ解析)の初歩」 nagasaki-it-engineers.connpass.com/event/31354/ #NaITE14
2016-05-28 14:14:16
ふじふじ
@fuji_fuji_test
これか。統計学入門。amazon.co.jp統計学入門-基礎統計学-東京大学教養学部統計学教室/dp/4130420658 #NaITE14
2016-05-29 14:14:59
リリカル
@mhlyc
箱ひげ図:データの散らばりを表す。 回帰分析:独立変数と従属変数の間の関係を推定するための統計的手法。散布図と一緒に使われる。 #NaITE14
2016-05-29 14:28:23
ふじふじ
@fuji_fuji_test
平均値は外れ値に大きく影響されるよね。一時期ゲームのレビューサイト見てた時に、平均点高いのにクソゲーじゃん!ということがあった。なので中央値も一緒に見るようにしていました。#NaITE14
2016-05-29 14:33:00
ふじふじ
@fuji_fuji_test
はずれ値:箱ひげ図の両端から四分位範囲の1.5倍以上離れたデータ(データ指向のソフトウェア品質マネジメント)#NaITE14
2016-05-29 14:36:23
ふじふじ
@fuji_fuji_test
実力を上げるよりもまずはばらつきを小さくするというのは、そうなんだなーという印象。とにかく実力をあげよう!ってなりがちな気がする #NaITE14
2016-05-29 14:38:15
t.matsuyama
@takumat_
プロジェクトごとの集計とかだと,平均とか標準偏差使うよりも4分位点とかのほうが実用的(正規分布を期待できないようなサンプルサイズ)ってことなのかな #NaITE14
2016-05-29 14:38:16
t.matsuyama
@takumat_
例えばRubyのLOCとCのLOCだったら重みが全然違う気がするんだけど,そのへんどう取り扱うのか,そのへんがノウハウなのかな? #NaITE14
2016-05-29 14:40:47