生物学者は数式を使う論文は引用しない?他

今回もSpark関連の記事がありますね。 ニュース – 高速ビッグデータ分析をクラウドで、Spark開発元のDatabricksがサービス開始:ITpro http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20140702/568202/ ニュース – SAPがSparkディストリビューションを発表、Hadoopでのインメモリー分析結果と連携:ITpro http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20140703/568867/

 

デー タ分析にはあまり関係ないのですが、PNASの学術論文記事で生物学者は数式を使う論文はあまり引用しない、というなんとも皮肉というか研究者それで良 いのか?的な記事がありました。まあ生物学者ということに限っているようなので数学や物理系でそれはないとは思いますが。

Heavy use of equations impedes communication among biologists http://www.pnas.org/content/early/2012/06/22/1205259109.full.pdf+html

 

パターン認識で鳥は卵の形状を確認しているのでは?という論文です。

Pattern recognition algorithm reveals how birds evolve individual egg pattern signatures : Nature Communications : Nature Publishing Group http://www.nature.com/ncomms/2014/140618/ncomms5117/abs/ncomms5117.html

 

ほかワールドカップ関連の記事を含めてトータル6件の記事を紹介します。

データフレーム(文字列)の頻度を可視化したい ~エラーバーを添えて~ with dplyr, ggplot2 – My Life as a Mock Quant http://d.hatena.ne.jp/teramonagi/20140701/1404214584

Googleがビッグデータを解析してW杯を予測すると全試合的中、準々決勝も当ててしまうのか? – GIGAZINE http://gigazine.net/news/20140704-google-predict-worldcup-2014/

 

お薦め統計解析書 医学・生物学のためのデータ解析入門

ビッグデータ花盛りですが、一方で医学や生物学方面でもその大きな必要性から、パラメトリックな多変量解析、ノンパラメトリック手法であるロジスティック回帰分析や、コホート分析で重宝されるCox比例ハザードモデルなどが発展され続けてきました。

そんな医学、生物学関連の統計学ですが、難解な数式を使うことなしにストーリー性を持たせて理解を促したのがこの、

医学・生物学のためのデータ解析入門―統計学からわかる現代医療の問題点

 



という書籍です。無敵(と本書では述べているが、違うでしょ)とされるCox比例ハザードモデルまでの誘導が受け入れやすく書かれています。また統計解析における現代医療の問題点も、アカデミアの視点から中立的に書かれており、良書だと思います。少し統計解析を行ったことのある方は2,3日で読めると思います。初学者の人で全体像を簡単に知りたい方に最適です。是非お手にとって読んでみてください。

 

 

Webからの統計に関するTipsとおすすめ本

色々調べているうちに統計に関する情報が自然と集まりましたのでご報告です。

1.ある機会があって手にした本です。普遍化させて数式を使う方が経験者には良いが、初学者には具体化した数値での説明が受け入れやすいのでその方向きと思われますが、大変わかり易くて良書です。

史上最強図解 これならわかる!ベイズ統計学 涌井 良幸 http://www.amazon.co.jp/dp/4816351817/ref=cm_sw_r_tw_dp_IrIIrb13NWGWP

2.こちらは使えるかもなので備忘録的に。:ビッグデータ分析ができる無料Excelアドイン – ITmedia マーケティング http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1305/08/news067.html

その他の気になる記事を下記に掲載しますので参考にしてください。主にビッグデータ関連になります。

3.【市場動向】企業システムの変遷に見るビッグデータ潮流の背景
http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1207/27/news09.html

4.ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには?
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1305/07/news003.html

5.『ビッグデータの正体 情報の産業⾰命が世界のすべてを変える』〜第1章「世界を変えるビッグデータ」より⼀部抜粋〜
http://gendai.ismedia.jp/articles/print/35742

論文関連のTipsは鋭意製作中です。もう少々お待ちください。

それでは良い週末をお過ごしください。