KaggleのTitanicにbase Rと glmnetで挑戦してみました。quartoでhtmlを作って、下に貼り付けました。何かのご参考になれば幸いです。 Kaggle Titanic with base R and glmnet Author cross_hyou Published June 30, 2026 はじめに この Quarto ドキュメント…

Photo by Laura Chouette on Unsplash www.crosshyou.info This post is continuation of the above post. In this post, let's check if there is statistically Gender Gap difference by Year, by sector, by Indicator, by category and by obs. I start…

www.crosshyou.info This post is continueation of above post. In this post, let's examine gender gap data by year, by sector and so on. Before makinga graphs, I renamed "value" to "gap". Let's start with Year. We see there is not large diff…

多様性とどう向き合うか: 違和感から考える (岩波新書) 作者:岩渕 功一 岩波書店 Amazon 多様性は大事だ、多様性を尊重しなければならない、などという言説を多く目にします。だけど、なんとなく、なんかひっかかるな～、と感じる人のための本だと思いました…

脳の本質 いかにしてヒトは知性を獲得するか (中公新書) 作者:乾敏郎,門脇加江子 中央公論新社 Amazon 以前読んだ中公新書の「脳の意識 機械の意識」の話になる前段階という感じの本でした。この本の最後が意識についてでした。 脳のいろいろなところがいろ…

www.crosshyou.info This post is continuation of the above one. In the previous post, I load IEA data into R and create a data frame. In this session, let’s examine and organize the contents of this dataframe. Let's start with "Country". I …

(IEA, Gender and Energy, IEA, Paris https://www.iea.org/data-and-statistics/data-product/gender-and-energy, Licence: CC BY 4.0) In this post, I am going to analyze/paly around with IEA Gender and Energy Employment data. I downloaded CSV fi…

www.crosshyou.info の続きです。前回は、説明変数を全部使ったモデル、具体的には rank:選手の個人成績の順位、point:得点、game:出場試合数、try:トライ数、goal:ゴール数、n:個人成績上位50位に入った選手の数を説明変数に取り入れたモデルと、シンプルな…

イノベーション 普及する条件 (岩波新書) 作者:天野 友道 岩波書店 Amazon 筆者はハーバード・ビジネス・スクールの先生で、本書の内容もアメリカでの研究を紹介するようなものです。 「イノベーションの普及」ということがテーマですが、はじめイノベーショ…

www.crosshyou.info の続きです。前回データフレームを作り直して、個々の選手の成績をチームごとに平均値にして、このデータフレームからチームの順位を予測するモデルを作成しました。 一つは全ての説明変数を使用したモデル、もう一つは有意な説明変数だ…