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今まで買ってよかった技術書を紹介しよう!
https://qiita.com/official-events/d409f91fc8b9b44cefb4

参加記事です。

今年の新人にお勧めしました。

Padでまわし読みにするかどうかはLicense乗降をよく読んでから。

<この項は描きかけです。順序築城します。>

定量分析の教科書

ビジネス数字力養成講座
グロービス. 定量分析の教科書ビジネス数字力養成講座 (Japanese Edition) Kindle 版.
https://www.amazon.co.jp/dp/4492533818/
https://bookmeter.com/books/11454750

上記のに記載した感想短歌です。

「分析は比較だ引き算不等式どちらか使えばそれで充分」 #短歌 
「分析に高度な数学は要らない引き算すれば結論が出るよ」 #返歌

ビジネス書のように思うかも知れませn。

東経について、ちゃんとした参考文献も付いていて、
製品設計、プログラム記述にも役立ちます。
R、Rコマンダの紹介してもあります。

書籍に記載のある参考文献

URLは@kaizen_nagoya 追記

1三木雄信(2015)『世界のトップを10秒で納得させる資料の法則』東洋経済新報社。
★2MichaelFriendlyandDanielDenis(2005)“TheEarlyOriginsandDevelopmentoftheScatterplot,”JournalofHistoryoftheBehavioralSciences41(2):103‐130.
★3水本篤・竹内理(2008)「研究論文における効果量の報告のために」『英語教育研究』31:57‐66.
4過去の複数の研究結果を改めて総合的に分析すること。
5r一卵性=100%×遺伝要因+共有環境要因r二卵性=50%×遺伝要因+共有環境要因遺伝要因+共有環境要因+非共有環境要因=1二卵性双生児の遺伝要因の係数が50%となっているのは二卵性双生児の場合、遺伝子の一致している割合の期待値は50%だからです。
6偏を省略して、単に回帰係数と呼ぶことも多い。
★7“TheChartsThatChangedtheWorld”(https://hbr.org/2011/12/thechartsthat-changed-the-world
『その数学が戦略を決める』イアン・エアーズ(文春文庫)2010
Orley Ashenfelter, 2008,Predicting the Quality and Prices of Bordeaux Wines, Economics Journal 118(529), F174-F183
Wine Equation Puts Some Noses Out of Joint, New York Times, Mar, 4. 1990
http://www.grc.nasa.gov/WWW/K-12/Numbers/Math?mathematical_Thinking/Fermis_piano_tuner.htm
河瀬誠, 2003, 戦略思考コンプリートブック、日本実業出版社
勝間和代, 2008, 勝間式「利益の方程式」東洋経済新報社
藤本隆宏, 2003, 能力構築戦争 日本の自動車産業はなぜ強いのか, 中公新書
『完全独習統計学入門』小島寛之(ダイヤモンド社)
『入門統計学──検定から多変量解析・実験計画法まで』栗原伸一(オーム社)
『統計数字を読み解くセンス──当確はなぜすぐにわかるのか?』青木繁伸(化学同人)
『統計学が最強の学問である』西内啓(ダイヤモンド社)
『数学女子智香が教える仕事で数字を使うって、こういうことです。』深沢真太郎(日本実業出版社)
『ヤバい経済学』スティーヴン・D・レヴィット/スティーヴン・J・ダブナー(東洋経済新報社)
統計WEB https://bellcurve.jp/statistics/
統計学自習ノート http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/
RとRコマンダー
http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Misc/Rcmdr/
http://www.ec.kansai-u.ac.jp/user/arakit/R.html
https://mjin.doshisha.ac.jp/R/Chap_38/38.html
RapidMiner https://www.rapidminer.jp
KHCoder
https://khcoder.net
「『結婚はしないほうが得』の経済学」『週刊エコノミスト』2015年1月11日号。
赤林英夫「学級規模縮小の教育効果、経済学的アプローチ」(公立義務教育諸学校の学級規模及び教職員配置の適正化に関する検討会議第3回ヒアリング資料)。

「あなたは間違っている。ただ、あのアルバート・アインシュタインでも自分の過ちを認めた後は、みんなからより高く評価されたのだから」(http://marilynvossavant.com/gameshowproblem/)

CDC(CentersforDiseaseControlandPrevention)“ChangingPatternsofNonmaritalChildbearingintheUnitedStates”と
グロービス
http://www.globis.co.jp
グロービス経営大学院
グロービス・キャピタル・パートナーズ(ベンチャーキャピタル事業)・
グロービス出版(出版/電子出版事業)
「GLOBIS知見録」(ビジネスを面白くするナレッジライブラリ)
一般社団法人G1(カンファレンス運営)
一般財団法人KIBOW(震災復興支援活動)

グロービス. 定量分析の教科書ビジネス数字力養成講座 (Japanese Edition) (Kindle の位置No.4077-4082). Kindle 版.

相関分析/相関係数/回帰分析

品質の基礎 資料集(4)相関分析・単回帰分析
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7ac599dc5a4e37f503ac

散布図

品質の基礎 資料集(9) 散布図
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6bbca2f3844c8ab4289d

パレート分析,

pareto analysis
https://mba.globis.ac.jp/about_mba/glossary/detail-11915.html

感度分析

感度
https://www4.kke.co.jp/cb/sample/feature/sensitivity.html

クロス集計

クロス
https://freeasy24.research-plus.net/blog/18

ディシジョンツリー

dt
https://studyhacker.net/decision-tree

フェルミ推定

フェルミ https://offerbox.jp/columns/25265.html

定量分析

ある場合、ない場合の比較。
多変量解析
5つの視点、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン。
仮説思考 目的、仮説、データ収集、検証
データ収集 サンプリングバイアス、見る(現地・現物)・聞く(ヒアリング・アンケートお)・行う(A/Bテスト)。

定量分析 グファル、数字、数式
系統図
関係性:散布図と相関図、回帰分析、モデルか

ギャップ:横棒グラフ、ウォーターフォール
トレンド:折れ線グラフ、縦棒グラフ
ちらばり:ヒストグラム、円グファル
パターン:散布図

代表値:平均値、中央値、加重平均、幾何平均、
散らばり:標準偏差、
正規分布と2SDルール.

売り上げ:客単価 X 客数(席数 X 席回転率)
利益=(売価ー変動費)X 販売数量 ー 固定費
利益=(顧客短歌ー顧客獲得コストー顧客原価) X 顧客数

著者

鈴木健一(すずき・けんいち)
『27歳からのMBAグロービス流ビジネス基礎力10』(共著、東洋経済新報社)

定量分析の教科書の著者の鈴木健一が、オンライン講座でよいことを言っています。

「分析は比較」
ということと、
「人生は比較しない方がよい」

分析

自分については誰かと比較して考えるのではなく、Only Oneであればよく、他人の書いたもので自己啓発は必要ないだろうということが推測できるかも。

自己啓発本は読むものではなく書くものだが自論です。

自己啓発は、人それぞれで他人の真似ても仕方がないのです。

経済学

経済学部の卒業研究は、「等価交換原則」についてでした。
ある物のAという人の評価と、Bという人の評価に差があれば、交換の可能性があるという
不等式で経済モデルを作るものです。

残念ながら、教授には「これは経済学ではない」
と言われ、卒業はさせてもらいましたが、経済学徒は辞めました。

なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか(経済学部入学前・入学後・卒業後対応) 転職(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64

通信

時刻同期
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/caffc006cdebc15057fc

統計

統計と確率(7) 科学三分類・四分類・五分類と算譜(program)仮説・検証(93)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a2f2b9cc3a51b6af7603

新人

新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

新人(学生)を指導するよりも新人(学生)に指導してもらった方が効率的。仮説・検証(139)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/db993b1536055029f7c8

自己参照

図、手法 用語集
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/51b808b88def60acf00e

人生で影響を受けた本100冊。Youtube(3)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/16af53acbb147a94172e
情報工学の専門家に読んで欲しい月刊「技術士」の記事544
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/29ea1465cc228de17ca6
技術士が書いた本・冊子類(IT業界・製造業向け)200+3
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/774665826e8a91ad4bd7

お正月休みにIEEE Ethernet規格(英文:個人利用無料)を読もう。1日1000ページ目標。:英語(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e1a3155a950e799a17f5

卒業論文、修士論文、博士論文は github/gitlab/bitbacketのprivate利用をお勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/eb9945a2649f6f3eabd0

新人

マネージャ・リーダーの私にとって有益な知見が得られた書籍
https://qiita.com/kazuo_reve/items/6976029e72763ea73245#_reference-df08fb0b4ee7eedaec9d

新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

新人(学生)を指導するよりも新人(学生)に指導してもらった方が効率的。仮説(139)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/db993b1536055029f7c8

参考資料(reference)

第11回 TOPPERS活用アイデア・アプリケーション開発コンテスト
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/91162a9b258a2a06f5e0

ひょっとしたら、この部門への投稿の表題を変えて、コンテストに応募するのも手かも。
TOPPERS のAUTOSARへの貢献(更新中), AUTOSAR(15)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d363cf06e2176207b391

AUTOSARとSimulink: Adaptive Platform, Classic Platformとマルチコア対応を含めた共通化を目指して
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d613b0b14bfd91989a13

TOPPERS の AUTOSAR への貢献 II (改定中)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4614c04cfff70a241f77

人生で影響を受けた本100冊。Youtube(3)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/16af53acbb147a94172e

今まで書いてよかった技術書を紹介しよう!
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d31b7c158541d345a7ef

あなたもdocker, 私もdocker
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f2746f10f30b575d0a8

開発環境を豊かにする開発事例 過去・現在・未来
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d9bf0c2c671fe7f1c749
Microsoftとの歴史 Cコンパイラを中心に
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d7c0cc257e99de0573cf
Qiitaエンジニアフェスタ_ブラウザ選手権
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/98c4c7f911aa47465087
Qiitaエンジニアフェスタ_StaticWebApps に参加するまで
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1a1f53926325d872821f
TOPPERS ソースを積み上げよう
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/65c15aed086f2da0928d
技術書「Rubyソースコード完全解説」 と 「docker で ruby」構築
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a00fec16fb43e6e9071d

物理記事 上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

数学関連記事100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

言語・文学記事 100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

通信記事100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

自動車 記事 100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

OSEK 記事で views 100,000を目指して OSEK(8)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff45ee55566eeff5f62e

無線網(Wi-Fi)空中線(antenna)(0) 記事一覧(209/300目標) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

仮説(0)一覧(目標100現在40)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

安全(0)安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

日本語(0)一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

小川清最終講義、小川清最終講義(再)計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

<この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。>
This article is an individual impression based on the individual's experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.

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