末石直也 - ミクロ計量分析
2025年度に神戸大学で行った「ミクロ計量分析」の授業の講義資料です。自由に使ってもらって構いませんでが、間違いもあるかと思いますので、自己責任でお願いします。内容に関する質問には、多分応じられません。 主な参考文献（詳細なものはスライド中に記載） Abadie, A. (2021): "Using Synthetic Controls: Feasibility, Data Requirements, and Methodological Aspects," Journal of Economic Literature, 59, 391-425. Andrews, I., J. H. Stock and L. Sun (2019): "Weak Instruments in Instrumental Variables Regression: Theory and Practice," A
AtCoder での実力アップを目指そう！ ～競プロ典型 90 問～ - Qiita
競プロにおける「上達の壁」 そこで私は、主に以下の 3 点が競技プログラミングにおける上達の壁になっているのではないかと考えています。 基礎的なコーディングの知識。for 文・条件分岐・配列などを使った基本的なプログラムが書けるかどうか。（レーティング 1～99 程度） 競プロで戦うために必要な、最低限のアルゴリズムや数学の知識。例えば二分探索・動的計画法・グラフ理論・逆元といったものが挙げられる。（レーティング 100～1199 程度） アルゴリズムや数学的知識 [2. で扱ったもの] をどうやって実際の問題に応用するか、考察面・実装面両方含めた典型テクニック。（レーティング 200～1999 程度） 今はどの壁が問題か？ 現在、1. と 2. についてはかなり教材が整備されており、例えば 1. のプログラミングの基本を学ぶにあたっては、 C++入門 AtCoder Programmin
【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
技術ようつべチャンネル集 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モ
高校で数学を「捨てる」と重要な脳内物質が減少すると明らかに - ナゾロジー
高校で数学を「捨てる」と重要な脳内物質量が減少すると判明！数学を捨てたつもりなのに脳の可能性のほうが失われていた / Credit:Canva . ナゾロジー編集部英国では、学生は16歳になると数学を学ばないという選択が可能になります。 英国では大学入学にあたって必要な科目を3つに絞ることが可能であり、文系を目指す場合、ある時点で数学を完全に「捨てる」ことができるんです。 一方、近年の実験心理学の進歩により、特定の学習行動が脳機能に様々な影響を与えることが明らかになってきました。 最も著しい例としては、多国籍語の会話スキルがある人は、認知症にかかりにくいとする研究結果です。 そこで今回、オックスフォード大学の実験心理学部門の研究者たちは、思春期における数学の学習が脳に与える生物学的な変化を調べることにしました。 実験にあたっては14歳から18歳の133人の学生たちの数学学習の有無を調べると
この中に必ずA型がいる！ 群衆から「偶然」を抽出する数学あります
私たちが目にする偶然は、本当に「偶然」なのでしょうか。 活動休止を発表した嵐の5人に対しても指摘できる、マジックのような「偶然」の導き方をお教えします！ 「あれ、こんな偶然ってある？」って出来事は、誰しもが1度は経験したことがあるのではないでしょうか。 僕がよく目にする偶然は、「あれ、●●さんの誕生日って私のおじいちゃん（もしくは近しい家族の誰か）と同じだ！」という話題。 実はこれ、たとえば自分も含めて一族のうち8人分（本人、兄弟姉妹のうち1人、両親、それらの祖父祖母）の誕生日を覚えていたとしたら、約2％の確率でこの現象が起きます。2％ということは、週に1回誰かに誕生日を聞くとしたら、50人つまり1年のうちに1回は起きる、という確率になります。 今回は、このように偶然と感じる出来事に関してのフシギな確率のお話と、こういった偶然が必然的に起きる事象のお話の、2つをご紹介します。 【雑学5】5
アルゴリズム・AtCoder のための数学【後編：数学的考察編】 - Qiita
0. はじめに こんにちは、大学 1 年生になったばかりの E869120 です。本記事は、 アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編：数学的知識編①】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【中編：数学的知識編②】 からの続きです！！！ ※前編・中編を読んでいなくても理解できる、独立したトピックになっているので、ご安心ください。 後編から読む方へ 21 世紀も中盤に入り、情報化社会が急激に進行していく中、プログラミング的思考やアルゴリズムの知識、そしてアルゴリズムを用いた問題解決力が日々重要になっています。 しかし、アルゴリズム構築能力・競プロの実力は、単純にプログラミングの知識を学ぶだけでは身につきません。近年、数学的なスキルが重要になりつつあります。実際、私はこれまでの経験で「数学の壁で躓いた競プロ参加者」をたくさん見てきました。そこで本記事では、 AtCoder のコン
アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編：数学的知識編①】 - Qiita
こんにちは、大学 1 年生になったばかりの E869120 です。 私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や日本情報オリンピックなどに出場しています。ちなみに、2021 年 4 月 7 日現在、AtCoder では赤（レッドコーダー）です。 本記事では、アルゴリズムの学習や競技プログラミングで使える数学的な部分を総整理し、それらについて解説したいと思います。前編・中編では数学的知識、後編（2021/4/26 公開予定）では数学的考察の側面から書いていきます。 【シリーズ】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編：数学的知識編①】 ← 本記事 アルゴリズム・AtCoder のための数学【中編：数学的知識編②】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【後編：数学的考察編】 1. はじめに 21 世紀も中盤に入り、情報化社会（いわゆる「IT 化」）が急激に進行していく中、
線形代数とは？初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST
「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください（音は出ませんので安心してご覧ください）。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと
超天才数学者ジョン・コンウェイの「不安と自信喪失を越えて、爆発した才能」 | 魅力的な天才の奇妙な人生
「メアリー」と呼ばれた少年 1956年9月下旬のある日、ジョン・ホートン・コンウェイは大きなカバンを背負い、家を出発した。18歳の彼はやせ気味で、ボサボサの長髪。まるで「ヒッピーのはしり」のようだった。普段は裸足で歩き回っていたが、この日は一応ストラップサンダルを履いている。 コンウェイは汽車に乗り込み、リバプールからケンブリッジへ向かった。ケンブリッジ大学の学部生としての生活が待っているのだ。クルーを経由し、ブレッチリーで汽車を乗り換えた。移動時間は5時間ほどだった。 大学進学は自分を作り替える絶好のチャンスだ──。旅の途中、彼はふとそう思いついたという。 コンウェイは小学校時代、先生から「メアリー」というあだ名をつけられた。繊細で女性的なところが多い子供だったのだ。このあだ名のせいで、彼の学校生活は地獄同然となったらしい。 しかし、リバプールのホルト男子中等学校に進学すると、状況は変わ
FFT（高速フーリエ変換）を完全に理解する話 - Qiita
となります。 この $C_i$ を、$0\leq i\leq 2N$ を満たすすべての $i$ について求めるのが今回の目標です。 それぞれ愚直に求めると、$f,g$ の全項を組み合わせて参照することになるので、 $O(N^2)$ です。これをどうにかして高速化します。 多項式補間 愚直な乗算は難しそうなので、$C_i$ の値を、多項式補間を用いて算出することを考えます。 多項式補間とは、多項式の変数に実際にいくつかの値を代入し、多項式を計算した値から、多項式の係数を決定する手法です。 たとえば、$f(x)=ax+b$ という $1$ 次関数があるとします。 $a$ と $b$ の値は分かりませんが、$f(3)=5,f(7)=-3$ がわかっているものとします。 実際に $3,7$ を代入してみると、 $3a+b=5$ $7a+b=-3$ と、連立方程式が立ち、$a,b$ の値が求められま
線形代数を学ぶ理由 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 少し前(2019年4月頃)に、「AI人材」という言葉がニュースを賑わせていました。「現在流行っているディープラーニングその他を使いこなせる人材」くらいの意味だと思いますが、こういうバズワードの例の漏れず、人によって意味が異なるようです。併せて「AI人材のために線形代数の教育をどうするか」ということも話題になっています。 線形代数という学問は、本来は極めて広く、かつ強力な分野ですが、とりあえずは「行列とベクトルの性質を調べる学問」と思っておけば良いです。理工系の大学生は、まず基礎解析とともに線形代数を学ぶと思います。そして、何に
テンソルがなかなか理解されない３つの理由 - 数学、ときどき統計、ところによりＩＴ
大学の理学部（数物系）、工学部などの出身者であれば、テンソルという言葉を少なくても１度は耳にしたことがあると思います。重要な概念にも関わらず、どうしてテンソルは理解されないのか、その原因について考えてみたいと思います。 いろいろなテンソル テンソルと最初に出会うのは、全学共通科目（昔でいう教養科目）の力学に登場する慣性モーメントテンソルあたりでしょう。専門学部（理学部の物理学科や工学部）に進むと、電磁気学の電磁場テンソル、連続体力学や構造力学の応力テンソル、一般相対論のアインシュタインテンソル、場の量子論のボソンフォック空間やフェルミオンフォック空間と至る所に登場します。数学では代数学、幾何学、解析学、分野を問わず登場します。統計学でも多次元の確率変数のモーメント*1を定義するのに必要となります。また最近では機械学習の分野でも見かけるようになりました。 このように八面六臂の大活躍をするテン
RISU算数 - お子様1人1人にピッタリの学びを届けるタブレット教材
【業界唯一！】マイページに加え、RISUのトップ大学生スタッフが、お子様の学習を逐一チェックしています！
Wikipediaがわかりにくいので（数学とか）、わかりやすいサイトを作ってみた - 大人になってからの再学習
このブログをはじめてから2年8か月と少し（ちょうど1000日くらい）が経った。 これまでに公開したエントリの数は299。 つまり、このエントリは記念すべき第300号！というわけ。 ブログとしてある程度の存在を認められるには300記事が1つの目安であるという説があるので[要出典]、 この300回目のエントリは当ブログにとって大きな節目と言える。 前回299号のエントリでは「なぜWikioediaはわかりにくいのか（数学とか）」という内容を書いた。 そこで言いたかったことを3行でまとめると次の通り。 ■ Wikipediaの説明は理工系の初学者にはわかりにくいね。 ■ そもそも説明のアプローチ（思想とも言う）が違うので、わかりにくくて当然だね。 ■ もっとわかりやすい説明の仕方がありそうだね。特に図を使った説明は直観的な理解を助ける力があるね。 まぁ、だいたいこんな感じ。 そして、その記事につ
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「数学ゾンビだ…」分数の約分の問題は完璧に解ける息子さん、意味を理解しないまま計算してたことがわかった時の話
TheAlgorithms/Python: All Algorithms implemented in Python
(PDF) 数式の読み方，大学で学ぶ数学公式 文責 澤野嘉宏 首都大学東京