高校情報Ⅰと実践活用 高校情報Ⅰ 個人情報の保護と権利（1か月目第3週）
★本サイトの取り組み方★①まなびの目標🎯を理解し、使用するケースを学ぶ。②最後の確認クイズ💡でインプットを確認する。まなびの目標🎯 ： 「個人情報」「個人情報保護法」「肖像権」「パブリシティ権」「プライバシー権」を理解して使えるようにしよう...
高校情報Ⅰと実践活用 
Pythonでインフォマティクス Pythonの始め方と使い方 （インストール不要のGoogle Colaboratory）（情報Ⅰプラス）
プログラミング言語のPythonはシンプルな文法で書けるため、様々な領域で使われ、多くの研究者やエンジニア、学生など幅広く利用されています。高校情報Ⅰでは、情報社会の問題解決、コミュニケーションと情報デザイン、コンピュータ、情報通信ネットワ...
高校情報Ⅰと実践活用 高校情報Ⅰ ネット社会のマナー、コミュニケーション（1か月目第2週）
★本サイトの取り組み方★①まなびの目標🎯を理解し、使用するケースを学ぶ。②最後の確認クイズ💡でインプットを確認する。まなびの目標🎯 ： 「情報モラル」「ネットコミュニケーション」「インターネットでの被害と加害」「サイバー犯罪」「不正アクセス...
高校情報Ⅰと実践活用 高校情報Ⅰ 情報とメディア、問題解決の流れ（1か月目第1週）
情報Ⅰは、共通必履修科目になり、令和7年度の共通テストから、試験科目として設定されていましたね💡文部科学省の高等学校学習指導要領解説情報編によると，「『情報 I』では，プログラミング，モデル化とシミュレーション，ネットワーク（関連して情報セ...
Rでデータ解析と可視化 Rでロジスティック回帰モデル② -正則化（LASSO・Ridge回帰）で過学習を防ぐ-
ロジスティック回帰は、二値分類問題（例：疾病リスク予測、顧客解約予測）に広く用いられています。先日、Rでのロジスティック回帰分析について解説しました。ステップワイズ法は、AICなどで変数を追加・削除しながら最適なモデルを選択する方法です。こ...
Rでデータ解析と可視化 Rでロジスティック回帰モデル① ー二値の予測・分類、ステップワイズ法、ROC曲線－
今回は、Rでのロジスティック回帰モデルについて解説します。ロジスティック回帰は、目的変数が0か１かの予測・分類するのに役立つ統計手法です。例えば、ある事象が「起こる」か「起こらない」かの"二値"の目的変数を説明変数を用いて予測する、など。💡...
Rでデータ解析と可視化 Rでノモグラム 予測モデルの可視化と解釈（生存時間解析など）
ノモグラムは、医療分野で患者の生存率予測や疾患リスク評価に広く活用されている視覚的な予測ツールです。本記事では、コックス回帰を用いたノモグラムの作成手順を解説し、実際のデータを使って1年・2年後の生存率を予測する方法を紹介します。■目次1....
Rでデータ解析と可視化 Web上でRStudioを使おう！ーPosit Cloud, データの取り込みと出力ー
RStudioの使用環境「Posit Cloud」のご紹介です。いつものパソコン以外でRStudio使いたいけど、クラウド上でやれないかな。。いろいろなツールで統計解析をやってるけど、この部分が対応できない。。Rでできそう！だけど、インスト...
Rでデータ解析と可視化 Rでメタアナリシス② ー出版バイアスの評価：ファンネルプロット, Egger’sテスト, Begg’sテストー
メタアナリシスは、論文などでの同じテーマの研究報告を複数統合する統計学的手法です。複数の研究での議論を行うため、エビデンスレベルも高いとされており、医学研究において重要な役割を担っており、多くのメタアナリシスの研究論文が報告されています。先...
Rでデータ解析と可視化 Rで重回帰モデルの変数選択 ーAIC, BIC, ステップワイズ法ー
目的変数と複数の説明変数があった場合、目的変数の予測に用いることができるのが重回帰分析です。重回帰分析を行う際、そのモデルに使用する変数を適切に選択することはとても重要です。今回使用するデータセットのBostonは、Housing Valu...