高校情報Ⅰと実践活用 高校情報Ⅰ【クイズ付】知的財産権(著作権、産業財産権など)
★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🎯 ： 「知的財産権」「著作権」「産業財産権」を理解しよう！■目次 1. 知的財産権 2. 著作権 3. 産業財...
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高校情報Ⅰと実践活用 
高校情報Ⅰと実践活用 高校情報Ⅰ【クイズ付】個人情報の保護と権利
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！■目次 1. 個人情報 2. 個人情報保護法 3. 要配慮個人情報 4. 匿名加工情報 5. 肖像権・パブリシティ...
Pythonでインフォマティクス 高校情報Ⅰ【コード付】Pythonの始め方と使い方 （インストール不要のGoogle Colaboratory）
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【クイズ付】ネット社会のマナー、コミュニケーション
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」「不正アクセス禁止法」を理解して使えるようにしよう！■目次 1. 情報モラル 2. コミュニケーション 3. ネットコミュニケーシ...
高校情報Ⅰと実践活用 高校情報Ⅰ【クイズ付】情報とメディア、問題解決の流れ
まなびの目標🎯 ： 「情報」「メディア」「問題解決の流れ」「発想法」を理解して使えるようにしよう！■目次 1. 情報とは？ 2. メディアとは？ 3. 問題解決の流れ 4. 発想法 5. 確認クイズ (adsbygoogle = windo...
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 【コード付】Rでノモグラム作成｜コックス回帰による生存率予測
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 【インストール不要】WebでRStudioを使える「Posit Cloud」ー無料枠やデータ入出力の解説ー
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 【コード付】Rでメタアナリシス②｜ファンネルプロットとEgger/Begg検定
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...