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@h_okumura

Haruhiko Okumura@h_okumura

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4,886日(2009/04/05より)
ツイート数
106,249(21.7件/日)

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2022年08月20日(土)1 tweetsource

4時間前

@kspub_kodansha

講談社サイエンティフィク@kspub_kodansha

【🉐電子書籍フェア情報📔】
本日より、「高額理系専門書 夏の特別セール」が始まりました。9/8(木)まで500点以上の対象書籍が30%OFFです🎉是非この機会に‼️

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2022年08月19日(金)24 tweetssource

8月19日

@nishiurah

Hiroshi Nishiura@nishiurah

この流行を社会的に「着地させる」ことは重要ですが未来のリスクをデータで検討せず、定点化して「見えなくする」ことを含む尾身先生らが会見された以下専門家提言は「現時点で」大きな誤りと考えています。少なくともエンデミック化リスクを考えると:1/5
s3-us-west-2.amazonaws.com/jnpc-prd-publi

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2022年08月18日(木)18 tweetssource

8月18日

@5hunji

Shunji@5hunji

@h_okumura YaTeX1.80からは(最新は1.82)、string-to-numberが未定義のときのみstring-to-intを呼び出すYaTeX-str2intがstring-to-intの代わりに使われているようです。手元のEmacs28.1では正常に動いています。

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8月18日

@georgebest1969

岩田健太郎 K Iwata, MD, MSc, PhD, F@georgebest1969

難しい。さっと読んでも門外漢には咀嚼できたという感じがない。モデルを使ってる点は理解できても、パラメータなどの妥当性を判断できない。

『地球温暖化はなぜ起こるのか 気候モデルで探る 過去・現在・未来の地球』|感想・レビュー・試し読み bookmeter.com/books/19805468 #bookmeter @bookmeter

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8月18日

@konamih

こなみひでお@konamih

統計的にとても興味深いデータをありがとうございます。初期の大きなシフトは母集団が変動していったものと思われ,18日に入ったあたりからほぼ一定の比率に収束しているのは,数が増えてかつ十分にランダム化されて,大数の法則が成立していると見えます。すごくおもしろいです! twitter.com/killerqueen196

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2022年08月17日(水)23 tweetssource

8月17日

@marikosano_o

菊池真理子 『「神様」のいる家で育ちました 〜宗教2世な私た@marikosano_o

連載終了となっていた『「神様」のいる家で育ちました 〜宗教2世な私たち〜』が、文藝春秋さんから出していただけることになりました!みなさんが読みたいと言い続けてくれたおかげです。本当にありがとうございます!! twitter.com/bunshun_senden

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8月17日

@HiromitsuTakagi

Hiromitsu Takagi@HiromitsuTakagi

なんでExcelでやるのかねえ。sedとかawkでやりなよ。
www.mhlw.go.jp/stf/newpage_27
「【1】難病DBに格納された元データをCSVデータに変換する(シートAを生成)
【2】変換されたCSVデータから必要なデータを抽出し直す(シートBを生成)
【3】シートAを削除する
…【3】の手順を失念し、」 pic.twitter.com/Nm1qIyGIAn

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8月17日

@bunshun_senden

文藝春秋プロモーション部@bunshun_senden


📢宗教2世のノンフィクションコミック
待望の単行本化決定!

他社サイトで連載 中断 終了となっていた #菊池真理子 著『「神様」のいる家で育ちました~宗教2世な私たち~』が文藝春秋より10/6発売決定!
(一部ネット書店で予約可)

詳細は👇
books.bunshun.jp/articles/-/7364
#神様のいる家で育ちました

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8月17日

@ojimakohei

おじま紘平(東京都議会議員・練馬区)@ojimakohei

都としては「感染症法で発生届は最寄りの保健所に出すことになっており、手続きとしては誤りではない」との見解で、引き続き①他県を含めた数字と、今後は②他県を含めない数字を併せて発表するようです。モニタリング会議はじめ専門家による感染状況の分析では②を使用するとのこと。資料は以下です。 twitter.com/nishiurah/stat pic.twitter.com/YiVvuWAYN0

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retweeted at 18:07:47

8月17日

@nishiurah

Hiroshi Nishiura@nishiurah

@h_okumura 都専門家に昨日の記者ブリで使った資料が回ってきました。1割ほどまでいきませんが、8/5の37,767は35,865だったとか、8/11の34,243は32,943とかいう程度の影響がありそうです。かなり明確に区別をつけているようで7/21以降だけなのでおそらく福祉保健局が今後リリースしてデータ対応されるものと想定。

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8月17日

@Wataru__Inoue

Wataru Inoue@Wataru__Inoue

@spaghet76868452 @h_okumura 厚労省データ(陽性者・検査数)や人口の出典情報(3/3)

厚労省:国内の発生状況など
>各都道府県の検査陽性者の状況(空港検疫、チャーター便案件を除く国内事例):PDF
*毎日更新されるので使用したデータを画像で添付
www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/k

人口:kantei.go.jp/jp/content/kenpic.twitter.com/zx9FlE6duJ

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retweeted at 14:37:57

8月17日

@Wataru__Inoue

Wataru Inoue@Wataru__Inoue

@spaghet76868452 @h_okumura 人口あたりのPCR検査等検査人数と陽性者数をグラフ化(秋田は県の数値、宮崎、熊本は除外)。人口あたり陽性者数トップの沖縄は、人口あたり検査数では4位。
人口あたり検査数トップは鳥取で、検査数が人口を超えている。2位は大阪で検査数が人口とほぼ同数。
(2/3) pic.twitter.com/xE4U0As9P1

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8月17日

@Wataru__Inoue

Wataru Inoue@Wataru__Inoue

@spaghet76868452 @h_okumura 気になったので、厚労省資料(出典後述)を元に都道府県ごとの陽性率を試算。
陽性率が異常に高い秋田、宮崎、熊本はデータに不備がありそう。
秋田:県と厚労省で検査数が4倍違う。
宮崎、熊本:医療検査分の検査数が不明。
これら除くと陽性率高いのは沖縄、兵庫、和歌山の順
(1/3) pic.twitter.com/kBO1nt8ghQ

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retweeted at 14:37:34

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