一番マスコミらしいテレビ番組はプリキュアかもしれん・・・

マスコミというのは、
巨大権力に対し挑戦し、
時代を風刺し、
反骨精神を示すものであります。

プリキュアがAKBと秋元康を痛烈批判！ プロデューサーが怪物になり「CD買ってよ～握手券つけるから～」と暴れる
http://blog.livedoor.jp/dqnplus/archives/1781096.html


すばらしい風刺！
一番マスコミらしいテレビ番組はプリキュアかもしれん・・・

統計モデル その４ パス解析

統計モデル その３　SEMによる単回帰
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/45e908f31f3060d9e7acb5b753c97493

の続き。「統計モデル」の授業のメモメモ

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影響を排除する方法
・偏相関
・パス解析
・重回帰

偏相関
model1<-'
COG~SES
HS~SES
CG~~HS
'
~~が偏相関

パス解析
model2<-'
COG~SES
HS~SE
COG~HS
'

重回帰
model3<-'
COG~HS+SES
'

・効果の有無＝有意性検定
・モデルを立てるとき＝理由が要る
・回帰係数と因子負荷量は両方ともパス係数と呼ばれる
・偏回帰係数を相関といわないように
　　→違う概念、値も違う

擬似相関・偏相関係数
誤差の間の相関・擬似相関
　→見かけ上の相関

モデルの修正
ビッグファイブの神経質分析
　モデル１：よくなかった
　モデル２，３：よくなった→こっちがいい
では、どうやってモデル１から３に考えるか

モデルの修正とは
・適合度が悪い場合に、モデルを修正して適合度を上げる
　　適合が悪いモデルを報告しても意味ない
・どのように修正を行う？
　　　数値的
　　　理論的（意味的）

モデル１のΣの値
　　RMSEAをみる→悪い値
　共分散行列が得られる(fitted())

残差（StoΣの差）
・適合が良いSとΣの差が小さいはず
・データから計算されるS
・モデル１のS-Σ
　　→絶対値が小さければよい
　一部大きく狂っているところがある
　　この間の共分散がモデルで説明できていない
・残差は、関数residで求まる

モデル２
・その残差を小さくするようなパラメータを入れれば適合が改善する
→RESEAが０で良くなる
→理論的に説明できるか？


モデル３
・だったら、別個の構成概念を測定していることを
　直接的に表現

標準化残差
　　残差にも種類
　　　標準化残差

修正指数
　miカイ二乗の減少値
epc
→mi大きいところ探す
Rではmodindices

パス解析
・因果モデルを考えて
・そんなに特別なものじゃない
・因果の方向性を知るのは難しい
・分析者が仮定した因果モデルを分析する手法

事例１：
　標準化推定値→分散を１にしたとき
　そうでないと、非標準化
　非標準化→変数の単位ついてる：単位に依存で解釈
　　→標準化、非標準化どちらがいいかはケースないケース
　決定係数：パス解析でもできる
　モデルを変える
　　誤差分散が小さくなった＝説明できない部分が激減
　直接効果：ダイレクトに影響
　間接効果：何かを介して影響
　総合効果＝直接効果＋間接効果

直接効果の解釈
　間接効果の要因が一定の場合、排除した場合

間接効果の解釈
　パス間の係数の掛け算

総合効果の解釈
　直接効果＋間接効果

標準化の場合
　分散１になっているので、
　　変数が１変化すると、１標準偏差変化させることになる

lavvanのくせ
　外生的な観測変数＝矢印が刺さっていない（出てるだけ）
　→自動的に共分散を入れてしまうものがある。
　入れたくないとき
変数１~~0*変数２
～～（共分散）で、０をかけることにより、０になり、入らない
sem(model1,sample・・・,fixed.x=T)
fixed.x=Tの説明は省略

従属変数に複数の変数(X1,X2,X3)が影響する場合
X2,X3が一定の場合には、
　　X1が大きくなると、Yは○大きくなる
と解釈する

パス解析におけるSとΣ
・確認的因子分析の場合と同じように
　標本データから計算される共分散行列Sと
モデルから計算される共共分散行列Σの差を
小さくするようなパラメタをもとめる

丁度識別＝飽和モデル

潜在変数間のパス解析
・観測変数の背後にある構成概念をとりdス
　　因子分析によって
・パス解析と因子分析の合体
・合計得点の間のパス解析はメリットない
　　→希薄化の修正

決定係数：やじるし刺さっているすべてもとめられる

確認的因子分析モデルの識別
・なぜ因子の分散＝１
・誤差からの係数＝１

内生的因子がある場合の識別
・矢印が刺さっている：内生的因子
・内生的因子の分散＝パス係数の２乗＋内生的因子の誤差分散の和
・一般的には因子負荷量の１つを１に固定
　　→lavvanのデフォルト

希薄化および希薄化の修正

合計得点でなく、因子間の相関を求める３つの理由
・構成概念に近いのは因子
・因子間の相関のほうが絶対値が大きくなる
　　→相関の希薄化
・単回帰・重回帰分析：飽和モデルであっても、
　因子を仮定すると、適合度が求まる

因子間相関と合計得点間相関
・因子の中に誤差は入っていない＝分離されてる
・合計には、誤差が含まれる

等値制約
・複数のパス係数が等しい値であるという制約
　　→パラメータの数が減る：倹約的
・等値制約を課すと、適合度が良くなることがある
Rだと、モデルのところで
　f1=~v1*x1+v1*v2
誤差分散の場合
　 x1~~e1*x1

ハイブリッド環境の統合運用管理がさかん？

富士通が

オンプレミスと複数のパブリッククラウドのハイブリッド環境を管理できる統合運用管理ソフトウェア「Systemwalker Centric Manager V15」をグローバルに販売開始
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2013/11/25.html

ということで、
オンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウド環境を統合して管理するハイブリッドクラウド統合運用管理が話題だ。

Zabbixでは、HyClops for Zabbixなどが、それだし、
そのうちZabbix本体でも対応していくんでしょうか・・
（VMWare対応はそのはじめといえますよね）

Microsoftの場合は、Microsoft System Center 2012がそれに相当するのかな？

他の会社もあるんだろうけど、今後、クラウドの統合の話（オーケストレーション）はもとより、クラウドの統合監視は、重要視されそうですね。

日本市場におけるZABBIXの現状と今後の取り組み

もう、１週間前になってしまいましたが、
１１月２２日のZabbix Conference 2013の

日本市場におけるZABBIXの現状と今後の取り組み

についてメモメモ

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２０１３年１１月１２日　Zabbix2.2
・VMWareの監視、Windowsのイベントログの監視
　１．８に比べると、内部的には結構変わっている

Zabbix2.2までの取り組み
・２０００件のバグ＆新機能要望
　　１８００の改善
　　１２０００コミット

２．０／２．２ファストアップグレードサービス
　　１．８から２．０にはDBアップグレードに時間がかかる

OSS監視ソフトウェア
２０１１年～　知名度上がってきている
商用監視ソフトと比べると、クロスしてきている
　　→商用製品と太刀打ちできる

２０１２．１０．１　Zabbix　Japan設立
　→目的：パートナー支援

２２社のオフィシャルパートナー
OSS＋オフィシャルサービス
　・フルオープンソース
　・オフィシャルサポート
　・トレーニング
　・会社でやっている

オフィシャルサポートのフロー
　　カスタマー⇔パートナー⇔ZABBIX

Zabbixのアウトプット
・数百件のサポート
・１５０件のバグ、要望
・修正パッチ
・セキュリティ問題の早期アナウンス

開発サービス
・お金払うと、確実に入れられる

Zabbixパートナー会
・パートナー間の情報交換
・コミニティちっくに活動

ZabbixのOSS開発サイクル
・開発・修正・改善
　ダウンロード
　利用・テスト
　フィードバック
→フィードバックをたくさんください

Zabbixオフィシャルトレーニング

Zabbixアプライアンス：プラットホーム
　　無償ツール

はっぴょう３つ
（１）Zabbixアプライアンスモデルのプロキシ
　　・Zabbixがはいった、プロキシ
　　・設置簡単
　　・メンテナンスフリー
　　・VPN機能の搭載
（２）Zabbixサーバー仮想アプライアンス
　ZS-V200
　VMWare,Xen,KVM対応
　無料で
（３）Zabbix Enterpriseサポート
　技術問い合わせ
　バグ修正
　新機能
　セキュリティFIX:早期アナウンス
　ナレッジベース
　周辺ツール提供

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このあとも、Zabbix conference 2013はやってたけど、
ここで抜け出して、Microsoft Conference 2013に行きました。