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新商品などの売り上げの目安となる予測が導ける重回帰分析を使いこなすには、どうしても越えなくてはならない壁があった。
今回は単回帰分析にはなくて、重回帰分析にしか起こらない「（5）かぶりの問題を確認する」という話です。
【重回帰分析の解説の流れ】
（1）複数の原因と結果の仮説を立てる
（2）回帰式「y=a1x1＋a2x2……＋b」を導き出す
（3）母集団でも、各原因を使うのが適切かを検定する
（4）回帰式の精度を確かめる
（5）かぶりの問題を確認する
（6）どの原因が予測結果に利いているのかを調べる
（7）別の原因の影響をコントロールする
ここまでは統計の初心者にも伝わりやすいように「かぶりの問題」と呼んできましたが、正式名称は「多重共線性の問題」と言います。

回帰モデルが成立するには、満たさなければならない“前提”があります。
その前提が崩れたとき、多重共線性の問題が起こります。
そのことについては、前の講義でも紹介したドリンク開発の事例を使って説明しましょう。
開発者は「味の評価点数」に加え、「GRP（テレビCMの延べ視聴率）」と「配荷率（店頭カバー率）」という3つの独立変数を使って、従属変数である「ドリンクの売上本数（百万本）」を予測する回帰モデルを導き出しました。
重要なのは、この回帰モデルがどういう特徴を持っているのかということです。

https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00741/00007/?n_cid=nbpnxr_mled_new

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2022年11月30日にリリースされ、世界中で話題となっている「ChatGPT（チャットGPT）」。
対話型の言語モデルを採用したAIチャットツールで、様々な利用用途が存在し、応用も加速している。
本記事では、現時点での ChatGPT 機能や精度を前提に、どの生活者の行動を変えていくのかについて、技術ブログなども執筆する若手マーケターが解説する。
ChatGPTとは米OpenAIが発表した、テキスト生成AIプラットフォームです。
もともと開発されていたGPT（深層学習を使用しテキストを生成する自己回帰言語モデル）にチャット機能がひも付いたもので、2022年11月30日にリリースされて以降、約1週間でユーザーが100万人を突破し、世界中から注目を集めています。
例えば、人間に代わり長文を要約したり、制作をサポートしたり、さらには命令次第では論文を作成したり、プログラミングのコードを生成するといったことも可能です。
現時点で、 ChatGPTを利用するには登録が必要であるなどハードルがやや高く、使用は一部のネットリテラシーが高い人に絞られているというのが現状です。

https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/casestudy/00012/01118/?n_cid=nbpnxr_mled_feature_02

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手のひらサイズのレンズをメガネにクリップで取り付けて使用する「Monocle」は2022年9月に発表されたARデバイスで、視界をズームしたり映像を瞬時にキャプチャしたりできるほか、オープンソースソフトウェアを実行し独自のファームウェアを作成することもできるため「ハッカーによるハッカーのためのARデバイス」として話題になっています。
公式のドキュメントによると、Monocleはメガネの片側にクリップで取り付けて「モノクル(片メガネ)」のように利用することができる小型のヘッドアップディスプレイで、本体の重さは15グラムとかなり軽量になっているほか、「640x400カラーOLEDディスプレイ」「5MPカメラ」「マイクロフォン」「Bluetooth5.2」「70mAhの内蔵バッテリー」「フル機能のMicroPythonベースのOS」などが搭載されているとのこと。
Monocleの最大の特長として、Monocleのプラットフォームはオープンソースとなっているため、新しい機能や独自のファームウェアを自分でプログラミングして拡張していくことが可能になっています。
Python3と高い互換性を持つプログラミング言語処理系のMicroPythonをサポートしているため、独自にプログラムした機能をデバイスに追加できることに加えて、定期的に追加されるMicroPythonのサブセットを活用することで比較的簡単にさまざまなモジュールにアクセスできます。

https://gigazine.net/news/20230208-monocle-ar/

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