統計(0)一覧

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|1|データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! 統計(36)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07|22351|96|117|
|2|プログラマにも読んでほしい「QC検定にも役立つ！QCべからず集」OSEK(71) 統計(43) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8ada7b7fceafe2e5f0e|21376|174|190|
|3|統計と確率(17) プログラマの「プログラムが書ける」思い込みの激しさは強みであって弱点ではない３つの理由。仮説・検証（168） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29|11573|97|88|
|4|人間が計算機に勝てる３つのこと。統計と確率(26) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/49dc709d289d22846044|9321|53|25|
|5|プログラマがQC検定を受けることの意味・価値・課題 統計(86) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b03216eb6ab09eacc957|8015|23|21|
|6|プログラマによるプログラマのための統計(29), 確率プログラミングその後 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909|7423|12|12|
|7|統計と確率(25) 日本のプログラマが世界で戦える16分野・事例。仮説・検証（53） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e634a996cdd02bc53b|7127|18|22|
|8|統計と確率(20) 確率論及統計論（伏見康司）の数式をTeX(LaTeX)入力するための13の技法 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c692c4d3546ffbb70b4|7094|6|8|
|9|プログラマが量子力学を勉強するときの７つの道 統計(33)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7061f62b3629eee395f2|5547|7|5|
|10|Data Scientist の基礎(2)参考文献 統計(40) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b2f27353a9980bf445c|4591|7|14|
|11|統計と確率(7) 科学三分類・四分類・五分類と算譜(program)仮説・検証(93) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a2f2b9cc3a51b6af7603|4363|2|2|
|12|統計と確率(18) スピングラス理論と情報統計力学　西森秀稔　参考文献 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/702c08becfcca98fa9d8|4147|4|2|
|13|統計と確率(8) データサイエンティストへの５つの門。あなたはいくつの門をくぐりましたか？ https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee5fa7b2a7f7c2b450d4|4058|15|17|
|14|統計と確率(4) 生命科学統計資料 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ebfb7bae0495424061e|3741|2|4|
|15|科学技術網羅性確保用講座類一覧 統計(75)  https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f400475c651c231d838|3306|4|7|
|16|dockerで機械学習(73) with R (3)「RとKerasによるディープラーニング」François Chollet、J. J. Allaire著 統計(46) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57b0d84b3ce4f754485d|3183|1|0|
|17|統計と確率(9) 確率論及統計論。仮説・検証(95) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89d0a91a56d33529e85c|3135|4|2|
|18|統計と確率(11) 「ベイズ統計と統計物理」伊庭幸人 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5820558168dea8e848a4|3112|1|1|
|19|統計と確率(21) Qiita記事　いいね と views の関係Qiita(16) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d30240b2a9adec288ca9|3087|5|2|
|20|統計(28) Data ScientistのためのPython, R, Machine Learning/Deep Learning環境構築。docker(20) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff16ce6f2a1af43c77f3|3072|5|3|
|21|Qiita(62) いろいろランキング2022 統計(82) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9335f3c88571c4398742|3065|4|4|
|22|統計と確率(16) 連休中にいいね・ストッックをもらった記事一覧 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0592791e8a925da27db6|2820|3|3|
|23|「データサイエンスのための統計(41)学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング」Peter Bruce、Andrew Bruce。dockerで機械学習(72) with R (2) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/479e3283a2d030726254|2634|0|1|
|24|統計と確率(24) SWEST20で基調講演(再演含む）してほしい人上位10人 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d4d9bf953953c720361d|2620|0|2|
|25|生物統計(31)学 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/454f05d58bafa748ea5b|2436|11|6|
|26|定量分析の教科書 統計(32) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c79b7b2356032f3817e3|2379|1|0|
|27|統計と確率(23)データサイエンティストのための分析：Qiita自己記事まとめ2020：Qiita(98) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff51b03848908d38d7b3|2283|3|2|
|28|統計と確率(14) 与件解析(data analysis)入門。仮説・検証（195） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d9474c3bdb8ea0029bee|2237|2|2|
|29|@kazuo_reve の Qiita記事の分析 統計(88) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/81e3519e3740fa766d6a|2185|3|3|
|30|データサイエンティストって 統計(57) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/76f82232019272df56e6|2160|3|1|
|31|統計と確率(15) 4つのCountdown Calendarに参加して　データ分析の基礎 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/92eabbc62764312be440|2088|5|6|
|32|読んでくださるfollower, Github, Qiita,Twitter, facebook, bookmeter. 統計(64)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6dd40ff9a72331182944|2046|0|0|
|33|QC検定に落ち「たか」らかける記事 20,000人の方に読んでいただけ「たか」ら書ける記事 「たかたか」分析の勧め 統計(84)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2a371ee8c8f1b78cd5bb|2044|1|0|
|34|統計と確率(20) 「DNAと遺伝情報の物理」伏見譲 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/150646f72c55a36f8c39|2022|23|20|
|35|会計と技術 工業簿記, 原価計算 統計(60) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66b0c57d99b689acbb8d|2015|4|4|
|36|変更の影響範囲 @kazuo_reve 新人展開(3) 統計(53)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff52d19e1ad7390c8bd8|1877|4|4|
|37|「QC検定にも役立つ！QCべからず集」四分類と逆が真な事例案 統計(85) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb920fedc445e7fd1eb8|1853|1|0|
|38|多変量解析入門 統計(81) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b0e3b9d6b1f2c40b8d0|1851|1|1|
|39|統計と確率が扱えれば工学のほとんどは大丈夫。仮説・検証（119） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c917054d1390b7e17049|1824|1|2|
|40|「gawkで基本 統計(49)量を計算する」をdocker(79)でhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c362cb343a412fe12d46|1813|1|0|
|41|統計と確率(12) 経験と度胸と勘が分布と確率に裏打ち可能な証拠能力が一番高いという仮説。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5ec32472774d17e46ec|1789|1|1|
|42|統計(35)の嘘。仮説(127) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b|1781|6|3|
|43|質問 @kazuo_reve 新人展開(4) 統計(54) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/09bad7bb120190fce6c0|1775|3|3|
|44|仕様 @kazuo_reve 新人展開(2) 統計(52) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/09d6f95daa1b5d7bcaf7|1665|2|1|
|45|どのSNSと連動するとviews, いいねが増えるか。統計(65) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9b9299788874be490f7|1661|5|2|
|46|QC検定用語集 統計(87) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2698b868efd82af26885|1618|0|1|
|47|統計(2) 連続と離散、時間と空間、物理量と生物量 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d0980c6bf9d3079aa98d|1605|1|1|
|48|Data Scientist の基礎(1)データ構造 統計(42)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/27d8f5db34ff747d587b|1589|0|5|
|49|Data Scientist, Marketerの誕生日市場調査:birthday marketing(ふたたび), 統計(67)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/32589a0056954a89b5fc|1567|3|2|
|50|プログラマのための読書法または統計(34) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/211eb49dd868566949be|1565|6|4|
|51|統計と確率(5) 社会科学統計資料 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4e3f678afccaf865b491|1536|0|2|
|52|統計と確率(6) 事業計画確率(project plan with probability)仮説・検証(92) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f2dc5d216e57df844f50|1523|4|1|
|53|計画者(programmer)のための横顔(profile)入門 (1)「お金のセンスを測ってみる」on「確率論及統計(62)論」輪講演習 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c77cafd3fe47a558bfe5|1488|1|1|
|54|マクロな体系の論理, 熱・統計(56)力学の原理 吉岡大二郎, 2002 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2164b948928f03eaa6b|1487|0|0|
|55|プログラマのための社会調査法入門 　統計(74) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0757cfab8ca1266a88b0|1465|1|1|
|56|統計と確率(10) 科学哲学考 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/456273849f4b17bd9ab5|1462|1|2|
|57|医学データ　丹後俊郎　統計(30) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7f9b7db6ae202b974da7|1377|0|1|
|58|情報産業における自治体の都道府県連携与件 官(23) 統計(47) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/01699284626c48b22e20|1168|3|1|
|59|帰無仮説と対立仮説。統計と確率(27) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/136bbb726b4e886631b4|1136|0|1|
|60|統計と確率(22) 今年度(2019)の目標的な何か:docker(106) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8224430eccbb5592d752|1104|2|1|
|61|データ技術の方向性 統計(72)  https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/aaaa9e739ba1baf6528f|1047|2|2|
|62|統計と確率(3) 物理、生命、社会 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/98d0a37012f039e67a39|1038|1|1|
|63|なんでも統計(80)相談室(3) 時刻表の見方：単位と誤差。鉄道(11) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce06604f3a0843440bbd|977|1|4|
|64|三流の面談話者 統計(55)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d35e8892c7ca58904d4e|948|2|1|
|65|データ形式の昨日、今日、明日。統計(37) LaTeX(16)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/15a77a879dcd34c458f3|924|0|0|
|66|遺伝子特許出願件数 統計(48)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1f97f9a557382833ab97|869|0|0|
|67|記事どうしの競争 統計(44) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4fe2b9b3e4fb541fa551|858|3|0|
|68|なんでも統計(78)相談室(1)分母の値が０になる場合　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80746d82c11a0ef810d1|849|1|1|
|69|品質の基礎　資料集(0) 一覧 統計(83)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/eea60f30bd2234a7cbde|796|0|0|
|70|facebookの共通の友人数 統計(63）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2d96a448bd77c1394398|776|1|0|
|71|「Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜」題材アンケート 統計(51) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97a527f63c94ba305fe4|751|2|0|
|72|市場分析　統計(76) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/204dec534ac95070043c|679|1|1|
|73|平均、分散、偏差以外も使おう。仮説（23）統計(73) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/856e9e38fa6688f0aa59|678|0|1|
|74|索引体系化に失敗。統計(45)を取ろう。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57b89e7ec8ef2e1b3c83|649|1|0|
|75|統計と確率(13)与件科学者(data scientist)入門 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d94f3e4789ee14ce3674|648|0|1|
|76|Qiita Engineering Festa 投稿統計(50)自己関連 20230620 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9ac7af3a405fe6e7ba4d|601|1|0|
|77|Data Scientist, Marketerのための誕生日市場調査（birthday marketing)　統計(66)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5871a3da8b7b36b46754|598|0|0|
|78|統計論(71)及確率論輪講（再び）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3|594|2|1|
|79|模型における入力と出力の均衡 統計(77) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f1334ad3ab5ab0375b6c|586|0|1|
|80|質問調査票づくり 統計(70)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/de455bc4ff05da7f4548|580|0|1|
|81|データ件数10,30,100。三段統計(39)活用法　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d40437f8a0714afc16b1|537|0|0|
|82|なんでも統計(79)相談室(2)評価関数の作り方(1）高速道路無人出入口　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/830088de8b8f24a8d253|498|0|1|
|83|データに関する記事を書こう！ 100件記事を書いて分析する方針 統計(38)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e6b53f62e3e2216e1fe4|420|1|0|
|84|統計(0)一覧 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba|389|0|1|
|85|一覧の一覧が管理しきれない 統計(61)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b2726050df4679fb14da|339|0|1|
|86|Qiita Engineering Festa 2023 v.s. 2024 統計(68)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7a14718c887f85a0cc39|337|1|1|
|87|学生は先生に投げ銭しよう。統計(58)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9100e9735ed7adacc231|332|1|1|
|88|2024投稿一覧　統計(59) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/525daa591a991c1ba2e2|224|0|1|
|89|統計(69)学の目的 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4b9e39e9b012cc1c00d5|191|0|1|
| |合計|232948|667|659|



統計(0)一覧
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統計と確率が扱えれば工学のほとんどは大丈夫。仮説(119） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c917054d1390b7e17049
統計(2) 連続と離散、時間と空間、物理量と生物量 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d0980c6bf9d3079aa98d
統計と確率(3) 物理、生命、社会 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/98d0a37012f039e67a39
統計と確率(4) 生命科学統計資料 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ebfb7bae0495424061e
統計と確率(5) 社会科学統計資料 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4e3f678afccaf865b491
統計と確率(6) 事業計画確率(project plan with probability)仮説(92) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f2dc5d216e57df844f50
統計と確率(7) 科学三分類・四分類・五分類と算譜(program)仮説(93) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a2f2b9cc3a51b6af7603
統計と確率(8) データサイエンティストへの５つの門。あなたはいくつの門をくぐりましたか？ https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee5fa7b2a7f7c2b450d4
統計と確率(9) 確率論及統計論。仮説(95) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89d0a91a56d33529e85c
統計と確率(10) 科学哲学考 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/456273849f4b17bd9ab5
統計と確率(11) 「ベイズ統計と統計物理」伊庭幸人 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5820558168dea8e848a4
統計と確率(12) 経験と度胸と勘が分布と確率に裏打ち可能な証拠能力が一番高いという仮説。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5ec32472774d17e46ec
統計と確率(13)与件科学者(data scientist)入門 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d94f3e4789ee14ce3674
統計と確率(14) 与件解析(data analysis)入門。仮説（195） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d9474c3bdb8ea0029bee
統計と確率(15) 4つのAdvent Calendarに参加して　データ分析の基礎 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/92eabbc62764312be440
統計と確率(16) 連休中にいいね・ストッックをもらった記事一覧 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0592791e8a925da27db6
統計と確率(17) プログラマの「プログラムが書ける」思い込みの激しさは強みであって弱点ではない３つの理由。仮説（168） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29
統計と確率(18) スピングラス理論と情報統計力学　西森秀稔　参考文献 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/702c08becfcca98fa9d8
統計と確率(20) 「DNAと遺伝情報の物理」伏見譲 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/150646f72c55a36f8c39
統計と確率(20) 確率論及統計論（伏見康司）の数式をTeX(LaTeX)入力するための13の技法 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c692c4d3546ffbb70b4
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統計と確率(22) 今年度(2019)の目標的な何か:docker(106) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8224430eccbb5592d752
統計と確率(23)データサイエンティストのための分析：Qiita自己記事まとめ2020：Qiita(98) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff51b03848908d38d7b3
統計と確率(24) SWEST20で基調講演(再演含む）してほしい人上位10人 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d4d9bf953953c720361d
統計と確率(25) 日本のプログラマが世界で戦える16分野・事例。仮説（53） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e634a996cdd02bc53b
人間が計算機に勝てる３つのこと。統計と確率(26) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/49dc709d289d22846044
帰無仮説と対立仮説。統計と確率(27) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/136bbb726b4e886631b4
統計(28) Data ScientistのためのPython, R, Machine Learning/Deep Learning環境構築。docker(20) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff16ce6f2a1af43c77f3
プログラマによるプログラマのための統計(29), 確率プログラミングその後 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909
医学データ　丹後俊郎　統計(30) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7f9b7db6ae202b974da7
生物統計(31)学 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/454f05d58bafa748ea5b
定量分析の教科書 統計(32) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c79b7b2356032f3817e3
プログラマが量子力学を勉強するときの７つの道 統計(33)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7061f62b3629eee395f2
プログラマのための読書法または統計(34) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/211eb49dd868566949be
統計(35)の嘘。仮説(127) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b
データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! 統計(36)
データ形式の昨日、今日、明日。統計(37) LaTeX(16)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/15a77a879dcd34c458f3
データに関する記事を書こう！ 100件記事を書いて分析する方針 統計(38)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e6b53f62e3e2216e1fe4
データ件数10,30,100。三段統計(39)活用法　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d40437f8a0714afc16b1
Data Scientist の基礎(2)参考文献 統計(40) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b2f27353a9980bf445c
「データサイエンスのための統計(41)学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング」Peter Bruce、Andrew Bruce。dockerで機械学習(72) with R (2) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/479e3283a2d030726254
Data Scientist の基礎(1)データ構造 統計(42)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/27d8f5db34ff747d587b
プログラマにも読んでほしい「QC検定にも役立つ！QCべからず集」OSEK(71) 統計(43) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8ada7b7fceafe2e5f0e
記事どうしの競争 統計(44) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4fe2b9b3e4fb541fa551
索引体系化に失敗。統計(45)を取ろう。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57b89e7ec8ef2e1b3c83
dockerで機械学習(73) with R (3)「RとKerasによるディープラーニング」François Chollet、J. J. Allaire著 統計(46)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57b0d84b3ce4f754485d
情報産業における自治体の都道府県連携与件 官(23) 統計(47)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/01699284626c48b22e20
遺伝子特許出願件数 統計(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1f97f9a557382833ab97
「gawkで基本 統計(49)量を計算する」をdocker(79)で
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c362cb343a412fe12d46
Qiita Engineering Festa 投稿統計(50)自己関連 20230620
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9ac7af3a405fe6e7ba4d
「Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜」題材アンケート 統計(51) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97a527f63c94ba305fe4
仕様 @kazuo_reve 新人展開(2) 統計(52)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/09d6f95daa1b5d7bcaf7
変更の影響範囲 @kazuo_reve 新人展開(3) 統計(53)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff52d19e1ad7390c8bd8
質問 @kazuo_reve 新人展開(4) 統計(54)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/09bad7bb120190fce6c0
三流の面談話者 統計(55)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d35e8892c7ca58904d4e
マクロな体系の論理, 熱・統計(56)力学の原理 吉岡大二郎, 2002
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2164b948928f03eaa6b
データサイエンティストって 統計(57) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/76f82232019272df56e6
学生は先生に投げ銭しよう。統計(58)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9100e9735ed7adacc231
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会計と技術 工業簿記, 原価計算 統計(60) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66b0c57d99b689acbb8d
一覧の一覧が管理しきれない 統計(61)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b2726050df4679fb14da」
計画者(programmer)のための横顔(profile)入門 (1)「お金のセンスを測ってみる」on「確率論及統計(62)論」輪講演習 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c77cafd3fe47a558bfe5
facebookの共通の友人数 統計(63）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2d96a448bd77c1394398
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Data Scientist, Marketerのための誕生日市場調査（birthday marketing)　統計(66)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5871a3da8b7b36b46754
Data Scientist, Marketerの誕生日市場調査:birthday marketing(ふたたび), 統計(67)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/32589a0056954a89b5fc
Qiita Engineering Festa 2023 v.s. 2024 統計(68)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7a14718c887f85a0cc39

<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words in order.
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小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
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ver. 0.01 初稿 　20240609
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