平成29年5月30日より個人情報保護法が改正となりました。 改正前は、5000人以下の個人情報を取り扱う事業者は法の対象外とされていましたが、 改正後は全ての事業者に個人情報保護法が適用されます。 この「事業者」には自治会や同窓会等の非営利組織も該当しますが、 「小規模の事業者の事業が円滑に行われるよう配慮すること」とされています。 PTA会員名簿等の作成する場合には、今後、法に基づいた管理が必要となりますが 従来から個人情報を適切に扱っていれば、大きな負担とはなりません。 法改正に伴い、今後は各学校のPTAも適用対象となることから、 注意すべき点を下記の資料に記しましたので、ぜひご確認ください。
07. 21 国税庁 国税庁「暗号資産に関する税務上の取扱いについて(情報)」(改訂)を公表 2021. 20 日本公認会計士協会 日本公認会計士協会「(国際動向紹介)EUにおけるサステナビリティ情報開示に関する法規制導入の概要」を公表 企業会計基準委員会 企業会計基準委員会「IFRS財団公開草案「サステナビリティ基準を設定する国際サステナビリティ基準審議会を設立するためのIFRS財団定款の的を絞った修正案」に対するコメント」を公表 地方税共同機構(eLTAX) 地方税共同機構「「その他申請書」で申請できる更正請求書(省令第10号の3様式)の改訂について」等を公表 国税庁「令和3年10月1日実施のたばこ税の手持品課税について」等を公表
09. 15 「関係法令等」のページを更新しました。 2020. 19 セミナー「利用者にわかりやすいプライバシーポリシーとは~パーソナルデータの利活用とプライバシーをめぐって~」(終了) 2019. 25 「匿名加工情報連続セミナー ~データ利活用に向けて』(第10回:最終回)は終了しました。 2019. 03 「匿名加工情報連続セミナー ~データ利活用に向けて』(Part 3:第7~9回)は終了しました。 2019. 03. 25 情報法制研究会は、2019年2月17日開催の第8回シンポジウムを以って終了しました。 それに伴い、今後、同研究会のホームページは、本ページ右側のサイドメニューにある[情報法制研究会アーカイブ] ボタンからご覧いただけます。 2019. 14 「匿名加工情報連続セミナー ~データ利活用に向けて』(Part 2:第4~6回)は終了しました 2018. 12. 06 「匿名加工情報連続セミナー ~データ利活用に向けて』(Part 1:第1~3回)は終了しました。 2018. 05. 21 ☆情報法制研究会 第7回シンポジウム☆ ※終了致しました。 当日の詳細及び資料は、こちらをご覧ください。 2018. 01 8団体会員事業者向け「個人情報保護セミナー」は終了しました。 多数のお申込みをいただき、誠にありがとうございました。 2017. 18 「電気通信事業における個人情報保護指針」を要約した『一目でわかる「電気通信事業における個人情報保護指針」 ハンドブック』を掲載しました。 2017. 11. 27 情報法制研究会 第6回シンポジウム(2017/11/25開催)の当日の資料及び次回(第7回)開催のご案内は、 こちらをご参照ください。 2017. ◆◆◆個人情報保護法の改正に伴う対応について◆◆◆ | 日本PTA全国協議会. 10. 10 通信の秘密に該当する位置情報の匿名化に関する業界自主ルール 「電気通信事業における「十分な匿名化」に関するガイドライン」を掲載しました。 2017. 04 会員 今月(10月)より、対象事業者と準対象事業者の会員ページを分けました。 それぞれ、ID及びPassword(連絡済み)でログインできます。 2017. 14 電気通信個人情報保護推進センターの団体構成員は、(一社)電気通信事業者協会、(一社)テレコムサービス協会、(一社)日本インターネットプロバイダー協会、(一社)日本ケーブルテレビ連盟/(一社)情報通信エンジニアリング協会、(一社)情報通信設備協会の6団体に「一般社団法人全国携帯電話販売代理店協会」と「一般社団法人情報通信ネットワーク産業協会」が新たに加わり、8団体となりました。それに伴い、「認定個人情報保護団体として行う業務に関する規約」を改定(追記)しました。 2017.
内容(「BOOK」データベースより) 100分でわかる重要ポイントと具体的対応策! 個人情報に関する考え方が基本からわかる! 【ＮＥＷ】個人情報保護法の改正に伴う対応について | 日本PTA全国協議会. あらゆる企業等に課せられる義務がわかる! 社員教育や規程づくりのポイントがわかる! 事故・苦情が生じた場合の対処法がわかる! 業界に特有の問題と具体的対策がわかる。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 牧野/和夫 現職、国士舘大学大学院法学研究科教授・同法学部教授。大宮法科大学院大学教授(2005年4月より)。東京理科大学客員教授(大学院MOT知的財産専攻)。早稲田大学大学院(国際情報通信研究科)兼任講師。芝綜合法律事務所顧問(米国ミシガン州弁護士)。1958年東京都生まれ。1981年早稲田大学法学部卒業。1991年米ジョージタウン大学ロースクール法学修士号。アップルコンピュータ法務部長、Business Software Alliance日本代表事務局長、国際企業法務協会(INCA)理事等を歴任(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
例えば,「気温」と「アイスの売り上げ」のような相関のある2つのデータを考えるとき,集めたデータを 散布図 を描いて視覚的に考えることはよくありますね. 「気温」と「アイスの売り上げ」の場合には,散布図から分かりやすく「気温が高いほどアイスの売り上げが良い(正の相関がある)」ことは見てとれます. しかし,必ずしも散布図を見てすぐに相関が分かるとは限りません. そこで,相関を散布図の上に視覚的に表現するための方法として, 回帰分析 という方法があります. 回帰分析を用いると,2つのデータの相関関係をグラフとして視覚的に捉えることができ,相関関係を捉えやすくなります. 回帰分析の中で最も基本的なものに, 回帰直線 を描くための 最小二乗法 があります. この記事では, 最小二乗法 の考え方を説明し, 回帰直線 を求めます. 回帰分析の目的 あるテストを受けた8人の生徒について,勉強時間$x$とテストの成績$y$が以下の表のようになったとしましょう. これを$xy$平面上にプロットすると下図のようになります. このように, 2つのデータの組$(x, y)$を$xy$平面上にプロットした図を 散布図 といい,原因となる$x$を 説明変数 ,その結果となる$y$を 目的変数 などといいます. さて,この散布図を見たとき,データはなんとなく右上がりになっているように見えるので,このデータを直線で表すなら下図のようになるでしょうか. 最小二乗法とは？公式の導出をわかりやすく高校数学を用いて解説！【平方完成の方法アリ】 | 遊ぶ数学. この直線のように, 「散布図にプロットされたデータをそれっぽい直線や曲線で表したい」というのが回帰分析の目的です. 回帰分析でデータを表現する線は必ずしも直線とは限らず,曲線であることもあります が,ともかく回帰分析は「それっぽい線」を見つける方法の総称のことをいいます. 最小二乗法 回帰分析のための1つの方法として 最小二乗法 があります. 最小二乗法の考え方 回帰分析で求めたい「それっぽい線」としては,曲線よりも直線の方が考えやすいと考えることは自然なことでしょう. このときの「それっぽい直線」を 回帰直線(regression line) といい,回帰直線を求める考え方の1つに 最小二乗法 があります. 当然のことながら,全ての点から離れた例えば下図のような直線は「それっぽい」とは言い難いですね. こう考えると, どの点からもそれなりに近い直線を回帰直線と言いたくなりますね.
こんにちは、ウチダです。 今回は、数Ⅰ「データの分析」の応用のお話である 「最小二乗法」 について、公式の導出を 高校数学の範囲でわかりやすく 解説していきたいと思います。 目次 最小二乗法とは何か? 回帰分析の目的｜最小二乗法から回帰直線を求める方法. まずそもそも「最小二乗法」ってなんでしょう… ということで、こちらの図をご覧ください。 今ここにデータの大きさが $n=10$ の散布図があります。 数学Ⅰの「データの分析」の分野でよく出される問題として、このようななんとな~くすべての点を通るような直線が書かれているものが多いのですが… 皆さん、こんな疑問は抱いたことはないでしょうか。 そもそも、この直線って どうやって 引いてるの? よくよく考えてみれば不思議ですよね! まあたしかに、この直線を書く必要は、高校数学の範囲においてはないのですが… 書けたら 超かっこよく ないですか!? (笑) 実際、勉強をするうえで、そういう ポジティブな感情はモチベーションにも成績にも影響 してきます!
最小二乗法と回帰分析との違いは何でしょうか?それについてと最小二乗法の概要を分かり易く図解しています。また、最小二乗法は会計でも使われていて、簡単に会社の固定費の計算ができ、それについても図解しています。 最小二乗法と回帰分析の違い、最小二乗法で会社の固定費の簡単な求め方 (動画時間:6:38) 最小二乗法と回帰分析の違い こんにちは、リーンシグマ、ブラックベルトのマイク根上です。 今日はこちらのコメントからです。 リクエストというよりか回帰分析と最小二乗法の 関係性についてのコメントを頂きました。 みかんさん、コメントありがとうございました。 回帰分析の詳細は以前シリーズで動画を作りました。 ⇒ 「回帰分析をエクセルの散布図でわかりやすく説明します!【回帰分析シリーズ1】」 今日は回帰直線の計算に使われる最小二乗法の概念と、 記事の後半に最小二乗法を使って会社の固定費を 簡単に計算できる事をご紹介します。 まず、最小二乗法と回帰分析はよく一緒に語られたり、 同じ様に言われる事が多いです。 その違いは何でしょうか?
では,この「どの点からもそれなりに近い」というものをどのように考えれば良いでしょうか? ここでいくつか言葉を定義しておきましょう. 実際のデータ$(x_i, y_i)$に対して,直線の$x=x_i$での$y$の値をデータを$x=x_i$の 予測値 といい,$y_i-\hat{y}_i$をデータ$(x_i, y_i)$の 残差(residual) といいます. 本稿では, データ$(x_i, y_i)$の予測値を$\hat{y}_i$ データ$(x_i, y_i)$の残差を$e_i$ と表します. 「残差」という言葉を用いるなら, 「どの点からもそれなりに近い直線が回帰直線」は「どのデータの残差$e_i$もそれなりに0に近い直線が回帰直線」と言い換えることができますね. ここで, 残差平方和 (=残差の2乗和)${e_1}^2+{e_2}^2+\dots+{e_n}^2$が最も0に近いような直線はどのデータの残差$e_i$もそれなりに0に近いと言えますね. 一般に実数の2乗は0以上でしたから,残差平方和は必ず0以上です. よって,「残差平方和が最も0に近いような直線」は「残差平方和が最小になるような直線」に他なりませんね. この考え方で回帰直線を求める方法を 最小二乗法 といいます. 残差平方和が最小になるような直線を回帰直線とする方法を 最小二乗法 (LSM, least squares method) という. 二乗が最小になるようなものを見つけてくるわけですから,「最小二乗法」は名前そのままですね! 最小二乗法による回帰直線 結論から言えば,最小二乗法により求まる回帰直線は以下のようになります. $n$個のデータの組$x=(x_1, x_2, \dots, x_n)$, $y=(y_1, y_2, \dots, y_n)$に対して最小二乗法を用いると,回帰直線は となる.ただし, $\bar{x}$は$x$の 平均 ${\sigma_x}^2$は$x$の 分散 $\bar{y}$は$y$の平均 $C_{xy}$は$x$, $y$の 共分散 であり,$x_1, \dots, x_n$の少なくとも1つは異なる値である. 分散${\sigma_x}^2$と共分散$C_{xy}$は とも表せることを思い出しておきましょう. 定理の「$x_1, \dots, x_n$の少なくとも1つは異なる値」の部分について,もし$x_1=\dots=x_n$なら${\sigma_x}^2=0$となり$\hat{b}=\dfrac{C_{xy}}{{\sigma_x}^2}$で分母が$0$になります.