やまもと – Knowledge Bridge

理念浸透の論考②｜プロセスモデルの考案

前回、理念浸透の進行度合いについて考察し、経営理念を社員が認知するプロセスについて、階層性があると結論づけました。しかしながら、考察が不十分と感じていたため、さらに推敲していました。推敲の結果、まだ完全とは言い難いですが […]

感情としての関心の応用研究は、主に教育分野を対象としていました。これは、教科書の内容への関心を高くし、児童や学生の学習意欲を高めたいからです。しかし、これまであまり対象とされて来なかったけれども応用可能な分野として、マ

別の記事を書く中で、「関心の心理学」(Silvia, 2006) について、簡単に説明する必要がありました。しかし、書いてみると長文になってしまったので、独立した記事にすることにしました。今回は、関心の心理学の基盤と

やまもとの所属会社では「パーパスの浸透」が経営課題の１つになっていますが、おそらく同じような課題を持つ企業は多いのではないでしょうか？少人数の会社では、社長が社員一人一人に丁寧に説明できるため、このような課題は無いのか

こんにちは、やまもとです。しばらく更新が止まっていますが、今年も９月にマーケティング検定１級を受けてきました。昨年は、正答率60%の足切りラインにやや及ばず落ちてしまいましたが、今年は上回れたようです。受験者数が増

以前、「なぜ量子力学は理解しにくいのか？」という記事を書きました。こういう記事も、意外と読んでくださる方がいるみたいなので、特殊相対性理論（特殊相対論）についても書いてみようかと思います。特殊相対性理論は、物理学部で

公開データを統計分析してみようとしていて、変数の尺度の違いによって使うべき相関係数が違うことを思い出しました。順序変数用のポリコリック相関のpython実装例はこちらの記事にありましたが、動作保証はできないそうなので自

日本の株価データをPythonで取得する方法を探していたところ、pandas-datareaderという便利そうなライブラリを見つけました。 pandas-datareaderは、様々なデータをインターネットから取得し、

こんにちは。やまもとです。前回の記事の中でSEMCausalFinderクラスの説明を省略しましたが、実はこれは構造方程式モデリング（SEM）を使った因果探索を実装したクラスでした。とあるデータを使うとLiNGAMでう

こんにちは。やまもとです。とある公的なデータを使って因果分析をしていたのですが、因果探索（因果を見つけ出す手法）と因果推論（因果モデルとデータの適合性を判断する手法）を別々に実行するのがいい加減に面倒だったので、因果探