縦断データは,行動科学一般,特に心理学・社会学・教育学・医学・保健学において活用されている。llでは,イベントの生起とそのタイミングを扱う。〔内容〕離散時間のイベント生起データ,ハザードモデル,コックス回帰モデル,など。 目次 9章 イベント生起について検討するための枠組み 9.1 生存分析が必要? 「起こるかどうか」と「いつ起こるか」のテスト 9.1.1 最近アルコール依存症の治療を受けた人が再発するまでの時間 9.1.2 教歴の長さ 9.1.3 最初に自殺念慮を抱く年齢 9.2 イベント生起に関するリサーチ・クエスチョンを立てる 9.2.1 イベント生起を定義する 9.2.2 「時間の始まり」を同定する 9.2.3 時間の測度を決める 9.3 打ち切り:イベント生起に関するデータはどの程度完全なのか? 9.3.1 なぜ,どのようにして打ち切りが起きるのか 9.3.2 打ち切りの分類 9
レーダーチャート Last modified: Feb 15, 2008 目的 レーダーチャートを描く 使用法 radar(df, max=NULL, min=NULL, z.score=TRUE, col=2, lty=1, title="") 引数 df データフレームまたはデータ行列 max 変数値の上限(変数単位ならベクトルで,全部一緒なら定数で)NULL なら計算 min 変数値の下限(変数単位ならベクトルで,全部一緒なら定数で)NULL なら計算 z.score データを正規化してプロット col 線の色(データ単位ならベクトルで,全部一緒なら定数で) lty 線の種類(データ単位ならベクトルで,全部一緒なら定数で) title グラフのタイトル ソース インストールは,以下の 1 行をコピーし,R コンソールにペーストする source("http://aoki2.s
本分野の核心部分を体系的に記述した初の教科書〔内容〕定性的なモデリング言語/因果解析/定性微分方程式と定性シミュレーション/比較解析/力学系の理論と挙動の自動解析/計算運動学/自動モデリング/応用技術とのインターフェース 1. 定性推論の視点 1.1 人工知能技術の連続量の世界への拡張 1.2 高度の自律型問題解決システムの実現 1.3 知識の体系化 1.4 定性推論の研究部門 2. 定性的なモデリング 2.1 基本的な考え方 2.2 因果ネットワーク 2.3 定性微分方程式系 2.4 定性プロセス理論 2.5 その他のモデリング手法 3. 因果解析 3.1 平衡方程式系の因果的理解 3.2 平衡方程式系の因果解析 3.3 平衡方程式系の因果解析のアルゴリズム 3.4 微分方程式系の因果解析 3.5 ヒューリスティックを用いた因果解析 4. 定性微分方程式と定性シミュレーション(1) 4.
産業用メカトロ機械設計製作、自動車・航空機・家電・環境プラント・公害防止装置などの設計から金型設計及び製作、画像処理システムの開発まで
ソフトコンピューティングとは ソフトコンピューティングとはあいまいさを許容し、むしろそれを活かして過度な精密性の追求を避けることで扱いやすさ、頑健性、低コスト性などを目指す情報処理手法のことを差します。具体的には、ファジィ理論、ニューラルネットワーク理論、遺伝的アルゴリズム、カオス理論、学習理論などさまざまな分野が含まれます。 更新情報 2006/01/01 サーバ移転に伴い、サイトのリニューアルを行いました。 ※コンテンツの更新はありません。
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