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Xarray documentation# Xarray makes working with labelled multi-dimensional arrays in Python simple, efficient, and fun! Useful links: Home | Code Repository | Issues | Discussions | Releases | Stack Overflow | Mailing List | Blog New to xarray? Check out the getting started guides. They contain an introduction to Xarray’s main concepts and links to additional tutorials.
生存時間解析とは? 生存時間解析は、イベントの時間を解析するための手法です。例えば、 ソーシャルゲームやwebサービスなどに登録した人の利用継続時間(マーケティング) 投薬群と対照群(プラセボ)で、どれだけ長生きするか(医用統計) 新規材料が既存の材料とくらべて、どれぐらい耐久性があるか(信用工学) など、様々な応用例が考えられます。生存時間解析はノンパラメトリックな手法で行なうことが多いです。具体的には、 カプランマイヤー推定量で生存時間を推定 生存時間の違いをログランク検定で判断 共変量の違いをCoxの比例ハザードモデルやAelanの加法モデルで解析 といった辺りが挙げられるでしょうか。その原因としては、生存時間のデータへ打ち切りという特徴があることが挙げられます。結果として分布にあてはめるだけの解析では、打ち切りを説明することが難しく上手くフィッティング出来ません。並べて、最尤法を使
※本ページはアフィリエイトプログラムによる収益を得ています コナン・ドイルによる不朽の名作「シャーロック・ホームズ」シリーズ。その全60作品(長編4、短編56)をWeb上で無料公開しているサイト「コンプリート・シャーロック・ホームズ」がTwitter上で話題になっています。同シリーズの日本における著作権は既に失効しているため、英語である原作から直接翻訳すれば、著作権上の問題なく掲載することが可能です。しかし全作品を翻訳するとなると、それは並大抵の作業ではありません。 ねとらぼではサイト管理者であるITエンジニアの寺本あきらさんに取材しました。約26カ月に及んだという過酷な翻訳作業。誰に頼まれるでもなく、粛々と膨大な分量を翻訳した動機は何だったのか。「シャーロック・ホームズ」への熱い思いをたっぷり語っていただきました。 「コンプリート・シャーロック・ホームズ」のトップページ。全60作品がPC
Pythonで正規分布の平均値の信頼区間を計算する方法 (2016/02/17) 説明 あまりにも基本的なことなのだが、ネット上で検索したら間違った例が意外と沢山見つかったので、以下に正しいと思われるコードを載せる。 import numpy as np from scipy import stats n_samples = 100 alpha = 0.95 data = np.random.randn(n_samples) mean_val = np.mean(data) sem_val = stats.sem(data) # standared error of the mean ci = stats.t.interval(alpha, len(data)-1, loc=mean_val, scale=sem_val) print('mean:', mean_val) print('c
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