え、すげえ。メガネ外したら読めるようになった https://t.co/cPUOX89nM7
ペットサロンが新型コロナウイルスの影響で休業中していて 妻に犬のトリミングをやってと言われた、まぁ余裕よ
問題設定 有意差検定 交絡因子の存在 線形重回帰によるモデル化 回帰係数の推定 回帰係数の仮説検定 補足など 残差の分布について 他の交絡因子について データの生成方法について 参考文献 @tkanayama_です。最近「計量経済学*1」と「効果検証入門 *2」を読んだので、せっかくなので実際に手を動かすことによって理解の整理をしたいと思いました。 www.yuhikaku.co.jp gihyo.jp そこで今回は、人工データを用いて「ボールの性能と捕獲確率」の関係性を効果検証してみました(人工データの生成方法は記事の末尾に記述しました)。 問題設定 今は昔、モンスターボールしか存在せず、スーパーボールが世の中で出回り始めたばかりの頃、オーキド博士が「スーパーボールは本当にモンスターボールより捕まえやすいのか?」という仮説を検証しようとしています。 そこでオーキド博士は世界中のトレーナー
競技プログラミングの問題を解くためには2つのステップがあります。 問題で要求されていることを言い換える知っているアルゴリズムやデータ構造を組み合わせて解く 必要な(知っておくべき)アルゴリズムやデータ構造は色々なところで学ぶことができます。 しかし、「問題の言い換え」や「アルゴリズムを思いつく」というのは、非常に様々なバリエーションがあり、問題をたくさん解かないとなかなか身につきません。 そこで、この記事は以下のことを言語化し、練習のための例題を提示することを目標とします。 問われていることを、計算しやすい同値なことに置き換える方法アルゴリズムを思いつくための考え方競技プログラミングで「典型的」と思われる考え方 ※一部問題のネタバレを含むので注意 ※良く用いられるアルゴリズムやデータ構造については競技プログラミングでの典型アルゴリズムとデータ構造 を参考にして下さい。 入力の大きさ(制約)
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