コロナウイルスなどのアウトブレイクは、なぜ急速に拡大し、どのように「曲線を平らにする」ことができるのか
ワシントン・ポストでは、全ての読者がコロナウイルスに関する重要な情報へアクセスすることができるよう、この情報を無料で提供しています。無料講読を希望される方は、当社のデイリーコロナウイルスアップデートニュースレターへご登録ください。 COVID-19による感染が初めて確認され、この新型コロナウイルスによる感染症についてアメリカ国内でも公表されたが、さらなる感染については、ぽたぽたと滴り落ちるように、なかなか報告されていなかった。それから2ヶ月が経ち、その滴りはゆるぎない潮となって押し寄せてきたのである。 [Read this story in English] このいわゆる指数曲線は、専門家の間で懸念の原因となっている。もし感染者が3日ごとに2倍に増加するとなると、5月にはアメリカ国内での感染者が1億人ほどにまでのぼるであろう。 これは計算から導き出した数字であって、予言ではない。公衆衛生の
【統計学】尤度って何？をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita
統計学や機械学習をを勉強していると「尤度」という概念に出会います。まず読めないというコメントをいくつかいただきましたが、「尤度（ゆうど）」です。「尤もらしい（もっともらしい）」の「尤」ですね。犬 じゃありませんw 確率関数や確率密度関数を理解していれば数式的にはこの尤度を処理できると思うのですが、少し直感的な理解のためにグラフィカルに解説を試みたいと思います。 コードの全文はGithub( https://github.com/matsuken92/Qiita_Contents/blob/master/General/Likelihood.ipynb )にも置いてあります。 正規分布を例にとって 正規分布の確率密度関数は f(x)={1 \over \sqrt{2\pi\sigma^{2}}} \exp \left(-{1 \over 2}{(x-\mu)^2 \over \sigma^2
wonderfl build flash online
wonderflは、サイト上でFlashをつくることのできるサービス。 通常Flashをつくるためには、Flash IDEやFlex、FlashDevelop等といったツールを使って、コードを書き、コンパイルする必要がありますが、wonderflでは、サイトにあるフォームにActionscript3のコードを書けば、サーバサイドでコンパイルを行えます。 つまり、ブラウザさえあれば、Flashをつくれます。コンパイル結果はサイト上に表示され、作成されたFlash（swf）はページ上に自動的に表示されるので、完成したFlashをリアルタイムに見ながらコードを書くことができます。 ※APIとして、はてな OpenIDを使用してネットにさえつながれば、誰もがFlashクリエイターになれます。世界中のFlashクリエイターがユーザーになるwonderflは、 文字通り、世界のFlash図鑑となってい
ポアソン分布
「ランダムに事象が起きる」という考え方 次の図は1200秒間に初代ポケットガイガー（PINフォトダイオードを使った放射線計）が放射線をカウントした時刻を示したものです。下は机の上にそのまま置いた場合（全部で17カウント），上はやさしお（カリウムを多く含む塩）の上に置いた場合（全部で38カウント）です。 par(mgp=c(2,0.8,0)) plot(c(0,1200), c(0,3), type="n", axes=FALSE, xlab="", ylab="") axis(1) x1 = c(55,81.5,178.1,194.4,214.3,254.3,517.8,548.7, 553.6,556.6,700.1,730.7,735.6,881.9,883.3,962.2,1164.2) x2 = c(43.9,54.8,85,94.3,115.2,224.5,228.5,246.1
Department of Psychology Home | CAHSS
We advance psychological science by feeding intellectual curiosity, investing in people, collaborating for discovery and positively impacting the communities we serve. Our integrative research approach focuses on affective, social and cognitive psychology as well as child clinical and developmental psychology. Award-winning faculty collaborate across traditional disciplines to provide students wit
第7回 代表的な離散型確率分布 | gihyo.jp
今回は、前回導入したNumpy、そしてグラフを描画するmatplotlibを使って、いくつかの代表的な分布を紹介していきます。 第5回「「よく使う分布」はどうしてよく使う？」の項でも代表的な分布が紹介されていました。そこでは、“この状況（モデル）では、この分布を使う”というパターンを想定する、それが“よく使う分布”がいくつも存在する理由と言及されていましたが、どのような状況でどのような分布を使えばいいのでしょうか？ 実際、どのような状況のときに、どのような分布を使うと説明しやすいかを考えながら、みていきましょう。 matplotlibのインストール matplotlibはpythonとNumpyのための高機能なグラフ描画ライブラリです。今後もグラフを描画することがあるかと思いますので、ここでインストールしておきましょう。 公式サイトのダウンロードから各OS向けのパッケージを入手して
The Danger of Naïveté
07 Dec 2007 The Danger of Naïveté In my previous post on shuffling, I glossed over something very important. The very first thing that came to mind for a shuffle algorithm is this: for (int i = 0; i < cards.Length; i++) { int n = rand.Next(cards.Length); Swap(ref cards[i], ref cards[n]); } It's a nice, simple solution to the shuffling problem: Loop through each card in the deck. Swap the current c
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Ana Vldv on Twitter: "I've never seen this plot before and it really helps to better understand sensitivity and specificity graphically.… https://t.co/RX0bYWso4c"
The Normal Distribution
Normal Approximaiton to Binomial
Normal Approximation to Binomial