世界の一人当たり二酸化炭素排出量-主要国の二酸化炭素排出量-世界のエネルギー事情-エネルギーを考えよう-キッズ・ミュージアム-四国電力-一人当たりの二酸化炭素排出量は、アメリカ人15.8トン、中国人6.81トン、ロシア人11.0トン、インド人1.61トン、日本人9.02トンとなっており、国により排出量はことなっています。
コーシー分布とその期待値などについて | 高校数学の美しい物語
標準コーシー分布の確率密度関数のグラフは図のようになります。 正規分布と同じく左右対称な分布です。1π\dfrac{1}{\pi}π1 は正規化定数です。 （∫−∞∞dx1+x2=π\displaystyle\int_{-\infty}^{\infty}\dfrac{dx}{1+x^2}=\pi∫−∞∞1+x2dx=π に注意） 標準コーシー分布を一次変換したもの（確率密度関数が f(x)=1πγ{1+(x−μγ)2}f(x)=\dfrac{1}{\pi\gamma\{1+(\frac{x-\mu}{\gamma})^2\}}f(x)=πγ{1+(γx−μ)2}1 である分布）を一般にコーシー分布と言います。 コーシー分布は物理ではブライト・ウィグナー分布やローレンツ分布とも呼ばれます。いろいろな名前がついていますね。
GraphLassoを用いた株式市場の構造学習 - Qiita
1. 初めに こちらのページを参考に，株価の構造を直接相関に着目して浮き上がらせ，可視化的にも計算的にも取り扱いやすい疎なグラフへ変換します． 最終的には次のような特定のエッジが強調された対マルコフグラフを描写します． Kaggleの記事でも紹介しましたが，このような変数間の相関関係を教師なし学習で把握することは，機械学習の予測精度を向上させる変数を新たに作成するため，非常に役立つ手段となりえます． また，今回は一般的なピアソン相関ではなく，GraphLassoを用いて対マルコフグラフを描写します．通常，変数間の相関関係は直接相関と間接相関の２種類が含まれています．間接相関とは，本来では因果関係が成立しないはずの変数間で第三因子の存在により相関が発生する，見かけ上の相関を意味します．SklearnのGraphLassoは，各変数の確率密度関数がガウス分布に基づくという前提のもと，精度行列を
ビジネス インテリジェンスのモダナイゼーション | Google Cloud
Google Cloud の強力で柔軟な BI モダナイゼーション ソリューションは、BI をモダナイズし、データをビジネス変革の中心に据えるための戦略を策定するのに役立ちます。
R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
破産確率＜ＯＲ＜Ｗｅｂ教材＜木暮
キーワード 破産確率、勝率、損益率 破産確率とは Ａの当初の資金をｎ、Ａが勝つ確率（勝率）をｐとします。Ａが勝てばａ円をＢから貰い、負ければｂ円をＢに払うというゲームを行います。このとき、ｋ＝ａ／ｂのことを損益率といいます。 そして、Ａの所持金が （幸運にも）ｍ円になる・・・このｍを目標金額という （不幸にも）０円になる・・・破産するという まで、勝負を続けるとします。 このとき、Ａがｍ円を得る以前に破産する確率を破産確率といい、Ｑ(ｎ) で表します。 この破産確率を求めるのが、ここでの目的です。 ｐ＝０.５、ａ＝ｂ＝１ならば、統計的には損得がないので、当初の資金ｎには無関係のように思われます。 ところが、実際には勝ち続けたり負け続けたりすることが多くあります。右のグラフは、乱数を用いて勝負を判定させ、上のゲームを、１００回行ったときの、Ａの持金の増減を示したものです（このような動きをラン
Lecture Notes
マクロ経済学講義ノート 第１講 イントロダクション 第２講 GDPとは 第３講 ３面等価とGDPの定義 第４講 ISバランス 第５講 物価指数 第６講 国民所得の決定 第７講 経済モデルの拡張 第８講 乗数分析 第９講 消費関数 第10講 投資関数 第11講 貨幣の需要 第12講 貨幣の供給 第13講 IS-LM分析 第14講 財政金融政策 第15講 労働市場の分析 第16講 総需要総供給分析 第17講 開放経済の分析 付録A 経済辞典について 付録B 経済データ（グラフ） 付録C 基本経済用語 付録D 関連新聞記事一覧 付録E 年表 付録F 小テスト [top] [マクロ経済学１に戻る] [Home] (c) Shigeru Sasayama, Kumamoto Gakuen University
分散分析
● はじめに さて、今回は「分散分析」というものを扱います。 前回の検定の概念は理解できましたでしょうか？それではさっそく始めていきましょう。 ● 分散分析とは 分散分析とは、言ってしまえば検定の中の１つです。先ほどの検定でお話ししましたとおり、扱うデータの種類や数などによって検定を行う手法が異なります。その中で、２つ以上の水準を考慮しながらそれぞれの要因の有意性や要因を探ろうとした手法が、分散分析(analysis of variance)通称ANOVA法です。 データには元々ばらつき（誤差）があります。この誤差によるばらつきを、要因によって変化した値と混同してしまうと間違った分析の元となってしまいます。 そこで、意味のない変動（誤差変動）と意味のある変動（要因によって変化した部分）の分散を分け、その分散比を求めることで、要因による変動が誤差に比べて十分に大きければ要因による
【統計学】尤度って何？をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np import seaborn as sns import numpy.random as rd m = 10 s = 3 min_x = m-4*s max_x = m+4*s x = np.linspace(min_x, max_x, 201) y = (1/np.sqrt(2*np.pi*s**2))*np.exp(-0.5*(x-m)**2/s**2) plt.figure(figsize=(8,5)) plt.xlim(min_x, max_x) plt.ylim(0,max(y)*1.1) plt.plot(x,y) plt.show() この図は、平均$\mu$、標準偏差$\sigma$
データマイニング
1 2 3 4 5 6 7 2 X Y X Y 8 9 X X X X i X i 10 11 12 13 Y = f(X) X Y f f 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Yes Yes No No 24 25 k 26 27 28 29 30 31 32 33 34 KDD Process: Knowledge Discovery and Data Mining 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
【統計学】【R】分位点回帰を使ってみる。 - Qiita
分位点回帰、という手法のご紹介です。 通常の回帰直線は、$x$が与えられた時の$y$の条件付き期待値(平均)と解釈できますが、分位点回帰では、25%分位点、とか95%分位点、等で使われる "分位点" をベースに回帰直線を引いてみようというものです。 何はともあれ、まずはこれを使ってグラフを書いて可視化を試みます。 1.誤差の分散が説明変数に依存した正規分布の例# 説明変数$x$が小さいところでは誤差の分散が小さく、大きいところでは誤差の分散も大きくなるようなケースです。そんなデータを生成して試しています。 分位点回帰では、分位点ごとに異なる $\beta$が設定されるので、それぞれ傾きが異なります。 分位点回帰の実行結果 下から順に5%, 10%, 25%, 75%, 90%, 95%の分位点回帰直線と、通常の回帰直線です。 まずはデータを生成して散布図を描きます。 # 未インストールなら
JavaScriptのグラフライブラリを52種類も集めた「JavaScript Graphs」。グラフの種類や依存ライブラリ、価格などで絞り込み可能
JavaScriptのグラフライブラリを52種類も集めた「JavaScript Graphs」。グラフの種類や依存ライブラリ、価格などで絞り込み可能 数年前に自作のアプリケーションをJavaScriptで作ったときにグラフ機能を実装しようとして、いくつかのグラフ用のJavaScriptライブラリを探して試したことがありました。JavaScriptライブラリを探すのは、それなりに手間がかかるものでした。 もちろん当時からJavaScriptのグラフライブラリの情報をまとめたサイトはいくつかありましたが、最近登場した「JavaScript Graphs」は52種類ものライブラリを集めて、ビジュアルに一覧できるようにしたサイトです。 さまざまな条件で絞り込みができる便利な機能も備えており、条件としては折れ線グラフやドーナッツグラフに対応したものなどグラフの種類、無料や有料、非商用のものなどの価格
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