最終更新日：2022年08月24日 前口上へ 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
統計学入門−目次
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ハードディスクの寿命傾向がストレージ会社が集めたデータから明らかに
By Kevin Collins 仕事やプライベートにもコンピューターが深く入り込んできて、多くのデータや情報がパソコンのハードディスクに保存されている人も多いはず。しかし、そんなハードディスクにトラブルが発生し、中のデータが失われてしまったら……。機械である限り、間違いなくいつかは故障するハードディスクですが、そんなハードディスクの寿命について、興味深いデータが発表されています。 Backblaze Blog » How long do disk drives last? http://blog.backblaze.com/2013/11/12/how-long-do-disk-drives-last/ このデータを発表したのは、アメリカでオンラインバックアップとデータバックアップのソフトウェアを開発するBackblaze社です。これまでの5年にわたるサービスから取得されたデータを分析し
コンプガチャの数理 -コンプに必要な期待回数の計算方法について- - doryokujin's blog
目次 1. 『コンプガチャの数理 -コンプに必要な期待回数の計算方法について-』 2. 『「数学的ゲームデザイン」というアプローチ』 3. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その1-』 4. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その2-』 目的 コンプガチャのコンプに必要な回数を求める問題は「The Coupon Collector's Problem」と呼ばれる数学モデルの枠組みに沿った美しい問題である事を述べ，いくつかの有用な結果を示す。 ※ あくまで個人研究のつもりで書いたので，色々不備があるかもしれません。その際は一言頂けると助かります。 定義 コンプガチャ問題を Coupon Collector's Problem に準じた形で書くと以下の様になる： 「全部で n 種類のアイテムがあって，1つのガチャの中にアイテムが1つ入って
JIN'S PAGE - R
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
「死亡率0.1%なら1000人にひとり死ぬ」は間違い？
毒性が良く分からない低レベルの放射性セシウムに関して、確率論的に『「死亡率0.1%なら1000人にひとり死ぬ」は間違い』と言う話題があがっていた。早川群馬大学教授を批判する内容だが、批判になっているような、細部をつついているような感じだ。またベルヌーイ分布を持ち出す必要性は無いように感じられる。 1. 服毒者1,000人だと目立つ粗 Togetterにあるように、通例使われる確率分布はベルヌーイ分布になるため、死亡率0.1%の毒を1000人が飲んだときに、死亡者数0人は36.77%、1人は36.81%、2人は18.40%、3人は6.13%、4人は1.53%、5人は0.30%となっている。分布を書くと以下のようになり、これを意識する限りは「ひとり死ぬ」とは断定できない。 ただし期待値は1である。早川教授の“毒性の解釈”への批判を行う場合は、期待値で危険性を量るべきかと言う事であろう。 2.
地獄のミサワ的Rユーザーの回帰分析
「Rが使えるフリをするための14の知識」に対して、古参R使いから「Rユーザーの「フリ」なんてしなくていいんですよ」とコメントを頂いた。確かに、意識が高いRユーザーのフリをする人間は大変にウザイので、いない方がいいかも知れない。 どのぐらいウザイかは、身近にいるウザイ人物がRユーザーになったらどうなるかを想像すればすぐ分かる。例えば、そこそこ可愛い女子大生が、太めでマニアックでラーメンにこだわるR使いに質問すると、典型的には以下のような会話が展開されるであろう。 男「あれ、アイナちゃん、こんな所でどうしたの？もしかして、俺に告白したいの？」 女「・・・（キモヲタデブと付き合うぐらいなら、風俗で働くわボケ）。ミサワ君、こんにちは。」 男「何度も言っているけど、アイナちゃんの気持ちは嬉しいけど、全国のオレのファンが君を殺す事になるから分かってくれよ。」 女「・・・（どこにファンがいるんだよ、冬な
Rが使えるフリをするための14の知識
米国FDAで公認され、ハーバード大学やイェール大学の授業で利用されるようになり、世間での認知度が着実に上昇している統計用プログラミング環境のRだが、ユーザーなのか、ユーザーになりたいのか、ユーザーとして振舞いたいのか分からない人が増えてきた。 スノッブなユーザーとして振舞う場合は、Rの特性を語れる必要があるので、ユーザーになるよりもRへの知識や理解が必要で、実は難易度が高い行動である。それでもあえて意識の高いRユーザーとして振舞いたい人々のために、最低限求められる事のチェック・リストを用意してみた。 1. 参考文献や参考ページを押さえておく 一番大事な事だが、参考文献や参考ページを押さえておこう。公式サイトで配布されている、「R 入門」「R 言語定義」「R のデータ取り込み/出力」は持っておくべきだ。R-TipsやRjpWikiも参考になる。 2. 演算子や制御構文をマスターする 四則演算
ベイズ推定を知っているフリをするための知識
最近はベイジアンが増えてきて、実用分野での利用も進んでいるようだ。話題としては知っておきたいが、世間一般には理解に混乱を生んでいるようだ。 ベイズ推定は入門レベルの統計学の教科書ではオマケ的な扱いがされており、実際に伝統的な統計手法を拡張している面が強い。そういう意味では、誤解や混乱があっても仕方が無い。 利用する必要があるのか無いのか良く分からない点も多いのだが、知らないと告白するのも気恥ずかしいかも知れない。自分ではベイズ推定で分析を行わない人が、ベイズ信者と話をあわせるために最低限知っておくべき事をまとめてみた。 1. ベイズ推定とは何か？ ベイズ推定とは、ベイズの定理を応用した推定手法だ。端的に理解するためには、最尤法に事前確率を導入している事だけ覚えれば良い。これで哲学的議論を全て回避してベイズ推定を把握することができる。 下の(1)式ではπ（θ）が事前確率、π(θ|x)が事後確
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とある弁当屋の統計技師（データサイエンティスト）
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