Roundup Of Analytics, Big Data & Business Intelligence Forecasts And Market Estimates, 2014
From manufacturers looking to gain greater insights into streamlining production, reducing time-to-market and increasing product quality to financial services firms seeking to upsell clients, analytics is now essential for any business looking to stay competitive. Marketing is going through its own transformation, away from traditional tactics to analytics- and data-driven strategies that deliver
Levenberg-Marquardtアルゴリズムで非線形回帰分析 - でたぁっ 感動と失敗の備忘録
Rでminpack.lmパッケージのnls.lm関数を使うとLevenberg-Marquardt法で非線形回帰分析を行うことができる。言いかたはマルカート法、マーカート法？、フランスの方のようなのでマーカール法とも言われているようだ。私はマルカートで覚えていた。Levenberg-Marquardt法は非線形最小二乗問題を解く手法として広く使われている。最急降下法・ニュートン法を組み合わせた方法で現在の解が正解から遠い場合は遅いが収束することが保証されている最急降下法と同じように動作し、正解から近い場合はニュートン法を実行するとのこと。 非線形回帰を行うことになった背景 最近ECサイトの分析を行うことが多く、よく言われているベキ乗則を随所に見かける。データ例 > head(d) X Y 1 2 9794688 2 3 5973376 3 9 2946944 4 10 2649600 5
試作品の数を劇的に減らす直交配列実験の実務
一部実施法による実験の効率化 因子の数や水準の数が少ない場合は、組み合わせの数も少なく、すべての実験の実施もそれほど困難ではありません。しかし、現在、製品の機能が複雑化したことによって、品質に影響する因子の数や水準の数、および、それに比例した組み合わせ数が膨大になり、要因実験を実施することが現実的に不可能な状況になりました。 例えば、因子の数5、各因子の水準の数2の製品評価実験を、要因実験に基づき実施するとなると、実験の回数（＝試作品の数）は32回（＝2×2×2×2×2）になります。実験の回数が増えると、時間とコストの増加といった問題だけでなく、実験の条件が均一に保てなくなり、精度が悪化するといった問題が発生します。どちらにせよ、実験の回数は少ないに越したことはありません。 このような現場の状況、ニーズに対応するため、すべての組み合わせではなく、一部の組み合わせのみの実験で、因子の効果を評
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Outlier Identification in High Dimensions Peter Filzmoser a,∗ Ricardo Maronna b Mark Werner c aDepartment of Statistics and Probability Theory, Vienna University of Technology, Wiedner Hauptstraße 8-10, 1040 Vienna, Austria. bDepartment of Mathematic
http://www.ecology.kyoto-u.ac.jp/~ushima/rstat/20101203Bayes.pdf
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Steve Ballmer going crazy
