参考: http://www.jaceksuda.com/teach/pse2011/class9_slides.pdf 単位根検定→定常性の検定→RW性の検定 70年代後半まで: 線形トレンドでlog(GDP)をフィッティング、確率部分はここからのゆらぎ 70年代問題 log(GDP)が線形増加がスローダウン→予見できなくなる。 多項回帰などより複雑なトレンドが考えられるようになる →低周波数領域では有効 GNPのショックはランダムウォークに似ている。 →1982年 Nelson and Plosserが単位根検定 →単位根の存在を棄却できず。 実際には、単位根を検定する ARMAを利用 とりあえず、AR(1)の例: wikiより, http://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E7%A7%BB%E5%
手軽な正負な符号の変数の対数変換。 負の符号があると対数変換ができないので。 y=sign(x)log(1+|x|) x= -sign(y)+sign(y)*exp(sign(y)*y) 文系の文献引用は、 https://www.gakushuin.ac.jp/univ/let/germ/herunter/Richtlinien-Bibliografie_gu20190516.pdf がわかりやすい。 例えば, 【ドイツ語論文】 著者 (出版年): 論文名. In: 編集者名 (Hrsg.): 掲載元の書名[イタリック体で]. 出版地: 出 版社, 掲載ページの範囲. みたいなイメージ。 bibtex だと論文集と本を区別するのがポイント。 - incollection - book みたいなやつ。 はじめに daigo/bert-base-japanese-sentiment が使えな
4月に入ってから各社がDMPに関係するプレスリリースラッシュとなっていて、個人的には一気にDMPを始めとするデジタルマーケティング業界が盛り上がってきている感じがあります。 DAC Platform ID FreakOut MicroAd オウルデータ 各社まさに、乗るしかない!このビッグウェーブに!!状態な感じが伺えます。 少しタイミングはズレていますがFacebookもCustom Audienceという外部オーディエンスをFacebookに取り込むサービスや、Lookalike Audienceという取り込んだオーディエンスを拡張するようなサービスを提供しています。 2013年はDMP始動の年だ、という予言がまさに実現に近づきつつあるのでしょうか? そして、先日、このDMPラッシュの集大成とも言えそうな大変濃密かつ重厚な対談記事が出ました。この記事、めちゃくちゃおもしろい。DSP/D
https://metacpan.org/module/TOKUHIROM/App-scan_prereqs_cpanfile-0.02/script/scan-prereqs-cpanfile This script scans prerequisite modules from your code, and generate CPANfile. You can also list missing prerequisite modules. 日本語でもうしあげますと、 $ scan-prereqs-cpanfileと実行すると、カレントディレクトリから情報をかきあつめまして、cpanfile を生成して表示します。 $ scan-prereqs-cpanfile --diff=META.jsonまたは $ scan-prereqs-cpanfile --diff=cpanfileとすると
「Learn Languages 2018 in ODC」当日のご案内 2018年8月23日 「Learn Languages 2018 in ODC」開催のお知らせ 2018年7月25日 LLイベント当日に関するご案内 2017年8月18日 Learn Languages 2017 in ODCプログラム公開&参加登録開始 2017年7月26日 「Learn Languages 2017 in ODC」を開催します 2017年6月18日 LLoT当日に関するお知らせ 2016年8月26日 LLoTプログラム確定 2016年8月12日 「帰ってきたデモ自慢」出場選手募集のお知らせ 2016年6月30日 2018年8月 (1) 2018年7月 (1) 2017年8月 (1) 2017年7月 (1) 2017年6月 (1) 2016年8月 (2) 2016年6月 (1) 2016年5月 (1)
大きめ目の変更点(個人目線) Long Vectorのサポート(64bit版)。 2^31-1以上の長さのベクトルが使用可能に。 使えるのはraw/logical/integer/double/complex/characterのベクトルとlistも。 文字ベクトルの要素の長さは今までどおり 2^31-1 bytes。 Long vectorに対するlength()はdoubleを返す。 インデクシングにはintegerではなくてdoubleを使うように。 行列、配列の場合、各次元の長さが < 2^31-1なら次元数の総和が > 2^31-1 もOKに。でも挙動は微妙。 などなど。しばらくは使うときは要注意。 パフォーマンス改善(オブジェクトコピーを減らす、とか、関数呼び出し周りとか)。 baseパッケージでビット演算サポート。see > ?bitwise S4クラスでrepresenta
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