ロナルド・フィッシャー - Wikipedia
サー・ロナルド・エイルマー・フィッシャー（英語: Sir Ronald Aylmer Fisher, 1890年2月17日 - 1962年7月29日）は、イギリスの統計学者、進化生物学者、遺伝学者で優生学者である。現代の推計統計学の確立者であるとともに、集団遺伝学の創始者の一人であり、またネオダーウィニズムを代表する遺伝学者・進化生物学者でもあった。王立協会フェロー。 生涯[編集] 少年・青年期[編集] 少年時代から数学の才能を発揮するとともに生物学にも興味を持った。1909年、ケンブリッジ大学に進み、数学を学ぶとともにジョン・メイナード・ケインズやホレース・ダーウィン（英語版）（チャールズ・ダーウィンの息子）とともに優生学研究会を組織した。 卒業後まもなく第一次世界大戦が始まるが、この時期は会社の統計係やパブリックスクールの教職などをしながら、遺伝学と統計学の研究を続けた。この時期に彼は
量子化誤差 - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2022年7月） 言葉を濁した曖昧な記述になっています。（2022年7月） 出典検索?: "量子化誤差" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL 上のグラフは元の信号（青）とそれを量子化した信号（赤）を示している。下のグラフは量子化誤差（2つの信号の差分）を示している。 量子化誤差（りょうしかごさ、Quantization Error）または量子化歪み（りょうしかひずみ、Quantization Distortion）とは、信号をアナログからデジタルに変換する際に生じる誤差である。 概要[編集] アナログ信号からデジタル信号への変換（デ
自己回帰モデル - Wikipedia
自己回帰モデル（じこかいきモデル、英: autoregressive model）は時点 t におけるモデル出力が時点 t 以前のモデル出力に依存する確率過程である。ARモデルとも呼ばれる。 自己回帰モデルは、例えば自然科学や経済学において、時間について変動する過程を描写している。（古典的な）自己回帰モデルは実現値となる変数がその変数の過去の値と確率項（確率、つまりその値を完全には予測できない項）に線形に依存している。ゆえに自己回帰モデルは一種の確率差分方程式の形状を取る。 自己回帰モデルはより一般的な時系列の自己回帰移動平均モデル（ARMAモデル）の特別なケースである。また、一つ以上の確率差分方程式からなるベクトル自己回帰モデル（英語版）（VARモデル）の特別ケースでもある。推計統計学・機械学習における生成モデルとしても自己回帰モデルは表現でき、古典的な（線形）自己回帰生成モデルを拡張し
ブラインド信号源分離 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ブラインド信号源分離" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2018年12月） ブラインド信号源分離（ブラインドしんごうげんぶんり、blind source separation、BSS）は、複数の未知の信号系列を未知の線形混合系で混合した複数の測定値系列から、それぞれの信号を分離することである。 ブラインド情報源分離とも訳す。また、ブラインド分離 (blind separation)、ブラインド信号分離 (blind signal separation、BSS) ともいう。 音声に対し使われることが多く、その場合ブラインド音源
自己相関 - Wikipedia
自己相関（じこそうかん、英: autocorrelation）とは、信号処理において時間領域信号等の関数または数列を解析するためにしばしば用いられる数学的道具である。大雑把に言うと、自己相関とは、信号がそれ自身を時間シフトした信号とどれくらい一致するかを測る尺度であり、時間シフトの大きさの関数として表される。より正確に述べると、自己相関とは、ある信号のそれ自身との相互相関である。自己相関は、信号に含まれる繰り返しパターンを探すのに有用であり、例えば、ノイズに埋もれた周期的信号の存在を判定したり、 信号中の失われた基本周波数を倍音周波数による示唆に基づき同定するために用いられる。 定義[編集] 自己相関は、学問領域によって定義が異なる。分野によっては自己共分散 (autocovariance) と同じ意味に使われる。 統計学[編集] 統計学において、確率過程の自己相関関数 (autocorr
オイラー＝ロトカの方程式 - Wikipedia
オイラー＝ロトカの方程式（オイラー＝ロトカのほうていしき、英: Euler-Lotka Equation）は、人口学、生態学、疫学等の分野において、世代間隔分布と指数成長率とを関連づける法則であり、年齢構造をもつ人口増加の研究分野では最も重要な関係式の1つである。ロトカ＝オイラーの方程式またはロトカの特性方程式[1]と呼ばれることもある。 人口の増減やその年齢構成を統計的に扱う人口学の分野は、18世紀のレオンハルト・オイラーの初期の研究にその端緒を見ることができ、20世紀初頭に アルフレッド・J・ロトカ（英語版）により大きく発展させられた。オイラー＝ロトカ方程式は、1760年に1つの離散時間形の式を導いたオイラー、 および、一般的に連続時間形の式を導いたロトカの研究にちなんでいる。その離散時間形の方程式は、（年を時間の単位として）次式で表される。 ここで、はその集団の個体数の1年間の成長率
エルゴード理論 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "エルゴード理論" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2011年12月） エルゴード理論（エルゴードりろん、英語: ergodic theory）は、ある力学系がエルゴード的（ある物理量に対して、長時間平均とある不変測度による位相平均が等しい）であることを示す、すなわちエルゴード仮説の立証を目的とする理論。この仮説は、SinaiらのDynamical billiardsの例などで正しいという証明が与えられているが、統計力学の基礎とは無関係である。また、物理学でのエルゴード性を抽象化した、数学における保測変換の理論をそう呼ぶことも
第一種過誤と第二種過誤 - Wikipedia
第一種過誤（だいいっしゅかご、英: Type I error）または偽陽性（ぎようせい、英: False positive[1]）と第二種過誤（だいにしゅかご、英: Type II error）または偽陰性（ぎいんせい、英: False negative[2]）は、仮説検定において過誤を表す統計学用語である。第一種過誤をα過誤（α error）やあわてものの誤り[3]、第二種過誤をβ過誤（β error）やぼんやりものの誤り[3]とも呼ぶ。なお「過誤」とは、誤差によって二項分類などの分類を間違うことを意味する。 統計的過誤と系統過誤[編集] 過誤は次の2種類がある[注釈 1]。 統計的過誤（Statistical error） 計算や計測で得られた値と真の理論上の値との誤差が、無作為で本質的に予測不可能な変動によって生じている場合[注釈 2]。 系統過誤（Systematic error）
最大エントロピー原理 - Wikipedia
最大エントロピー原理（さいだいエントロピーげんり、英: principle of maximum entropy）は、認識確率分布を一意に定めるために利用可能な情報を分析する手法である。この原理を最初に提唱したのは Edwin Thompson Jaynes である。彼は1957年に統計力学のギブズ分布を持ち込んだ熱力学（最大エントロピー熱力学（英語版））を提唱した際に、この原理も提唱したものである。彼は、熱力学やエントロピーは、情報理論や推定の汎用ツールの応用例と見るべきだと示唆した。他のベイズ的手法と同様、最大エントロピー原理でも事前確率を明示的に利用する。これは古典的統計学における推定手法の代替である。 概要[編集] 今確率変数 X について、X が条件 I を満たす事だけが分かっており、それ以外に X に関して何1つ知らなかったとする。このとき、X が従う分布はどのようなものである
配列の要素の平均を求めるNumPyのaverage関数とmean関数の使い方
この関数は第一引数に、平均を求めたい配列を、第二引数に平均を求める軸の方向を、第三引数に重みを、第四引数に値の返し方を指定します。 基本的な使い方 それぞれの引数を見ながら使い方を見て見ましょう。まずは、平均を求めたい配列だけを指定する場合から見ていきましょう。 In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.array([33, 44, 54, 23, 25, 55, 32, 76]) # 適当な配列を１つ作る。 In [3]: np.average(a) # まずはaの平均を求めてみる。 Out[3]: 42.75 In [4]: a = a.reshape(2,4) # aのshapeを変更。 In [5]: a Out[5]: array([[33, 44, 54, 23], [25, 55, 32, 76]]) In [6]: np.avera
二乗平均平方根 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "二乗平均平方根" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年1月） 二乗平均平方根（にじょうへいきんへいほうこん、英: root mean square、RMS）とは、データや確率変数を二乗した値の算術平均の平方根である。結果として単位が元の統計値・確率変数と同じという点が特徴である。また、絶対値の平均よりも計算が積和演算であるため高速化が容易であることが挙げられる。 変量 x のデータ xi (i = 1, 2, …, n) に対して、x の二乗平均平方根 RMS(x) は次の式で定義される： つまり、xi2 の算術平均の
イジング模型 - Wikipedia
統計力学においてイジング模型（イジングもけい、英: Ising model、イジングモデルとも言う）とは、二つの配位状態をとる格子点から構成され、最隣接する格子点のみの相互作用を考慮する格子模型である。二つの配位状態をスピンだとみなして強磁性体のモデルとして解釈されることが多いが、二元合金、格子気体のモデルとしても用いられる。 スピン系のモデルとしては非常に単純化されたモデルであるが、相転移現象を記述可能なモデルであり、多くの物理学者によって研究されてきた[1]。単純なモデルであるため厳密な解析が可能であり、特に外部磁場の無い二次元イジング模型は厳密解が得られる可解格子模型の一種である。 イジング模型は1920年にドイツの物理学者ヴィルヘルム・レンツ（英語版）によって提案された[2]。イジング模型という名前はレンツの博士課程の指導学生でありこの模型の研究を行っていたエルンスト・イジングに因
詳細釣り合い - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "詳細釣り合い" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2013年9月） 詳細釣り合い（しょうさいつりあい、英: detailed balance）は、熱平衡におけるミクロな状態変化を考えた場合、そこに含まれるどの過程の起こる頻度も、その逆過程の起こる頻度と等しいことを指す。その原理を「詳細釣り合いの原理」という。これは、時間反転を行っても、力学的な法則が不変であるところから導かれる。 例[編集] 例えば、A, B, C の 3 つの状態間の全てに、正方向と逆方向の過程が存在し、平衡状態となっている時、A → B → C → A →
相関関係と因果関係 - Wikipedia
相関関係と因果関係（そうかんかんけいといんがかんけい）では、相関関係と因果関係の違いおよび関係について解説する。 概要[編集] 因果関係は相関関係を含意するが、相関関係は因果関係を含意しない。 相関関係と因果関係の関係は、以下のようにも説明される。 因果は相関の十分条件である。 相関は因果の必要条件である。 相関は因果の十分条件でない。 因果は相関の必要条件でない。 「相関関係は因果関係を含意しない」[注 1]は、科学や統計学で使われる語句で、2つの変数の相関が自動的に一方がもう一方の原因を意味するというわけではないことを強調したものである（もちろん、そのような関係がある場合を完全に否定するものではない）[1][2]。全く逆の言葉である「相関関係は因果関係を証明する」は、同時または前後に生じた二事象間の因果関係を主張するが、これは誤謬である。このような誤謬は虚偽の原因の誤謬[注 2]という
暗号資産を取引するハムスター「Mr.Goxx」が1万円を稼ぐ - ライブドアニュース
2021年9月27日 10時47分 リンクをコピーする by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと 特殊なケージ内の動きにより、暗号資産の取引をしている 回し車で取引対象を決定し、「BUY」「SELL」のトンネルを通過して売買する ビジネスパートナー兼世話人によると、3カ月間で約1万円の利益を上げたそう 「株価の値動きを過去のデータによって予測することは不可能である」という経済学の「ランダム・ウォーク理論」を実証するかのごとく、ケージ内の動きで暗号資産の取引を行うが利益を上げていることが話題になっています。 Mr. Goxx is a crypto trading hamster - and he’s only slightly underwater https://protos.com/mr-goxx-is-a-crypto-trading-hamster-and-hes-only-
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://research-er.jp/articles/view/114587
https://kats.issp.u-tokyo.ac.jp/kats/circuit3/doc/note/note10.pdf
有義波 - Wikipedia
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsai/22/3/22_336/_pdf
http://www.phys.cs.is.nagoya-u.ac.jp/~tanimura/paper/mathsci2012.pdf