「相関係数とは何か？」 を体系的に理解するための６ステップ - 主に言語とシステム開発に関して
実は，下の６つは，同じものである。 かけ算 内積 なす角の余弦 共分散 相関係数 相関関数 これらは６つとも類似度を算出するためのツールだ。 （↑まとめ画像） これらを１つずつ解説・検証する。 （１）かけ算： 符号を見れば，数と数（スカラーとスカラー）の類似度がわかる。 （２）ベクトルの内積： （１）を複数回行なうことにより，信号と信号（ベクトルとベクトル）の類似度がわかる。やはり符号を見る。 （３）ベクトルがなす角の余弦： （２）の類似度の数値を， -1（完全に異なる） 〜 +1（同じ） の範囲に正規化したもの。 （４）共分散： （２）から，平均のバイアスを取り除いたもの。 （５）相関係数： （４）を -1 〜 +1 の範囲に正規化したもの。 （６）相関関数： （２）を，あらゆるずらし方について観測したもの。 まとめ （１）かけ算： 符号を見れば，数と数（スカラーとスカラー）の類似度がわ
対数とはどんな数か？
これは，「2を3乗すると8である」という意味です．これを見方を変えると，「2を8にする指数は，3である」と言うこともできます．このときの「3」を，「2を8にする指数」という意味を込めて， と書くことにしたのです．つまり log28 は「2を8にする指数」という意味であり，これが，対数の基本です．一般には であるとき，「 は， を にする指数」という意味で， と書くわけです．このとき を底とよび，正でしかも１以外とされています．また を真数とよび，元々は でしかも が正なのですから，真数 も正の数ということになります． さて，次に，「2を7にする指数」つまり log27 を考えます．2を2乗すれば4ですし，2を3乗すれば8ですから，2を7にする指数は2と3の間にあるはずです．しかしぴったりした数ではないので，このようなときは仕方なく，log27 のままにしておきます． ところで，次の値を簡単
Bayes 法による系統解析―原理
最近ではベイズ法を用いて（MrBayes を用いて）系統解析を行う論文も大分増えており， 方法論としてはほぼ定着した感があります。 しかしその原理や考え方についてはあまり広く理解されていないようでもあります。 そこで，筆者が幾つかの文献や資料を読んで理解した範囲で，その考え方を紹介しておきたいと思います。 筆者は数学（統計学）を専門にしているわけではありませんので，数学的に厳密な解説ではないかもしれませんが， その程度の解説と思って読んでいただければいいと思います。 正確・詳細な解説については末尾の参考文献・サイトを当たってみてください。 なお，間違いなどがありましたら，ご指摘のほどよろしくお願い致します。 ベイズの事後確率（Bayesian posterior probability）が最大となるような系統樹を求める方法です。 これは最尤法が尤度が最大となるような系統樹を求める方法である
EEB 5348 – Population Genetics – Web site for EEB 5348 – Population Genetics at the University of Connecticut
EEB 5348 – Population Genetics Web site for EEB 5348 – Population Genetics at the University of Connecticut On Saturday afternoon I published a consolidated PDF containing the updated notes from EEB 5348 on Figshare: https://figshare.com/articles/Lecture_notes_in_population_genetics/100687 . Since the notes are on Figshare, they also have a DOI (10.6084/m9.figshare.100687.v3) and they are citable,
Statistics and Machine Learning Toolbox Documentation
Statistics and Machine Learning Toolbox™ provides functions and apps to describe, analyze, and model data. You can use descriptive statistics, visualizations, and clustering for exploratory data analysis, fit probability distributions to data, generate random numbers for Monte Carlo simulations, and perform hypothesis tests. Regression and classification algorithms let you draw inferences from dat
（おまけ） イラストでわかる自由度と不偏分散
本文に戻る （おまけ） イラストでわかる自由度と不偏分散 標準偏差を計算するときに、なぜデータ個数ではなく自由度 ｎ－１ を使うの？ そもそも自由度って何？ というご質問を受ける。 標準偏差の計算と自由度の関係がわかりにくいということで、本文にバラバラに書いてあるものを、そこだけまとめなおしてみました。 ＜不偏分散の公式＞ 平方和Ｓ 不偏分散Ｖ＝━━━━━━━━ 自由度ｎ－１ 不偏分散は 標準偏差 2（σ 2）の最もよい推定値になっています。偏っていないという意味で不偏と名づけられています。いっぽう、平方和をデータ個数で割ると、真の標準偏差値より小さめの数値となります。 標準偏差とは何か （真の平均 μ で算出したとき） 標準偏差とは何かを知るために、まず面積の平均値を計算することからはじめよう。 Ｑ： いろいろな大きさの正方形があります。この平均的な面積の正方形をどうやって描けば いい？
Q&A | i-densy
RNAはリボ核酸(Riboｎucleic Acid)を省略したものです。RNAのヌクレオチドは塩基がアデニン(A)・チミン(T)・グアニン(G)・ウラシル(U)の4つから構成されており、DNAで言うチミン（T）がウラシル（U）に置き換わった形になります。また、ヌクレオチドを構成している糖もDNAではデオキシリボースでしたが、RNAではリボースとなっています。 RNAもDNA同様にヌクレオチドが結合して鎖状の形をとります。RNAの主な役割は、DNAを鋳型として合成（転写と呼ばれています）され、DNAの情報を一時的にコピーすることです。この一時的にコピーされたRNAを設計図として体内ではタンパク質を合成しています。 遺伝情報発現に直接関わるRNAには以下の3種類が存在します。 【伝令RNA （mRNA）】 伝令RNAは、メッセンジャーRNA、mRNAとも呼ばれ、タンパク質合成部位であるリボソー
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CS7960 - Project 3 | James Fishbaugh
数値情報論2011（明治大学駿河台キャンパス・二宮智子先生）
山形大学工学部技術部 – Faculty of Engineering Yamagata Univ. Technical Staff
Mantel test
Common Concepts in Statistics [M.Tevfik DORAK]
Natural Resource Stewardship and Science IRMA
Rによるデータサイエンス
http://www.asahi-net.or.jp/~ap8h-ykkr/shuseibun919.html