CoCo壱番屋と共に生きる - やしお
カレーハウスCoCo壱番屋（以下ココイチ）は、定期的に「美味しくない割に高い」と話題になる。そのたびに哀しい。ほとんど腹を立てているくらいの気持ちになっている。ココイチに対して私は冷静な評価はできない。 そうした気持ちがどこから来るのかを一度整理して片付けておく。 「自分のもの」という感覚 家庭料理や自国料理をよその人に貶される感覚に近い。自分で文句を言うのはいい、だが他人に言われるのは許せない、というような感覚。 よく「まずい料理代表」とネタ扱いされるイギリス料理も、最近はその揶揄が「ダサい」と否定されてきている気がする。 世界に先駆けて産業革命に突入したことで食文化を不可逆的に破壊されたイギリスを、後追いで産業革命を短期に圧縮できたことで食文化を維持できた日本が、嘲笑できる立場にあるのだろうかという疑いもある。 そんな切実な背景がココイチにはないとしても、尊重されれば嬉しい。私は美味し
主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
基礎から学ぶ統計学
本章では、二項検定を学びます。二項検定は、本書で学ぶ統計手法の中では、最も使用頻度が低い手法です。しかし、統計学の入門に最適な学習項目です。理由が3つあります。第一に、高校1～2年で学んだ数学だけで、この手法の原理を完全に理解できます。統計手法はたくさんありますが、唯一この手法だけは、全て手作りの計算で実行できます。第二に、面倒な検定統計量の計算を必要としません。第三に、二項検定には、検定の論理の全てが詰まっています。こうした理由から、読者のお父さんやお母さん、もしくは、お爺ちゃんやお婆ちゃんの世代では、二項検定は、高校の数学の教科書で解説されていました。この「とても分かりやすい」という長所を、活用しない手はありません。本書では、統計学の学習を、二項検定から始めます。本章では、当時の大学入試の頻出問題をさらに簡単にした例題を使って、学びます。… 本書の使い方 統計学を学ぶ心がけ／予備知識／
こんにちは、R&Dチームの齋藤（@aznhe21）です。 さあみなさん、ついにこの時がやってまいりました。 本日2019/11/8にリリースされたRust 1.39により、あらゆる環境で最高速な非同期プログラミングが可能になりました。 新たな時代に乗り遅れないよう、今のうちにRustでの非同期プログラミングをマスターしておきましょう。 なお、この記事は、先日開催したOPTiM TECH BLOG Meetupの内容を大幅に加筆修正した上でエントリに仕上げたものです。 まず最初に伝えたいこと 非同期の歴史 Rustの非同期プログラミングの歴史 Rust 1.0以前 Rust 1.0 〜Rust 1.3 Rust 1.2あたり Rust 1.11あたり Rust 1.26あたり Rust 1.36 Rust 1.39 Rustの非同期プログラミングの特徴 ゼロコスト抽象化 プラットフォーム非依
滅多に起こらない現象を表すポアソン分布はイチローの安打数にも当てはまるのか？ １９９４年、プロ３年目のイチローはシーズン２１０安打、打率.３８５を記録して、一気にスーパースターになりました。 この年の打率１０傑は次の通りです。 （年度別成績 1994年パシフィックリーグ｜NPB.JP 日本野球機構 より抜粋） １位と２位以下の差が凄いですね。 いかにイチローが図抜けていたかが分かります。 今年のパ・リーグの規定打席以上の打者２９人の安打数を見ると、試合数より少なくなっていて安打数÷試合数＝０.９３です。 これくらいだと、１試合当たりの安打数は「滅多に起こらない事象の確率分布」であるポアソン分布に従います。 しかし、普通でない打者のイチローは、１試合当たり１.６本以上の安打を打っています。 そのような場合もポアソン分布に従うのでしょうか？ それを調べてみました。 比較対象として１９９４年打率
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較 - Qiita
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較KotlinRustベンチマークJuliaDijkstra これは何 最短経路探索のアルゴリズムを使っていくつかの言語の性能がどれくらい違うかを調べてみました。 Python は手軽に実装できるけど遅い、Go は 早いけど C++ よりは遅い? 本当? のような疑問を一定解消したかったというのが動機です。 前提条件など 対象とする言語 本命 Go, Rust, C++ 興味本位 Julia Python より段違いに早ければもう少し掘ってみたい 興味本位 Kotlin 意外とトップ集団に肉薄するのではないか 参考 Python JavaScript 性能差のイメージとしては Rust == C++ > Go >> Kotlin >>> JavaScript > Python == J
【完全網羅】統計検定２級チートシート | とけたろうブログ
統計検定２級に満点で合格するために必要な全知識を紹介します。試験範囲に含まれているようで実際には出題されていないものはバッサリとカットしています。 受検前の知識の確認に使ってください！ １変数，２変数の記述統計の分野 代表値 ヒストグラム…データをいくつかの階級に分けて，縦の長さが度数，横の長さが階級の幅に等しい長方形で表したグラフ データの範囲…最大値ー最小値 中央値…データを大きさの順に並べたときの中央の値です。データが偶数個のときは，中央に並ぶ２つの値の平均です。 四分位数…データを大きさの順に並べて中央値（第２四分位数）で２つに分けるとき，第１四分位数は値の小さいグループの中央値，第３四分位数は値の大きいグループの中央値 四分位範囲…第３四分位数ー第１四分位数 箱ひげ図…データの散らばりを，第１四分位数と第３四分位数を両端とする箱と，最大値，最小値を端とするひげで表した図 相対度数
docker pull を速くするために：layer-parallel から chunk-parallel へ - 薄いブログ
この記事は Recruit Advent Calendar 2021 の15日目の記事です。 TL;DR 従来のレイヤー並列の pull より Range リクエストを用いたチャンク並列の pull によって速度が 2~5倍速くなる可能性がある。 ECR は Public だと region ごとに速度が大きく異るので安定した速度を求める場合は Private にする。 (pull through cache を活用すると良い) 2022/10/9 追記: ECR の Public が適切な Pop から返ってくるようになっていた。 その Benchmark も取得し、結果を追記した。 ap-northeast-1 では6倍近く早くなっていて region による差が小さくなっていた。 背景・動機 コンテナイメージは一つ以上のマニフェスト、そこから得られるコンフィグとレイヤーから構成される
連載目次 前回は、微分法の数値計算を行いました。今回は、積分の数値計算法を見ていきます。まず、高校で学んだ台形公式を使った積分の数値計算を行い、次により精度のよいシンプソンの公式を使った数値計算を行います。また、乱数を使ってデータのサンプリングを行うモンテカルロ法も紹介します。Pythonの文法やライブラリに関してはNumPyのlinspace関数の利用と、乱数の利用を取り上げます。 今回の練習問題としては、正規分布の－2σ～2σ までの累積確率を求めるプログラム、曲線の長さを求めるプログラム、マルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス法）による正規分布のサンプリングを行うプログラムを取り上げます。 上に記した各種の方法は、中学・高校の数学で全て理解できるものです。聞き慣れない用語が幾つか登場しているかもしれませんが、実際のところ面積や割合を求めるために総和の計算をしているだけです。気軽に読
新しいPlayStation®Plusのゲームラインナップを一部公開：『アサシン クリード ヴァルハラ』 『Demon's Souls』『Ghost of Tsushima Director's Cut』『NBA 2K22』に加えて、今後も続々とサービスに追加！
2022年5月16日2022年6月2日 新しいPlayStation®Plusのゲームラインナップを一部公開：『アサシン クリード ヴァルハラ』 『Demon's Souls』『Ghost of Tsushima Director's Cut』『NBA 2K22』に加えて、今後も続々とサービスに追加！ ◆ 2022年5月31日(火)更新 ソフトウェアメーカー名とタイトル名を変更しました。 ◆ 2022年6月2日(木)更新 一部初代PlayStation®世代のタイトルに関する情報の追記、ゲームトライアル対象タイトルに関する情報を更新しました。 新しいPlayStation®Plus のサービス開始まで、残すところあとわずか！ 本日は、新しいPlayStation Plusでお楽しみいただけるようになるタイトルの一部を一足先にご紹介します (＊1)。3月にお伝えした通り、リニューアルしたP
20200731 『ケーキの切れない非行少年たち』の著者を応援し、またこれ以上障害者が関係者の自己満足に消費されないために - ブログを作っては消すのやめろ
（※この日記を書いた後、発達障害支援者の界隈に晒し上げられ盛大に叩かれましたが、私は発達障害当事者です。） （叩かれたことに伴って多数の加筆修正を行いました。） 読んだ。 凄く面白かった、けど、読んだ人間の9割……、いや、99%は内容を誤解すると思うので、誤解しないでこの本を読むための知識を私の実体験を交えて書いておく。 本の内容は一貫しており、「発達障害/境界知能/知的障害が教育の中で見過ごされ、適切なケアが受けられなかった末に非行に至ったケースが極めて多く、教育が適切に機能していれば未然に防げたはずの加害者と被害者が量産されている」というのが大体の趣旨にあたる。 ただしこれは、決して「障害持ちの犯罪者に寛容であれ」という意味ではない。また、99%の人間は「境界知能」とか本書内で形容されている人間の像を正しくイメージ出来ない。絶対にできない。なので私はそれだけをこの日記に書きたい。 ただ
Incident Metrics in SRE
Štěpán Davidovič Incident Metrics in SRE Critically Evaluating MTTR and Friends Boston Farnham Sebastopol Tokyo Beijing Boston Farnham Sebastopol Tokyo Beijing 978-1-098-10313-2 [LSI] Incident Metrics in SRE by Štěpán Davidovič Copyright © 2021 O’Reilly Media, Inc. All rights reserved. Printed in the United States of America. Published by O’Reilly Media, Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebas
概要 GNNは, 信号処理の観点でローパスフィルタの効果を持っている. そして, GNNが通常のMLPに比べて高精度となるようなデータでは, 低周波成分に(タスクに関して)有用な情報が多く含まれており, 高周波成分には無駄な情報が多いようなケースになっているように見受けれられる. また, 実際にタスクの精度を様々なフィルタで比較すると, 信号処理の観点での性質が反映された結果を与えている. GNNの最も大きな役割（通常のMLPとの違い）は, ローパスフィルタとしての性質の影響なのではないかと考えられる. 逆に言うと, ローパスフィルタとしての性質が生かせるようなデータが, GNNの効果が最も期待出来るものなのではないかと考えられる. 内容 はじめに GNNとはどのようなものだったか？ 信号処理のいくつか GNNのローパスフィルタとしての役割 まとめ 1. はじめに Graph Neural
Today we’re excited to announce the release of TypeScript 5.2! If you’re not familiar with TypeScript, it’s a language that builds on top of JavaScript by making it possible to declare and describe types. Writing types in our code allows us to explain intent and have other tools check our code to catch mistakes like typos, issues with null and undefined, and more. Types also power TypeScript’s edi
機械学習における強化学習の一種である「Q学習」は、行動主体となるエージェントが現在の状況と未来の状況、そして得られる報酬から最適な答えを学習する手法です。そんなQ学習にベイズ推定の要素を取り込む研究が機械学習エンジニアのBrandon Da Silva氏によって行われています。 brandinho.github.io/bayesian-perspective-q-learning/ https://brandinho.github.io/bayesian-perspective-q-learning/ Q学習の基本的な考え方は「ある状態の価値(Q値)は、得られる報酬と次の時点の状態の価値から決まる」というもので、以下の式で表されます。「q(s, a)」は現在の状態からある行動を取った時の価値、「r」は得られる報酬、「q(s', a')」は次の地点での状態からある行動を取った時の価値を表して
今年度のＰＴ・ＯＴ国家試験が、いよいよ令和３年２月21日に行われますね。 試験を２日後に控え、受験生の方々もさぞ緊張されていることと思います。 また今回はコロナ禍に見舞われたこともあり、通常とは異なる条件下でいろいろと気を揉むことも多いのではないでしょうか。心中お察し致します。 《スポンサーリンク》 １．国家試験対策について（お詫び） ２．備えあれば憂いなし １）試験会場の下見 ２）天気予報の確認 ３）服装・靴の選定 ４）その他の持参物のチェック ５）体調管理 ３．さいごに…国試合格は通過点 １．国家試験対策について（お詫び） 最近では、ブログやYouTube等で国家試験対策をupしているＰＴの方々もいらっしゃいますね。 内容を拝見すると、とても懇切丁寧で解りやすく感心させられます。 当ブログのコンセプトも一応は「若手ＰＴや学生の方々にとって有用な情報を発信すること」なので、国試対策の内容
ABテストにおける分散削減手法①〜少ないサンプルから小さな改善効果を検出する〜｜あならいずパンダ
マネーフォワード 分析推進部の石田と申します。 社内では、データサイエンティストとして施策効果検証系の案件を中心に担当しています。 本稿から2回に渡って、「ABテストにおける分散削減手法」というテーマで記事を執筆したいと思います。 馴染みのない方もいらっしゃるかもしれませんが、ABテストへ分散削減手法を適用することで、例えば以下に挙げたメリットを享受することができます。 必要サンプルサイズを低減できるため、意思決定サイクルを高速化できる より小さな改善効果を検出できる 魅力的だと感じていただけた方は、ぜひ最後まで本稿をお読みください！ 目次 想定する読者層と書いてある内容本稿のメインターゲットは、以下のような方です。 統計的仮説検定の理論を少し勉強したことがあるけど、分散削減と言われてもあまりピンと来ていない 確率変数、標本平均、分散、正規分布の意味は分かるけど、t検定の検定統計量がパッと
Today we’re excited to announce our Release Candidate of TypeScript 5.2! Between now and the stable release of TypeScript 5.2, we expect no further changes apart from critical bug fixes. To get started using the RC, you can get it through NuGet, or through npm with the following command: npm install -D typescript@rc Here’s a quick list of what’s new in TypeScript 5.2! using Declarations and Explic
If you read the title and thought “well, you were probably just doing something silly beforehand”, you’re right! But what is programming if not an exercise in making silly mistakes? Tracking down silly mistakes is where all the fun is to be had! I’ll also state the usual benchmarking caveat up front: the 1.7x speedup was measured while running the program on my data on my computer, so take that nu
© 2019 Japan Society for Bioscience, Biotechnology, and Agrochemistry © 2019 公益社団法人日本農芸化学会 改訂増補にあたってこの総説は，「統計検定を理解せずに使っている人のために I」の改訂増補版である．今後，「II」および「III」も改訂増補する．これら三部作は2013年に出版されたが，最近でもJ-STAGEでの「化学と生物」の論文アクセスランキングで常に上位を占めている．しかし，これら三部作には正しくない記載や，言葉足らずでわかりにくい内容があった．そこで，誤りを修正し，内容をさらに充実しわかりやすくするため，改訂することとなった．間違いのあった理由は，筆者の統計に対する理解不足にほかならない．筆者は統計学が専門ではない．本来このような学術雑誌には専門家が執筆すべきと考えるが，専門家による総説や専門書は，往々に
【こんな人は介護職は不向き？！🤔】皮膚に弱い人！😥 - 社会福祉士&医療事務(診療報酬実務能力試験)の資格の合格を目指そう！
どうも～。当ブログをご覧いただいてる、そこのあなた！毎度ご覧いただき、ありがとうございます。担当のSW-challengeで～す。 今回はこんな人は介護職に向いてないをご紹介します。👏 それでは、いってみましょう。(^-^)/ 目次 1、介護職の仕事とは？🎵 2、皮膚が弱いとどうなるの？！😥 1.オムツやトイレ介助 2.お食事の食事介助🍔🍜🍣 3.お部屋のお掃除やベッドメーキング🛏️ 4.お風呂介助🛁 5.起床や就寝などの介助 3、わたしは？！(T-T) ４、最後に✨ 前回のこんな人は介護職は不向き？！ sw-challenge.hatenablog.com 1、介護職の仕事とは？🎵 介護職の仕事をまずはご紹介します。 1.オムツやトイレの介助 2.お食事の食事介助 3.お部屋のお掃除やベッドメーキング 4.お風呂介助 5.起床や就寝などの介助 などが主な業務となります
こんにちは♪ 今日は過ごしやすい天気でした♪（●＾o＾●） ロールパンでサンドイッチを作り、朝からキーボードをカシャカシャ。 今日も１日ブログ更新＆ブログサーフィンにて過ごし、なんとも心地よい♪ 今日はこんな感じ♪(￣ー￣)ﾆﾔﾘ アートの世界 凸コメ返信 禁パチ部屋 最後に アートの世界 これまたビックリ！ ！Σ(￣□￣;) ２０２１年にポスター偽造で逮捕者が逮捕者がでていたなんて(-_-;) しかも今現在、お気に入りの『death nyc』さんというアーティスト. そしてそして、愛するエヴァンゲリオンの絵柄にて(。・ω・。) ーーーーーーーーーーーーーー ーーーーーーーーーーーーーー 先日、以前から欲しかった絵柄を検索していたのですが・・・検索結果に違和感を感じたのが始まりです。 『あれほど、コミックの絵柄のポスターが出品されていたのに・・・』 『出品数少なすぎない？』 『結構欲しかっ
回帰分析(新装版) (統計ライブラリー) 作者:隆光, 佐和朝倉書店Amazon タイトルに「古典的名著」とうたっておきながら、実は米倉さんのツイートで紹介されるまで浅学にして全然存じ上げなかったんですが、いざ読んでみたらあまりにも素晴らしい内容だったので、その感動を伝えたいがためにわざわざこの記事を書いています（笑）。 ちなみに今現在、訳あってこちらの論文とその実装を相手にしなければならない状況で、関連してそもそも論としての「回帰分析の取り扱い方」を改めて紐解く必要があり、その点でも本書は大いに役立っている感があります*1。ということで、個人的に本書が「実際に役立った」と感じた点を適当にピックアップして紹介していこうと思います。 本書の概要 個人的に優れていると感じた点など OLS線形回帰モデルが前提とする仮定が端的にまとまっている 線形回帰モデルの前提に「合わない」場合の対処法もまとま
【魔界塔士Sa・Ga攻略日記最終回】ネタバレ注意！ついに真のボス登場！あの伝説の武器でやってやりました(笑) - あきののんびりゲームブログ
塔の頂上で待つ者は？ 前回1階から塔を登り始めて途中で待ち受ける四天王を全員倒し回復も魔法もほとんど使い果たしボロボロの状態ですがこのまま登ってみたいと思います。 前回の様子はこちら↓↓↓ www.akinonbiri.work 朱雀を倒してから塔を登っていると 1本道の様な場所になりそのまま梯子を進んで行くと扉があり開けて入ると．．． これまでと音楽も変わり無機質な場所に到着。 不気味さを感じながらこの場所を調べていると 奥に人が居ました。 この人いつもヒントくれたりしてた人っぽいですね。 明らかにここに住んでる感じです。 近づいて話しかけると 神だと名乗りおめでとうと祝福されこのゲームを勝ち抜いたのは君達が初めてと言われましたがどうゆう事だろう？ 神はこれまでの事は私が作った壮大なストーリーのゲームだったと言い 平和な世界に飽き飽きしていたので アシュラを呼び出したと言い そのアシュラ
なんだかここのところ慌ただしく、余裕がない状態でして…σ(^_^;) 気がつけばブログからも遠のいていました…。 そんな中、次男の英検二次試験がありましたので記録しておきます。 次男の英検準2級、受験の流れ 一次試験は準会場で 今回、初めて準会場で一次試験を受験しました。 準会場になっている塾に、外部生として参加させてもらう形での受験でした。 英検は本会場で受けるより準会場の方が検定料が安いのです。 ここ数年の検定料の値上がりに伴い、本会場に比べて準会場の受検料が割安になったこと、外部生の受け入れをしてくれる準会場が増えたことが準会場受験を選択した最大の理由でした。 そんな値上がり続けた検定料ですが、ついに来年度からは値下がりするそうです！ 次男が受けた準2級だと、本会場での検定料が1,300円値下がりになります。 とはいえ、まだまだ準会場との価格差を感じます…σ(^_^;) 2級までは準
分解すると見える世界 ー特異値分解ー
はじめに 世界解釈において「分解」ほど人間に愛されたものはないのではないかと思う。幼い頃のアルバム写真に写る背丈の小さな私と無残に解体された玩具。水を電気分解した化学の実験。仕事場でブレイクダウンという声が聞こえる。仕事を小さな粒度に分けることをそう呼ぶらしい。 ただ、単に大きくて複雑な何かを一度に認知できないだけかもしれない。にしても、とかく人間は小さな単位を追い求めるような気がする。だから数学においても、分解という手段に打って出るのはなんら不思議なことではないと思える。 行列を行列で分解する とある正方行列$A$が固有値$λ$、固有ベクトル$p$を持つとしましょう。このとき、これら3つの文字が方程式$Ap = λp$で結ばれます。これが前回の内容でした。 実は1つの行列に対して固有値・固有ベクトルの組は複数存在する場合があります。仮に$n$個の組があったとすると、 $$Ap_1=λ_1
Solving Quantitative Reasoning Problems With Language Models
Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models Aitor Lewkowycz∗, Anders Andreassen†, David Dohan†, Ethan Dyer†, Henryk Michalewski†, Vinay Ramasesh†, Ambrose Slone, Cem Anil, Imanol Schlag, Theo Gutman-Solo, Yuhuai Wu, Behnam Neyshabur∗, Guy Gur-Ari∗, and Vedant Misra∗ Google Research Abstract Language models have achieved remarkable performance on a wide range of tasks that require
今まで正統派の金融理論の知識がある人との接触がなかったために、自分の金融理論の方向性が違うのを感じたため、この記事ではその根本部分の理論について金融理論を知らない人と正統派の金融理論を理解している人の両者に理解できるように説明を行い整理をします。 この記事は簡単に概要が理解できるようにしつつも論理の飛躍を抑えるため「青い破線」で示している箇所をクリックするとより詳細な説明が現れるようになっています。 青い破線で表されている箇所では、金融理論を知らない人向けにより一般的な言葉で説明を行ったり、仮定や式変形についてより詳細な説明を行っています。 0. はじめに: いもす金融理論と正統派金融理論との違い いもす金融理論では、「すべての投資家にとって同一の答えとなる最適なポートフォリオの組成比」と「基準となる投資量」を同時に導くことを可能にします。資本資産価格モデル (CAPM) に従うのであれば
こんばんは！ 今年もあと僅かで終わろうとしていますが、ゆっくりお家時間を楽しまれている方も多いかと思います(*^-^*) クリスマス後のここ数日もやっぱりバタバタしてしまいました💦 今日は、お墓の掃除、年末年始の買い足し（お蕎麦、卵焼き等々.....）に走り回り、昨夜に引き続き年賀状１００枚の宛名書きとメッセージ書き( ..)φ やっと終わり、先程投函してきました！ 一昨日はピアノ調律🎹 実に９年ぶりでしたΣ（・□・；） ２年前のクリスマスに水戸に引っ越すまでは（そうなんです！なぜかクリスマス(笑)）、実家のピアノはあまり弾くことがなかったので。。。というのは言い訳ですが💦 実家のピアノは亡くなった父が使っていたもので、とても年数が古くてタッチが重かったのですが、凄くタッチが軽くなってびっくり！！！ これからはマメに調律するようにしたいです^^; あれ？この調律師さん、見たことあると
標準偏差の公式と計算例をわかりやすく解説 ｜AVILEN
標準偏差は分散の平方根であることを念頭において、以下のように計算を進めましょう。 ①平均を算出 90+80+40+60+905=72\frac{90+80+40+60+90}{5} = 72590+80+40+60+90=72 ②分散を算出 s2=(90−72)2+(80−72)2+(40−72)2+(60−72)2+(90−72)25=376s^2 = \frac{(90-72)^2+(80-72)^2+(40-72)^2+(60-72)^2+(90-72)^2}{5} = 376s2=5(90−72)2+(80−72)2+(40−72)2+(60−72)2+(90−72)2=376 ③標準偏差を算出 s=376≒19.39071s = \sqrt{376} ≒ 19.39071s=376≒19.39071 標準偏差を求める意義分散も標準偏差も、観測したデータのばらつきを表現すると
1 /63 Copyright (c) 2020 The Japan Research Institute, Limited 量子コンピュータの概説と動向 ～量子コンピューティング時代を見据えて～ 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 2020年7月14日 2 /63 Copyright (c) 2020 The Japan Research Institute, Limited お問い合わせ ■本レポートは、作成日時点で弊社が信頼出来ると考えた資料に基づき作成したものですが、情報の正確性・ 完全性・ 有用性・安全性等について一切保証するものではありません。また、実際の技術動向等は、経済情勢 等の変化により本レポートの内容と大きく異なる可能性もあります。ご了承ください。 本件に関しますお問い合わせ、ご確認は下記までお願いいたします。 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 101360-ad
Tier 4 Support § Support for these targets is entirely experimental. If this target is provided by LLVM, LLVM may have the target as an experimental target, which means that you need to use Zig-provided binaries for the target to be available, or build LLVM from source with special configure flags. zig targets will display the target if it is available. This target may be considered deprecated by
正規分布の確率密度関数の成り立ち ｜AVILEN
正規分布の確率密度関数の式正規分布の確率密度関数は、次の式で表されます。 f(x)=12πσ2exp[−(x−μ)22σ2]f(x) = \frac{1}{\sqrt{2πσ^2}}\exp{[-\frac{(x-μ)^2}{2σ^2}]}f(x)=2πσ21exp[−2σ2(x−μ)2] 以下で、この式の導出過程を見ていきましょう。 確率密度関数の成り立ち確率密度関数の土台世の中の多くの事象は平均値を取る確率が一番大きく、平均値から離れるにつれその値を取る確率は小さくなることが知られています。 このような現象を簡単に表せる関数が以下です。 f(x)=e−x2f(x)=\mathrm{e}^{-x^2}f(x)=e−x2 式の操作過程①f(x)=e−x2f(x)=\mathrm{e}^{-x^2}f(x)=e−x2は、1通りのグラフしか描けず汎用性に欠けます。そこで、式に任意定数を
python_modules.pdf
Python3 OpenCV / Pillow / pygame / Eel / PyDub / NumPy / matplotlib / SciPy / SymPy / hashlib, passlib / Cython / Numba / ctypes / PyInstaller / JupyterLab / json / urllib / zenhan / jaconv Copyright © 2017-2022, Katsunori Nakamura 2022 3 25 Python ‘ .py’ Python Python Windows PSF Python py .py Enter macOS Linux PSF Python python3 .py Enter Anaconda Prompt Python python .py Enter Python Python Pyt
統計学の基本用語．母数は分母でも全数でもない！：母数とは母平均や母分散のことである 井口豊（生物科学研究所，長野県岡谷市） 最終更新：2018年11月4日 統計学で扱う「母数」を英語にすると， parameter と言う。「パラメータ」は，日本語でも時々使われる単語である。以下に示すように，母数の定義を理解してないケースが非常に多い。母数の代わりにパラメータと言ってみれば，もしかすると自分の誤りに気づくかもしれない。 Webページを見ていると，統計データに言及する時，どうも 母数＝分母 あるいは 母数＝全数 と考えているような例が多い。 Yahoo! 知恵袋で，「母数」をキーワードにして検索してみて欲しい。そんな質問や回答が，ぞろぞろ出てくる。 統計学とは無関係な話題なら，まだ「俗語」として，母数を全体数の意味で使う用法も許されるだろう。しかしながら，統計学関連の質問でさえ，母数の意味を理
【最近の過ごし方！📖】こんな感じで１日を過ごしています。(^-^)/ - 社会福祉士&医療事務(診療報酬実務能力試験)の資格の合格を目指そう！
どうも～。当ブログをご覧いただいてる、そこのあなた！いつも見ていただき、ありがとうございます。担当のSW-challengeで～す。 今回はたまには勉強以外のことを書きたいと思い、私の最近の１日の過ごし方をご紹介します。👏 それでは、いってみましょう。(^-^)/ 目次 １、午前中🌄 2、12時からお昼ご飯まで！🎵 3、お昼ご飯から夜ご飯まで！👍 4、やっと夕食！🌠 5、 20時半まで！☕ 6、20時半いこう！🎵 7、寝るまで！🛏️ 8、まとめ！🎵 9、明日の予告！📖 １、午前中🌄 8時半までにはおきて、そこからご飯を作って食べながら、テレビを見ています。(^-^)/ そこから洗濯物を干したり、食べた食器を洗ったりします。 そこからお風呂を洗います。 そのあと、髪の毛や顔のケアをします。(家にいるときは化粧はしません。) それが終われば、 洗面台をきれいにしたり、トイレ
【医療事務！✏️】習ってみての感想！＼(^o^)／ - 社会福祉士&医療事務(診療報酬実務能力試験)の資格の合格を目指そう！
どうも～。当ブログをご覧いただいてる、そこのあなた！いつも見ていただき、ありがとうございます。担当のSW-challengeで～す。 今回は医療事務を習ってみて思ったことをご紹介します。👏 それでは、いってみましょう。(^-^)/ 目次 １、いろいろ見ることが大変！(^_^;))) 2、体の仕組みや漢字を読めないといけない！＼(^o^)／ 3、自分のわかりやすいように工夫する！！( ☆∀☆) ４、まとめ！📖 5、明日の予告！ １、いろいろ見ることが大変！(^_^;))) 一番に思ったことは初回からいろいろ見ないといけないのが難しいなと感じました。 点数は覚えなくてもいいし、計算自体は電卓を使えば特に難しいことはありません。 ブログで紹介した時間帯や初診や再診とか中加算とかで計算のやり方が変わったりすることを見てきましたよね。！Σ（￣□￣;） それを問題から読み解くのにきちんと見ないとい
ボリンジャーバンドの環境認識で根拠がわかるロジックとは？
ボリンジャーバンドの指標と見方を説明 ボリンジャーバンドとは 米国のジョン・ボリンジャー氏が開発した指標で 価格変動率（ボラティリティ）を示す偏差が利用され レンジやトレンドなどの方向を変化に応じ 広がりを確認しながら値動きを 推測する分析指標です。 インジケーターの指標で有名なボリジャーバンドですが テクニカル分析を行う上で知っておきたい仕組みをまとめ ましたので以下のポイントで説明したいと思います。 ・開発者ジョンボリンジャー氏が伝える見方を説明 ・ボリンジャーバンドを利用した環境認識 ・他の指標と組み合わせ時間足の違いで分析するには ・手法の勝率を上げる指標の使い方 という内容を経験を踏まえながら ボリンジャーバンドを使い 勝率を上げる使い方を説明したいと思います。 3本のラインを上下に広げ相場により幅の広がりを確認し 今後の値動きを推測するのですが 幅は標準偏差が使われ上の3本が＋
9345ビズメイツ東証グロース市場上場銘柄分析。財務はまずまずも成長性はもう少し欲しい。個人的にはC判定。リスクとリターンでは少しリターンを期待できるレベルも現状は様子見が良さそう - ねこぷろ
本日分析する銘柄は ９３４５ ビズメイツです。 ブログ東証上場銘柄分析。不定期更新。まとめ - ねこぷろ 上場した時期は ２０２３年３月 上場してから約半年くらいの銘柄になります。 現在の時価総額は株価 １５２８円時で計算すると 時価総額 約 ２４．１４億円になります。 会社予想のPERは上記の株価では１２．５３倍ほどのようです。 会社の実績値（前期決算）のPBRは上記の株価では１．７６倍ほどのようです。 直近の前期の決算をみてみると売上は ２２年１２月期（前期）で ２８．３７億円となっています。 売上成長率をみていくと直近では、１５．７％になっています。 ３年平均の売上成長率でみると１４．８％になっています。 今後の成長性は四季報から判断すると まずまずではある感じはしますが売上成長性はさほど高いとは言えない と思います。 四季報に記載してある特色は ビジネスに特化したオンライン英会話展
【行列式編】置換と巡回置換 | 大学1年生もバッチリ分かる線形代数入門
置換とは 置換の積 置換の積とは 置換の積の例 置換の積の注意点 単位置換と逆置換 巡回置換 おわりに 置換とは 置換とは、ある数列のアナグラムのことを言います。 例えば、「1,2,3,4,5」という数列を、「4,3,2,5,1」と並び替え、両者の数字をそれぞれ左から順に「1 と 4」「2 と 3」「3 と 2」「4 と 5」「5 と 1」と対応づけると、この対応を5 文字の置換と呼ぶわけです。 「1 と 4」みたいな対応関係を「σ(1)=4\sigma(1)=4σ(1)=4」と表し、さらには、この対応を σ=(1234543251)\sigma=\left( \begin{array}{ccccc} 1&2&3&4&5 \\ 4&3&2&5&1 \end{array} \right)σ=(1423324551) とまとめます。上の段が先ほどの「1,2,3,4,5」で、下の段がそ
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