どのグラフを使えばいいかを１枚の画像にまとめてみた…の図を日本語化してみた - 適宜覚書はてな異本
皆大好き自分も大好きな二十歳街道まっしぐらにはネタ帳という記事が定期的に挙がります。自分も普段記事にするネタをあれこれ自力で探している訳ですが、カメきちさんのネタ放出はかなり美味しい。という訳で有り難くご相伴に預り、 【ネタ帳】bitlyで短縮されたURLから動画だけを抜き取ったサイト「bitly.tv」 + 25記事*二十歳街道まっしぐらより拝借。 元々の絵は当然英語(YjWta.jpg (1024×767))なんだけど、ちょいと単語が分かりにくいので自分なりに妥当な用語をあてて日本語化してみました。 とってもひどい蛇足 まあ、普通にグラフ作ってるだけなら棒グラフ、線グラフと円グラフがあれば足りると思います。組成分析のためにウオーターフォール使うあたりになるとパレート分析やマトリクス分析に手が出始めて多分こういった図にまとめると言うのは厳しいかと(^^;; 後ですね、散布図が右にも左にも
アンサンブルカルマンフィルタ - Wikipedia
アンサンブルカルマンフィルタ（Ensemble Kalman Filter；EnKF）とは、逐次型データ同化手法の一つである。シミュレーションモデル内の状態を表す確率変数について、その分布を実現値集合（アンサンブルと称す）によって保持し、観測を得るごとに、観測モデルをもとにしたカルマンフィルターによる推定により、2次モーメントまでが一致するよう、アンサンブルを修正することを繰り返す方法である。 概略[編集] まず、時刻kにおけるシミュレーションモデル（状態方程式）は以下である。 ここで、は状態ベクトル、はシステムノイズである。 また、観測モデル（観測方程式）は、以下である。 ここで、は観測ベクトル、は観測ノイズである。 本項目では、以下の線形の観測モデルを考える。 ここでN個のアンサンブルを考えたとき、条件付き分布pを以下のように関数を用いて近似する。 アンサンブルカルマンフィルタの解析は
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