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AIC とは 1. AIC を知ると何が嬉しいか 以下のようなデータが得られていたとして,多項式モデルを当てはめることを考え てみましょう: y = ¯0 + ¯1 x + ¢ ¢ ¢ + ¯k xk + "; " » N (0; ¾ 2 ): y (xi ; yi ) ( xn ; y n ) (x2 ; y2 ) (x1 ; y1 ) x 最初に未知のパラメータ µ = (¯0 ; ¯1 ; : : : ; ¯k ; ¾ 2 ) を特定しなければなりません.手持ち のデータ f(xi ; yi ) : i = 1; : : : ; ng を利用して,最尤法によって推定することにしましょ b う.得られた推定値を µ で表すことにします.結果的に以下のモデルを提案できたわけ です: ^ ^ ^ y = ¯0 + ¯1 x + ¢ ¢ ¢ + ¯k xk + "; " » N
大学の授業が分かりにくい理由 (1998.11.2 初稿,1998.11.4 一部改訂, 1999.2.24 大幅改訂,2000.1.23 一部改訂) ●まえがき ●私の経験から ●大学教官は何を志して大学教官になったのか ●大学教官の評価 ●大学の授業をうまく使うには ●あとがき ●補足 ●まえがき 大学に入って「大学の授業は分かりにくいよー」と思った人は多いだろう.博士課程以上の学生は,その理由を熟知しているが,大学生は理由を知らずに卒業することが多い.それはもったいない,と私は思う.現在の日本を知る縮図の一つでもあるのだ.そのような学生に,大学の授業が分かりにくい理由と,それを知った上で,どういう大学の使い方が有効か,について私見を書いてみたい. ●私の経験から 大学の授業は分かりにくい,私も大学生のときには思っていた.さらに言えば,私は教養科目は好きだったので結構たく
大学生・大学院生に薦められる本 (改訂:1999.9.19, 2000.1.23, 2000.7.25, 2000.12.12) 本には好みがある.しかし以下の本は読んで損がないと思う.しかも安い.どれも本屋に山積みされているのを見た事がある.「当たり前の事を当たり前にする(考える)」ことの大切さと難しさを痛感させてくれる. 教養一般 理科系の作文技術,木下是雄著,中公新書 理科系のための英文作法,杉原厚吉著,中公新書 「超」整理法,野口悠紀雄,中公新書 私が過去に読んだ専門書のうちで,これは絶対に薦められる,という本を列挙した. 教養数学 解析入門,田島一郎,岩波全書 演習・集合位相空間,青木・高橋・平野,培風館 多様体の基礎,松本幸夫,東京大学出版会 確率と確率過程,伏見正則,講談社 Elementary Topics in Differential Geometry,
2006.1.30 レジメはここです. パスワードはシンポ中にお話したものです. 二週間程度したらHPから削除します.#削除しました(2006.2.24)
ロバスト推定とは まずは簡単にロバスト推定とは何かを紹介します. パラメータを推定する代表的な方法の一つとして最尤推定があるのは皆さんご存知のことでしょう.しかしながら,最尤推定は,しばしば外れ値に強く引きずられて,結果的に奇妙な推定値を見せる,という問題があります.以下のデータを例にして,その中心となる平均を推定することを考えましょう. 4.87, 4.29, 5.51, 5.11, 3.58, 5.54, 6.96, 4.92, 4.28, 4.94 標本平均は5.00 例えば標本平均を考えて見ましょう.標本平均は適当な場合の平均パラメータの典型的な最尤推定です.上記の10個のデータの標本平均は5.00です.これは平均の推定値としては妥当です. ところで,最後のデータが,タイプミスで44.94と最初に4を2回打ってしまわれていたらどうなるでしょうか.この場合の標本平均は9.00
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