ロジスティック曲線の解法（最小二乗法）について困っています。
「分かっております」の式は明らかに嘘。 一瞥しておかしいと分かるのは、Σの外にxがある、という点です。実際に、a=... の式にデータを代入してaを計算しようと取りかかってみれば、すぐに立ち往生するでしょう。xというのはサンプル点の列x[k] (k=1,2,.....,n)のことであり、Σの中であれば、k=1,2...nについて総和を取ればよい。ですが、logxの所には、n個あるxのうち、はてさてどれを代入すりゃいいの？？ つまり、そもそも式として体をなしていないんです。（おかしいところは、それだけじゃないのですが。） じゃ、どうしましょうか。 既に出ている回答のように、非線形最小二乗法の問題として扱う。というのが、ご質問に対するストレートな回答でしょう。大変そうに見えても、やってみりゃどうということはありません。（詳しいやり方をご所望なら回答します。） ところで「過去の実績を基に、将来値
線形予測モデル(LPC):自己相関法 - 数学 - 教えて！goo
(1) の線形予測についてだけ。 LPC は過去のサンプルの「線形結合」で現在の値を「予測」するから「線形予測」という名前になってます。 過去のサンプル x[n-1], x[n-2], x[n-3],… の線形結合(重み付け和)で現在値 x[n] を予測しますので、 y[n] = a[1]*x[n-1] + a[2]*x[n-2] + a[3]*x[n-3] + … のような形になります (y[n] は x[n] の予測値です)。見てお分かりのように、これは x[ ] を FIR フィルタリングすることに等しいです。 最適な FIR 係数 a[ ] はユール・ウォーカー方程式を解くと得られ、この際にレビンソン・ダービンのアルゴリズムが使えます。
津田一郎先生からのメッセージ | 「今こそ、学問の話をしよう」河合塾
私の専門のカオスや複雑系は物理学、数学、生物学、化学、地学の接する所で生まれた学問です。カオスというのはほんの少しのずれがどんどん拡大されていくという性質を持っています。このことにより、将来の振る舞いの正確な予測ができなくなります。数学や物理学は現象を厳密に記述し、予測し、確認する方法を持ち、それゆえに精密科学といわれています。数学を使えば、予測が不可能だということさえ証明可能になります。 そして、社会はこれらの学問に支えられて発展してきました。しかし他方で、自然には因果関係が複雑に入り組んでいるために、私たちがいまだに十分には理解できない現象がたくさんあります。生命現象、宇宙や地球の変動はそのようなものです。その中で私は、特に脳の中の現象に興味を持ち、カオスの数学を使って研究しています。やっと思考や記憶の成り立ちがほんの少しだけ分かってきましたが、まだまだ努力を続けなければなりません。
信頼区間と検出力
さて、いよいよ本題に戻ることにしましょう。上図は母平均がで母分散がの母集団からの大きさの任意標本を抽出したときの標本平均の分布（正規分布を表していますが、標本平均の値が母平均から離れれば離れるほど急速にその実現確率は小さくなりではとなって実現性は全くあり得ないことになってしまいます。そこで、の値が標本の平均としてどの程度までが許容できる限界かを決める必要がありますが、わたしたちは経験的に以下の確率しかない値はめったに起こりそうにもない実現値であろうと考えるのが妥当とみなします。すなわち、上図では両側併せてになるところですから片側ずつにすると以下になるが実現しそうにない値だと言えます。この限界点のことを信頼限界と呼び、上図では信頼上限はであり信頼下限はとなります。1.96という数字は正規分布のパーセント点の表で0.025に相当する値です。すなわち、標本平均の95%信頼区間（confidenc
重回帰分析 - 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?: "重回帰分析" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2016年2月） 重回帰分析（じゅうかいきぶんせき）は、多変量解析の一つ。回帰分析において独立変数が2つ以上（2次元以上）のもの。独立変数が1つのものを単回帰分析という。 一般的によく使われている最小二乗法、一般化線形モデルの重回帰は、数学的には線形分析の一種であり、分散分析などと数学的に類似している。適切な変数を複数選択することで、計算しやすく誤差の少ない予測式を作ることができる。重回帰モデルの各説明変数の係数を偏回帰係数という。目的変数への影響度は偏回帰係数は示さないが標準化
テラバイトのデータ | 構造化知識研究センター
テラバイトデータや構造化知識研究に関する過去の記事です。 1990年6月 コンピューターの中央処理装置4台を並列的につなぎ、人間のように推理したり連想したりするコンピューターの模擬実験に、九州大学の研究グループが成功した。1991年度にも20台に増結する計画で、最終的には1万台をつなぎ、人間の思考そっくりの柔軟性に富んだコンピューターシステムを目指す。キャリアウーマン並みの有能秘書や、建物の形状を判断できる掃除ロボットの開発にもつながると期待されており「人工知能」開発競争に一石を投じそうだ。 九州大学で実験に成功 模擬実験を行ったのは、九大総合理工学研究科の雨宮真人教授（情報システム専攻）のグループ。雨宮教授らは、記憶した知識で推論や連想を行う人間の思考回路網に着目。「食物－果物－黄色－酸っぱい－レモン」など属性や因果関係でつながる情報を与えて連想ネットワークを構成。このネットワーク網をコ
線形予測法 - Wikipedia
線形予測法（せんけいよそくほう、英: linear prediction）は、離散信号の将来の値をそれまでの標本群の線型写像として予測する数学的操作である。 デジタル信号処理では、線形予測法を線形予測符号 (LPC) と呼び、デジタルフィルタのサブセットと見ることができる。（数学の一分野としての）システム分析では、線形予測法は数学的モデルや最適化の一種と見ることができる。 モデル[編集] 系列 に対して 次の線形予測法で推定した値 は予測係数 を用いて次で表される。 すなわち線形予測法とは 次の過去系列を用いた線形回帰である。 この誤差は多次元信号においてベクトルノルム を用いて次のように定義される。 パラメータ推定[編集] 線形予測法における予測係数 には様々な推定方法が存在する。 最適化においてパラメータ の典型的な選択法は、二乗平均平方根基準であり、これを自己相関基準とも呼ぶ。これは
1
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
