多変量解析の主成分分析と因子分析の違いについて教えてください．
ご質問にある通り、因子分析は「多変量解析」の一分野です。因子分析の手法の一種に主成分分析(principal component analysis)があり、主因子法(principal factor method)とも呼びます。 因子分析に共通しているのは、一つのサンプルから多数の変量を測定する、そういうデータをいっぱい集めて、相関係数という考え方を基本にして解析を行う。その際に、ある変量の変動が「他の変量の線形結合（一次式で表される関係）として表せるような系統的変動と、ランダムな変動とから成っている」という仮定を置く。そして共分散行列（もしくは相関行列）を作ってこれを線形変換する。 データの性格や分析の目的によって、手法を使い分けます。 主成分分析では、どの変量とも高い相関を持つ因子（変量の一次式で表される指標）を抽出するという考え方。 同じ因子分析でも、例えばバリマックス法(varim
クックパッドに転職して丸2年が経った
mirakui's garbage This is an archived post This is an archived post 新卒で入った前職はちょうど2年で辞めたので、社会人生活の半分をすでにクックパッドで過ごしたことになる。 最初はサービス開発エンジニアとして三ヶ月くらいやってたんだけど、その時はあまり自分の立ち位置をうまく作れてなかったと思う。学生の頃からサービスを作る真似事みたいなのはやってきていたけど、いざ現場に入ってみると本物のサービスを作れる人たちってのは僕と全然違う。単に技術力ではなく、粘り強さとか、発想の柔軟さとか、そういう人間としての性能が高い。サービスづくりではこの人たちには勝てないと思った。 しかしそういう才能のある人たちがガンガン開発を進めていくといろんな問題が起こることに気づいた。例えばテストをちゃんと書くこと。正しいコードを書くこと。脆弱性に気をつけ
R Financial & Marketing Library | R & R Libraries with Mac
RMeCabパッケージを使用して、RでMeCabを用いて、 形態素解析を行ないます。 そのために、まず MeCab をインストールする必要があります。 MeCab のインストールや設定についてはこちらに記載しております。 RMeCabパッケージを読み込みます。 RMeCabC()関数を使用して、文字列を形態素解析してみます。 文字列は何でもよいですが、 ここではとりあえず、どらちゃんの歌でも入力してみました。 こんな感じで結果が返されます。 次は、RMeCabFreq()関数を使用して、ファイルを読み込んでみます。 こちらは青空文庫から、 夏目漱石さんの「吾輩は猫である」を使用させていただいております。 青空文庫 夏目漱石 吾輩は猫である のページ 今回は関数の確認であるため特別な加工をせず、 単純にこのデータをテキストファイルにしています。 ダウンロードのところ
ハンバーガー統計学にようこそ！
｜向後研究室ホームへ｜次へ→ ハンバーガーショップで学ぶ 楽しい統計学 ──平均から分散分析まで── Web独習教材「ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学《にようこそ！ この教材は、実際に大学の授業で使用したものです。それを一般公開しますので、どうぞお役立てください。 下のメニューに従って１章から７章まで順番に学習していくと、平均から分散分析までを習得することができます。大学の卒業論文レベルで使う統計学として、きっと役立つことでしょう。なお、相関（相関から因子分析まで）については、姉妹編の「アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学《が公開されています。 さあ、がんばって進めていきましょう。 教材メニュー
3.2 カイ二乗値とカイ二乗分布
3.2 カイ２乗値とカイ２乗分布 ←前へ | もくじ | 次へ→ 観測度数と期待度数のずれを数値にする 平均からのばらつきを数値にするために、分散という考え方を使いました。それと同じように、観測度数と期待度数のずれを数値にすることはできないのでしょうか。それを考えていきましょう。 まず、観測度数と期待度数のずれですから、それらをすべて足してみます。 ずれ案1＝（観測度数－期待度数）の総和 しかし、これで実際に計算してみると、 (435-420)+(165-180)+(265-280)+(135-120) =15+(-15)+(-15)+15 =0 となり、常に0になってしまいます。プラスのところとマイナスのところが打ち消し合っているからです。 そこで、分散の計算の時のように２乗してから足していきます。 ずれ案2＝（（観測度数－期待度数）の２乗）の総和 (435-420)^2+(165-18
カイ2乗検定って何？？；； - OKWAVE
こんにちは．χ2(カイ二乗)検定を厳密に理解するには，数学的素養を持っている状態できっちりと統計学を学習する必要があるのですが，統計データを解析するための手段として統計学を「使う」のであれば，多少の原理を知っておけばよいでしょう． 以下初学者向けにかなり乱暴な説明をしています．正確な理解をしたければ，後で統計学の教科書などで独学して下さい． χ2検定とは，χ2分布という確率分布を使ったデータ解析法と考えてもらう……のが一番なのですが，多分χ2分布って何？ と思われるでしょう．χ2分布とは，二乗値に関する確率分布と考えることができるのですが，この辺もさらりと流して下さい． 例を使って説明します．今，道行く人にA，B，C，Dの四枚のカードの中から好きなもの一枚を選んでもらうとしましょう（ただし，選んでもらうだけで，あげるわけではありません．単にどのカードを選択仕方の情報を得るだけです）．一人一
共分散ってどのように計算されるのですか？また、共分散は数学的にどのような意味を持つのですか？ - 共分散ってどのように計算... - Yahoo!知恵袋
データが(x1,y1),(x2,y2),…,(Xn,yn)で与えられた時、xnの平均をxbar、ynの平均をybarとすると、 xの分散：Σ(xi-xbar)^2/n yの分散：Σ(yi-ybar)^2/n 共分散：Σ(xi-xbar)(yi-ybar)/n で計算されます。 上の二つが一次元データのばらつき方を表すのに対し、共分散は二次元のデータのばらつき方を表すといえるでしょう。また、分散は必ず０以上の値をとるのに対し、共分散は正の数にも負の数にもなり得ます。この値が正の数か負の数かで、二つのデータが正の相関関係にあるか負の相関関係にあるかがわかります。
相関分析
2つの変数の間の関連性を数値的に表す分析方法です。関連性の程度は、相関係数で表されます。変数xの値が大きいほど他方の変数yの値も大きい傾向にある時、正の相関関係があるといい、相関係数はプラスとなります。反対に変数Xの値が大きいほど他方の変数yの値が小さい傾向にある時、負の相関関係があるといい、相関係数はマイナスとなります。 有意水準 アンケート調査や実験等のサンプリング調査では、有意水準を算出します。有意水準は今回の分析結果が偶然でないことを示すためのものです。(有意水準5%=95%の確率で有意、有意水準1%=99%の確率で有意) ※サンプル数が多ければ、相関係数の値が低い場合(わずかな相関しかない場合)でも、有意水準がクリアーされます。 ピアソンの積率相関 間隔尺度・比尺度のデータに対して行う相関分析で、2変数間に、どの程度、直線的な関係があるかを数値(ピアソンの相関係数R)で表します
PHPの開発に使えるVagrantfileのまとめ | Engine Yard Blog JP
このエントリはPHP Advent Calendar 2013 - Qiita [キータ]の1日目です。 PHPの開発に幅広く利用されるようになったVagrantですが、公開されているVagrantfileがGitHub上だけでも300件以上と色々とあるのでまとめておこうと思います。 Search · Vagrant php yandod/php5-nginx-vagrant-sample こちらは手前味噌ですが、自分が使っているVagrantfileです。素のPHPやPHPUnit、各種フレームワークの動作検証に使うためにPHP5.5とNginxを構築しています。 またデータベースとしてMySQLとPostgreSQLを両方セットアップしてあり、ImageMagickも入っているあたりも特徴かと思います。 10up/varying-vagrant-vagrants 通称、「VVV」と呼
日本地質学会 - 日本で唯一のモホ面露頭の保全について
日本地質学会会長 石渡 明 福井県大飯郡おおい町の大島半島には夜久野（やくの）オフィオライトが分布しており，県道241号線（赤礁（あかぐり）崎公園線）の大島トンネル北口から約200m北西の浦底（うらぞこ）地内の露頭（図1）には，そのモホ面（モホロビチッチ不連続面，地殻とマントルの境界）が露出しています．これは，道路沿いで容易に観察できるモホ面の露頭としては日本国内で唯一のものであり，かんらん岩・輝石岩・斑れい岩からなる層状構造が露出しています（図2）．ここではモホ面の岩石や構造をよく観察することができます． この露頭は，大飯原子力発電所の建設工事に伴う県道設置により1973年に開削され，それ以後約40年間，ほぼそのままの状態を保っていて，その間に多くの地質研究者や学生の研究・教育に利用されてきました．しかし，2012年11月に落石防止用の擁壁設置工事が行われ，当初の計画では吹き付け工法で露
Chefのレシピは上から下に実行されるという誤解 | Engine Yard Blog JP
Engine Yardを含むさまざまな場面で利用が広がったChefですが、その動作原理やアーキテクチャについてご存じない方もいることに気が付きました。細かなアーキテクチャを理解しなくても使うことができるというChefの長所を示しているともいえますが、細かな挙動を制御する際にはやはり動作原理などの知識があると役立ちます。 今回は表題のとおりレシピが実行される際のサイクルについてあまり知られていない部分を紹介します。 Chefの実行サイクルとリソースコレクション Chef(Chef Client、Chef Solo)が実行された際には直ちにサーバの設定が始まるわけではなく、さまざまなステップ毎に処理が実行されます。大まかには下記のようなステップになります。 Chef Serverとの通信、認証処理 Chef Serverからのクックブック、データの取得 クックブックのコンパイル ノードの設定
ScaleOut | Supership
2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。 2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。 本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。
Webアプリケーションのテストを書くときに考えていること - 車輪を再発明 / koba04の日記
テストを書く目的 自分の書いたコードが意図した通りに動いてるか確認するために書くのですが、自分が楽をするためと他の人のために書いてます。 自分が楽するため Webアプリの場合、実装した機能がちゃんと動作するかを確認するために何度もブラウザポチポチしてというのは時間がかかります。なのでその回数をなるべく減らすためにテストとして書けるところはなるべくテストで確認して、ブラウザポチポチする回数を必要最低限にしたいと思っています。 ブラウザポチポチするのも立派なテストだと思っています。再現性のない。 他の人のため テストがないと他の人がその機能に関連する機能を変更しようとした時に変更の影響がないのか確認することが出来ず、その機能に対するテストを手動で行わせてしまうことになってしまいます。 テスト書く時間がない問題 テストの話をすると書く時間がないと言われたりしますが、既存の開発の流れにテスト書くこ
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ゆりゆり ピアソンの積率相関係数
devinterface 404
GitHub - vim-utils/vim-vertical-move: Move 'up' or 'down' without changing the cursor column. Cursor *always* stays in the same column.
Heroku を利用した Quipper の開発事例紹介
阿笠博士「出来たぞ新一！光彦君の全ての感情を奪うス : VIPPERな俺
データベース設計徹底指南
Vagrant と Chef でつくるはてなブックマークの開発環境
