統計学の基礎(9.26)
2011.9.26 東京国際大学 統計学の基礎（後期） 東京大学大学院農学生命科学研究科 大森宏 講義プリントサイト：http://lbm.ab.a.u-tokyo.ac.jp/~omori/kokusai11/koki.html 夏休みの宿題 集合知による景観解析 9月22日時点で，119名の提出がありました．ご協力ありがとうございました． 現在、整理中です． ７．比率に関する統計的推論 製品の不良率，政権への支持率，テレビ視聴率などの比率に関する統計的推論を取り扱う． 比率に関して基礎となる二項分布を学び，それを正規分布に近似して統計的推論を行うことを学ぶ． たとえば，今年の大河ドラマ江は初回視聴率23.2％だったが，視聴率は標本調査なので誤差がつきまとう． この標本誤差の取り扱い方を学び，真の視聴率の 95％信頼区間を求める手法を学ぶ． 7-1．二項分布 成功確率 p の事象を n
Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
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