ロジスティック回帰分析を簡単解説 ｜AVILEN
ロジスティック回帰分析とはロジスティック回帰分析は、商品の購入確率、病気の発症確率といった二値判別問題に対して回帰分析を考えたいときに有用な手法です。 二値判別問題とは、０か１であるダミー変数を予想、分析するような問題です。 ロジスティック回帰分析を以下の式で表します。 p= 11+ exp(−(a1x1 + a2x2 + ⋯ + anxn + b)) p = \frac{ 1 }{ 1 + \exp ( -(a_1x_1 + a_2x_2 + \cdots + a_nx_n + b) ) } p= 1+ exp(−(a1x1 + a2x2 + ⋯ + anxn + b))1 ... ① 目的変数は確率であるため p p pと置きました。 この式を見ると、xix_ixiがどんな値をとっても目的変数pppが
abc予想の主張を理解する
世間を賑わせているabc予想の解説をしてみました 参考にさせていただいたブログはこちら https://tsujimotter.hatenablog.com/entry/misunderstanding-of-abc-conjecture →tsujimotterさんの記事は他にも面白いものがたくさんあります 【訂正】 8:44 360=2^3×3^2×5でした。5の指数が1つ大きいです 20:34 反転するのはn=5でした。はやとちり・・・ --------------------------------------------------------------------------------------------------------- 【ヨビノリたくみの書籍一覧】 「難しい数式はまったくわかりませんが、微分積分を教えてください!」 https://amzn.to/
掛谷問題 ～線分を回せる面積最小の図形を求めて～ - Corollaryは必然に。
この記事は、日曜数学Advent Calender 2016の22日目の記事です。 21日目の記事はみずすまし（nosiika）さんの「正方形+正方形=正方形の話」です。 中学生のときに見つけたピタゴラス数(3,4,5)(5,12,13)(7,24,25)(9,40,41)…にあんな性質があったなんて…！ イントロダクション 今回、私が紹介するのは「掛谷（かけや）問題」についてです*1。 掛谷問題（1916）長さ1の線分を領域内で1回転させることのできる図形のうち、面積が最小の図形は何か？ この問題、知らない方はちょっと考えてみてください。 名前にあるとおり、日本の数学者、掛谷宗一（1886 - 1947）が1916年の11月にこの問題を考え（[2]より）、1917年に提出した問題です。そして、2016年12月にこの事実を知った私はこう思ったのです。 うおお！100周年だぁ！！ 書きたいな
フィボナッチ数列を使うとマイルとキロメートルが簡単に換算できる | ライフハッカー・ジャパン
ヘッドライトと黄ばみ・くすみをクリアに! マルチに使える高コスパなコーティング兼用クリーナー「ウルトライト」の先行販売が終了間近
Wolfram|Alpha: Making the world’s knowledge computable
Compute expert-level answers using Wolfram’s breakthrough algorithms, knowledgebase and AI technology Mathematics ›Step-by-Step SolutionsElementary MathAlgebraPlotting & GraphicsCalculus & AnalysisGeometryDifferential EquationsStatisticsMore Topics »Science & Technology ›Units & MeasuresPhysicsChemistryEngineeringComputational SciencesEarth SciencesMaterialsTransportationMore Topics »Society & Cul
カプレカー数 - Wikipedia
カプレカー数（カプレカーすう、Kaprekar number）とは、次のいずれかで定義される自然数である[1]。 2乗して上位の半分と下位の半分とに分けて和を取ったとき、元の値に等しくなる自然数。 桁を並べ替えて最大にした数と最小にした数との差を取ったとき、元の値に等しくなる自然数（カプレカー定数）。 名称は、インドの数学者 D. R. カプレカル（英語表記: D. R. Kaprekar[1][2]）にちなむ[3][4]。カプレカ数[5]、カプリカ数[6]ともいい、原語であるマラーティー語の発音[7]に近づけてカプレカル数[8][9]ともいう。 定義1[編集] 正の整数を2乗し、上位と下位のゼロでない[10]数桁ずつに分けて、それらの和を取る。この操作によって元の値に等しくなる数をカプレカー数と呼ぶ。 例えば、297 はカプレカー数である。2972 = 88209 であり、これを上位の2
黄金比はデタラメ？まるで宗教？数学者の残酷な告発 | sign
私たちがなにかを『美しい』と認識するとき、一体なにが基準になっているのでしょうか？ それが個人の主観であることは、いうまでもありません。しかし、絵画や建築などを見る限り、ひとつの客観的基準があるようです。 黄金比とは、数学的に導き出された、いわば『美しさを定義するもの』といってよいでしょう。しかし、紀元前にはすでに用いられていたこの考え方が、実はまったくのデタラメではないか……という議論が巻き起こっています。 the widespread belief that the golden ratio is the natural blueprint for beauty is pseudo-scientific “hocus-pocus” and a “myth that refuses to go away”, according to leading mathematicians.
【MS-Word】 =(イコール)でつながった複数行の数式を揃える方法 - FC2ノウハウ
Microsoft Word では、バージョン2007から、それまでの「数式3.0」とは異なる、新しい数式入力システム「数式エディタ」が導入されました。 例： 特徴： ・LaTeXのような感覚で、キーボード・ショートカットでほとんどのことができる ・それまでに入力した内容の印刷イメージを、リアルタイムに確認しながら入力できる(WYSIWYG) ・フォントがきれい 数式を、等号（=）で改行しながら複数行入力すると、次のようになります。 これを↓のように、等号で揃える方法を書きます。 -------- (1) 数式の入力モードにします。 方法は、 日本語キーボードの場合、「Alt」キーと「Shift」キーを押したまま「＝」キーを押す などいくつかあります。詳細はこちら。 (2) y=(x-1)(x+1)(x^2+1) と入力します。 (3) 「Shift」キーを押しながら「Enter」キーを押
正弦波波形の実効値、平均値、最大値、波形率、波高率の計算方法
正弦波波形の実効値、平均値、最大値、波形率、波高率を求めてみます。 正弦波波形は図1のような波形になるので、 この波形を与える式を $v\left( t\right) =V_m\sin\omega t$ とし、波形の周期を $T$ として、実効値から順番に計算して求めてみます。 スポンサーリンク 正弦波波形の実効値の計算 正弦波波形の実効値の計算方法は、正弦波交流波形の実効値はなぜ最大値÷√2か？のページに書いていますので、そちらを参考にしてください。 ここでは正弦波波形の実効値の計算方法の記載は省略して、計算結果だけ書いておきます。 正弦波波形の平均値の計算 平均値は定義式より、 $V_{av}=\dfrac{1}{T}\displaystyle\int_0^T |\, v\left( t\right) |\, dt$ です。 この式に正弦波波形の式を代入すると、 $V_{av}=\df
100の職業でどんな数学を使うのか１枚の表にまとめてみた
前回の記事で「誰が、どんな数学を、どのように使っているか」の表がクリックしても大きくならない、見えない、見たい、なんとかしろ、という話があったので、それを。 Hal Saundersの書物When Are We Ever Gonna Have to Use This?にある 「100の職業人に聞きました、あなたが仕事で使う数学はどんなん？」をまとめた表をそのままスキャンして貼り付けるのもどうかと思ったので、これを元に、より多くの数学のスキル／知識を使う職業から順にソートして並べてみた。 Saundersは、職業人に使われている数学を60のトピックにまとめているが、これについても、より多くの職業で使われるものから順に並べた。 （クリックで拡大） 元のデータをgoogle spreadsheetにアップロードしました（2017.12.31） 元々この本は、教科書に頻出するあまりに非現実的な応用
400年の難問、｢ケプラー予想の証明｣やっと100％終わる
400年の難問、｢ケプラー予想の証明｣やっと100％終わる2014.08.13 22:0019,492 satomi コペルニクスが提唱した地動説を、天体運行法則で不動のものにした偉人ヨハネス・ケプラー。 そのケプラーが1611年に提唱した｢球は、八百屋に山盛りのオレンジみたいにピラミッド型に並べると一番沢山入る｣という説が、400年の歳月を経て、100％正しかったことがコンピュータの力で証明されました。 この立体最密充填の解答は、誰でも直感的になんとなく正しいことがわかります。けれども証明するとなると超厄介で、世界歴代の天才がいくら頭脳を結集しても証明できなくて、ずっと｢定理｣ではなく｢ケプラー予想｣と呼ばれ続けてきた難題中の難題です（参考）。 証明したのは、米ピッツバーグ大学のトマス・ヘールズ教授です。もともと氏が1998年に発表し、｢フェルマーの最終定理以来の難問が解けた！｣と世界中
囚人のジレンマ - Wikipedia
この項目では、ゲーム理論について説明しています。横山秀夫原作の「囚人のジレンマ」（「第三の時効」所収）については「第三の時効」をご覧ください。 囚人のジレンマ（しゅうじんのジレンマ、英: prisoners' dilemma）とは、ゲーム理論におけるゲームの1つ。お互い協力する方が協力しないよりもよい結果になることが分かっていても、協力しない者が利益を得る状況では互いに協力しなくなる、というジレンマである[1]。各個人が合理的に選択した結果（ナッシュ均衡）が社会全体にとって望ましい結果（パレート最適）にならないので、社会的ジレンマとも呼ばれる[2]。 1950年に数学者のアルバート・タッカーが考案した[3]。ランド研究所のメリル・フラッド（英語版）とメルビン・ドレシャー（英語版）の行った実験をもとに、タッカーがゲームの状況を囚人の黙秘や自白にたとえたため、この名がついている[4]。 囚人の
ブロックソート - Wikipedia
ブロックソート、ブロックソーティング、Burrows-Wheeler変換 (Burrows-Wheeler Transform; BWT) は、1994年にマイケル・バローズ (Michael Burrows) とデビッド・ホイーラー (David Wheeler) が開発した可逆変換の方式で、データ圧縮の前処理に応用される。 ブロックソート自体はデータの大きさを変えない。しかし、データを整列することでデータ中に出現するパターンを、いくつかのよく知られている手法で圧縮し易いものにできる。後処理としてMove To Front (MTF)・連長圧縮 (RLE)・エントロピー符号と組み合わせて、データを圧縮する。 実装はbzip2等。 長さ n のデータを巡回シフトし、得られるすべての文字列を辞書順にソートする。このようにしてできた n×n 行列の第 n 列を取り出したものが、BWT系列である
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