FrontPage - BayesWiki
お知らせ † ベイズウィキの置き場をNAIST（http://hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o/pukiwiki/index.php） から京都大学のサーバー上 （http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php）に移動しました. 2008/08/01 スパム対策に設置した併設会議場のほうのスパムがひどくなってきたので、 スパム対策を強化した本家pukiwiki のほうをメインとするべく整備中です。 2007/05/18 コメントスパム対策のために、合言葉を設定しました。 コメントを書き込むときには お名前欄に自分のハンドル名とともに bayes と半角英字で書き込む ようにして下さい。 2007/05/09 投稿や編集にパスワードを要求するようにしました。 ユーザー名、パスワードともに英小文
統計学入門−目次
最終更新日：2022年08月24日 前口上へ 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
統計処理ソフト R 入門 講習会資料
講習会の目的 本講習会は， R についての自習の基盤をつくることを目指します。 たとえ初心者向けの数時間の入門講習でなく１年間の毎週の演習授業であっても，R に関してすべてを説明するのは不可能だと思われます。 R の世界は，縦にはそこそこ深く，横には果てが見えないほど広いです。 CRAN に登録されている R のパッケージは 1000 を超えました。 よって，受講者の幅も広いことですし，受講者各自にとってぴったりな統計解析の実用的な解説をするのはあきらめて， 各自が必要に応じて情報を探し，見つけたものを難なく活用できるようになること，を目標にしました。 ここに自分の求めている分析手法や作図法などの答えがあるとは期待しないで下さい。それは帰ってからのあなたの楽しい仕事です。 R の利用と R 言語 R の根幹は R 言語のインタプリタであり，ユーザはR言語を駆使することでRを操作します。 S
確率論、統計学関連のWeb上の資料 - yasuhisa's blog
確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
IIR の階層的クラスタリングを試す (nakatani @ cybozu labs)
Pathtraq で Web ページの自動分類を手がけてみて。 Web ページは日々どんどん変わっていくのでフィルタは常に更新されなければいけないんですが、そのためには適切なタイミングに、適切な学習データを用意しなければならない。大変。 メンテナンスフリーが理想ですが、もちろん難しい。 現実的なところとしては「追加学習が必要なことを検知して、適切な学習データの候補を提案してくれる」というものが作りたいなあ……などなど考えているわけです。 そこらへんも含めて、自然言語処理とか機械学習とかそこら辺のお勉強をしてるんですが、実際に手を動かさないとわかんないですよねー。 というわけで、 "Introduction to Information Retrieval" の Chapter 17 "Hierarchical clustering" に沿って、ドキュメントの分類器を作ってみました。 ポイン
K-means法によるクラスタリングのスマートな初期値選択を行うK-means++ - kaisehのブログ
K-means法は、入力データからK個のランダムな個体を初期クラスタの中心として選択し、以降、クラスタの重心を移動させるステップを繰り返すことでクラスタリングを行う非階層的手法です。K-means法はシンプルで高速ですが、初期値依存が大きいのが弱点で、不適切な初期値選択をすると間違った解に収束してしまいます。 以下は、Introduction to Information Retrievalの16章に出てくる例です。 {d1, d2, ..., d6}をK=2でクラスタリングする場合、{{d1, d2, d4, d5}, {d3, d6}}が大域最適解ですが、初期クラスタの中心をd2, d5で与えると、{{d1, d2, d3}, {d4, d5, d6}}という誤った解に収束してしまいます。 この問題を改善するK-means++という手法を見つけたので、試してみました。 K-means+
ハンバーガー統計学にようこそ！ 平均から分散分析まで──親しみのもてる例題
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年10月時点の調査。
確率分布ライブラリ
/* dist.c */ #include <stdio.h> #include "sslib.h" double qnorm(double u) { static double a[9] = { 1.24818987e-4, -1.075204047e-3, 5.198775019e-3, -0.019198292004, 0.059054035642,-0.151968751364, 0.319152932694,-0.5319230073, 0.797884560593}; static double b[15] = { -4.5255659e-5, 1.5252929e-4, -1.9538132e-5, -6.76904986e-4, 1.390604284e-3,-7.9462082e-4, -2.034254874e-3, 6.549791214e-3,-0.01055762
統計学
薬物の効果を調べるとき、「実験のデータが有効かどうか」を 調べるには統計学の知識が必要になります。 これによって、データの有効性を知ることができます。
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