“シャープショック” : 「受注がゼロになる…」--部品などを納入する取引企業への影響が深刻化 : SIerブログ
1 ：ライトスタッフ◎φ ★：2012/08/25(土) 00:14:37.57 ID:??? シャープと台湾・鴻海精密工業との提携見直し協議が大詰めを迎える一方で、部品などを 納入するシャープの取引企業への影響が深刻化している。生産縮小に伴い、社員の削減を 余儀なくされた中小企業もあり、地域の雇用や地元経済への影響は少なくない。主力の テレビ事業の不振などに加え、事業リストラの先行き不透明感から「受注がなくなる」 との悲鳴も上がっている。 「シャープには、もう何も期待できない」 シャープに液晶テレビ部品などを納入する大阪府内の製造業者は、落胆した表情で打ち明けた。 同社は昨年、シャープの経営悪化に伴い受注が半減し、大幅な人員削減に踏み切ったばかり。 「まさに弱り目にたたり目。今もほとんど受注がない現状だが、今後はゼロになると覚悟している。 対策の打ちようもない」と悲痛な声で窮状を訴えた。
青山学院中等部の壮絶少女暴行事件 主犯格の母親・大物女優“K”の芸能生命終了か（1/2） - 日刊サイゾー
「週刊文春」8月30日号（文藝春秋）より 名門校の青山学院中等部で起こった壮絶な少女暴行事件で、大物女優Kの女優生命が危うくなっている。 一部週刊誌で先に報じられた、女子生徒らが男子生徒に金を渡して起こした暴行事件で、主犯格の女子生徒Aが“大物女優の娘”と伝えられているのだが、これが宝塚出身のミセス女優Kの娘だともっぱらなのだ。 複数の週刊誌が報じた記事によると事件は5月、2年生のAと仲間3名の女子生徒4名が、男子生徒2名を2万円で買収。同級生の女子生徒に対しレイプするよう依頼し、男子生徒は女子生徒をトイレ個室に追い込み、そこへ押し入って服を脱がし動画で撮影したという。結果、男子生徒1名は退学処分となったが、もう1名と女子生徒らは直接手を下したわけではないとして、数日間の停学処分で済んだ。 しかし、これに反発したのは、ほかの生徒の親族らだ。ある女子生徒の父親は筆者の取材に対し、次のようなコ
markdown のリアルタイムレンダリングツール markup をリリースしました - Block Rockin’ Codes
intro 最近は Readme やら執筆原稿などで markdown を使うことが結構多かったりします。 markdown をレンダリングするツールは色々あるんですが、 エディタは好きなものを使いたいので、自分でレンダリングして、 ブラウザで確認できる何かがあればいいなぁと思ってました。 そんな時、 Github が markdown のレンダリングを API としてやっていたことを知りました。 Markdown | GitHub API しかも、サーバから叩くぶんには認証などもなく、 5000 回/時も叩けるということで、 それを使ってリアルタイムにレンダリングするツールを作りました。 使い方 インストールは $ npm install markup $ markup readme.md [3000]これだけです。 流行りに乗っかって?、ググラビリティの低い名前でリリースしてます。 m
バラバシの「バースト！」に出てくるeメール/手紙の優先順位モデルを試す - 糞糞糞ネット弁慶
バースト! 人間行動を支配するパターン 作者: アルバート=ラズロ・バラバシ,青木薫,青木薫(監訳),塩原通緒出版社/メーカー: NHK出版発売日: 2012/07/25メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 253回この商品を含むブログ (18件) を見る奇数章だけ読み始めた．その中に出てくるメールと手紙の送信モデルが面白かったので試した． メールの場合 次のルールに従う． 人は優先順位付きのリストを持っている 優先順位が高い順に処理していく． リストには「返信しなければならないメール」が溜まっているとする メールが1通届く．この時の優先順位はランダムに振られる(どんなメールが届くかわからない) 人はメールを優先順位が一番高いメールに返信する このルールに従ってシミュレーションし，メールが返信されるまでの時間とその件数を図にしたものが以下のものである． べき分布になってるのだろうかこ
OpenStreetMapで日本のお祭り可視化マップを作りました。 - 蟻の実験工房（別館ラボ）
OpenStreetMapで日本のお祭り可視化マップを作ってみました。 http://openstreet.antlabo.jp/festivalmap/index.html wikipediaの祭り一覧に記載の390の祭りの人出を地域ごとに大きさで可視化したものです。 このマップを作ってみてわかった事は以下です。 ＜データ的な観点＞ 東北には大きな祭りが集中している 日本には磯出大祭礼という72年に1回というとんでもない祭りがある wikipediaには千葉県の祭りデータだけやたら充実している 祭りの人出データは公開されている情報が少なくて集めるのは大変 wikiから祭り情報を抽出するのはフォーマットが統一されていないので手作業が多く苦労する（もう二度とやらない） ＜OpenStreetMapの技術的な観点＞ 技術情報が少ないが慣れれば意外と簡単 OpenLayerのAPIは使いやすいが
若者が知らない最強のLinuxコマンドTips - すがブロ
タイトルは釣りぽよ〜 今日ここで書くのはわりかし最近知ったことだったりするのが多いんですが、せっかくなので書いておこうかなぁと思った次第です。Linuxって書いてるけど、普通にMacでも使えるハズです。 知ってる人にとってはアタリマエのことですけどね……。 ファイルサイズの桁でかすぎてがわからん ls とか duあたりで使える話ですね。 ファイルサイズが大きすぎてパッと見わからないよっていうことってあるじゃないですか。ありますよね。いやある。 そんな時は -h オプションを使いましょう。 $ ls -l /var/log/nginx/access.log -rw-r--r-- 1 root root 1897381 8月 26 02:50 2012 /var/log/nginx/access.log $ ls -lh /var/log/nginx/access.log -rw-r--r--
秋葉原・宝田無線電機闘争 | APFS労働組合
移住労働者と日本人労働者はあらゆる意味で正規・非正規を問わず仲間であり、現在の格差社会に対してNO!を突きつける抵抗者です。 APFS労組（APFSユニオン）は自立・自律を求める労働者・市民により結成されました。 私たちは生きるために叫びます。 私たちは仲間たちとの共闘・協働をもとめ行動します。 APFS労組はここに高らかに結成宣言を発します。 自由を！ 平等を！ この地に生き、労働する者に権利を！ 私たちは立ち上がった。 当組合員、ミアン・モハメド・シェリフさん（バングラデシュ国籍）は、17年間の長期にわたって秋葉原にある電気店、宝田無線電機（宝田篤社長）に勤務してきました。ところが、会社はこれまで数度にわたり理由もなく本人の合意もない賃金カットをおこない、挙句のはてに本年8月30日付でミアンさんを即日解雇にしたのです。もちろん、解雇の正当な事由はありません。ミアンさんは労働
フリーランスが戦場に行くとき - 高世仁のジャーナルな日々
山本美香さんが亡くなってから、雑誌から「戦場ジャーナリスト」とは何かという電話取材を受けている。 いろんなことをしゃべるうち、思い出したことなどを書いてみたい。 まず、フリーのジャーナリストたちが、戦場からテレビでレポートするようになったのは９０年代からだ。 91年の雲仙普賢岳噴火のさい、報道関係者16名を含む43名の死者・行方不明者が火砕流事故で亡くなった。これが大きな転機になって、テレビ局など大手メディアは、危険地の取材に社員を出さなくなった。 海外の危険地といえば、戦場や紛争地などだが、チェルノブイリなども危険地にみなされる場合がある。国内にも「危険地」はあり、去年の原発事故では原発から「朝日新聞が50km、時事通信が60km、NHKが40km」と内規に従って、その外に社員を避難させた。 https://blog.goo.ne.jp/papillo/e/85592e49b6a76f8
朝日新聞デジタル：特許、米ではアップル完勝 サムスンの賠償額８３０億円 - 経済
関連トピックススティーブ・ジョブズアップルグーグル米アップルの「ｉＰｈｏｎｅ４Ｓ」（左）と韓国サムスン電子の「ギャラクシーＳ３」＝ロイター スマートフォン（多機能携帯電話）などの特許をめぐり、米アップルと韓国サムスン電子が争っている裁判で、米カリフォルニア州連邦地裁の陪審団は２４日、サムスンがアップルの一部特許を侵害したとして、サムスンに１０億５千万ドル（約８３０億円）の損害賠償の支払いを命じた。 陪審団は、アップルが特許を侵害されたとしていた７件のうち、指の動きをタッチパネルが感知する技術など５件はサムスンが故意に侵害したと認定。一方、「アップルが特許を侵害した」とするサムスンの主張は退けられた。当初、アップルは約２５億ドルの損害賠償を求めていた。 スマホ市場では、首位のサムスンと２位のアップルで世界シェアの約半分を占めている。サムスンは携帯端末に米グーグルの基本ソフト（ＯＳ）「ア
計量テンソル - Wikipedia
リーマン幾何学において計量テンソル（けいりょうテンソル、英: metric tensor）とは、空間の局所ごとの構造を表す階数（rank）2のテンソルである。距離と角度の定義を与える。多様体が与えられたとき、多様体の接空間で、滑らかに変化する非負の計量テンソルが得られるときにその多様体をリーマン多様体と呼ぶ。そのため、計量テンソルは、リーマン計量（Riemannian metric）とも呼ばれる。 ひとたびある座標系 xi が選ばれると、計量テンソルは行列で表される。通常、文字 G があてがわれ、各成分は gij とされる。Gは、ユークリッド空間のように平らな領域では単位行列となる。 以下では、添え字の和に関してアインシュタインの縮約記法に従う。 時刻t1 から t2 までの曲線の長さは、t をパラメータとして、 と定義される。 この定義からわかる通り、 gij は、２点間の距離に対する各
フィッシャー情報量 - 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?: "フィッシャー情報量" – 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10月) フィッシャー情報量（フィッシャーじょうほうりょう、英: Fisher information ） は、統計学や情報理論で登場する量で、確率変数が母数に関して持つ「情報」の量を表す。統計学者のロナルド・フィッシャーに因んで名付けられた。 を母数とし、を確率密度関数がで表される確率変数とする。 このとき、の尤度関数は で定義され、スコア関数は対数尤度関数の微分 により定義される。このとき、フィッシャー情報量はスコア関数の2次のモーメント により定義され
情報幾何 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
情報幾何 (information geometry)† 情報処理のいろいろな問題を視覚的に理解するための枠組み． 統計的に自然な構造を考えると必然的に非ユークリッド的になる． 微分幾何では，空間の構造は局所的な線形構造（計量）とそれらの関係をつなぐ接続から決まる． 通常のリーマン幾何では計量を決めると接続が決まってしまうが，情報幾何では実数パラメータの自由度があり，双対構造をもっていることがユニークな点である． ．．．という難しいことを知らなくても，情報幾何の多くの適用例では平坦な空間を扱っており，多少の注意は必要だがユークリッド的な世界観でものごとを考えることができる． --あかほ ↑
ks-t-5-56
情報の幾何学とは？ 情報と言えば、0と1のビット列で表現されたコンピュータの世界を連想するかもしれない。 そこでは、論理、アルゴリズム（算法）、代数といった理論が基礎となる。また、通信などにおける不確実な情報の量を考えれば確率統計が、観測データに対するシステム制御の分野では解析学がその土台となる。一方、幾何学に基礎を置く理論は意外に少ない。 しかしながら、我々が日常体験するように（おそらく脳内の情報表現や処理では）、ある一連の情報は連続的につながっているし、ある情報はある情報に（空間的に）近いなど、実はかなり幾何学的にとらえることができる。理論研究でも統計の分野では、既に1945年に確率分布の全体をリーマン空間▼1［★56-1］としてとらえる構想があったが、その後なかなか具体的な成果は得られなかった。 情報幾何学の進展 情報幾何学は、このような動機をもとに、先の確率分布の空間に関する理論を
Why Was The First Battle Of The Marne Considered So Significant? - Blurtit
Where Was The Battle Of Britain Fought? History The Battle of Britain was fought in the United Kingdom airspace, mostly all over southern England. The... Why Did The Battle Of Camden Start? Wars & Conflicts The Battle of Camden started on August 16th, 1780 in South Carolina. This was a battle between British... Where Was The First Battle Of The American Civil War Fought? Wars & Conflicts The first
カルマンフィルタ入門 - 歴史に探る数理・物理法則の始まり:携帯Wiki
2011-04-22 最小二乗法2011-04-12 金融と物理2011-04-04 試験2011-01-23 線形差分方程式2010-12-27 ラグランジェの方程式2010-12-18 線形空間2010-12-16 カルマンフィルタ入門 カルマンフィルタ2010-12-15 最小分散ポートフォリオ2010-12-10 状態空間モデル2010-12-09 オイラーの方程式2010-12-08 指数平滑移動平均2010-12-03 最適ポートフォリオ2010-12-01 エントロピー 共分散行列2010-11-24 FrontPage2010-11-01 非線形状態空間モデルの粒子フィルタ2010-10-30 レジームスィッチングモデル2010-10-29 EMアルゴリズム2010-10-28 粒子フィルタによる追跡アルゴリズム カルマンフィルタの導出 カルマンフィルタを、簡単に説明した
カルマンフィルターで時系列データの欠損値補完 - kingqwertの覚書
研究, R時系列データって状態空間モデルの中で捉えやすいのでこれを使って、時系列データの欠損値補完について考えていきます。若干、タイトルは釣り気味ですが、気にしないでいただきたいです。僕のイメージとしては、GDPみたいな定期的な時系列データに、ある一定の割合で欠損が入った場合です。昔やったカルマンフィルターを使いつつ、欠損値補完についてのRのコードを晒していきます。ちなみに、予測→フィルターのあとで、みんな大好き固定区間平滑化の手法でより精度を上げています。カルマンフィルターの説明は省略しますが、簡単に言うと、一般状態空間モデルのなかでも、線形ガウス空間モデルに基づくアルゴリズムの一種です。ぶっちゃけ、線形ですし、ガウスですし、なかなか仮定が強いかなと思うのですが、それが嫌だなと思う人はモンテカルロフィルター（粒子フィルター）でやってみてください。暇なときにこれも書いていこうと思います。本
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いつも当サイトをご覧頂きありがとうございます。 大変申し訳ございませんが、 アクセスしようとしたページが見つかりませんでした。 お客様のご覧になっていたページからのリンクが、無効になっている可能性があります。 トップページに戻る お問合せ先 国際航業株式会社 LBSセンシング事業部 モニタリング部 shamen-net（シャメンネット） 〒183-0057 東京都府中市晴見町2-24-1 TEL：0120-923-302 / 042-307-7210 FAX：042-330-1034 E-mail：shamen＠shamen-net.com ※スパムメール防止のためE-ｍａｉｌアドレスの一部を全角で記載しております。 お手数ですがコピーせずにご利用いただけますようお願い申し上げます。 ※ 当サイトへのリンクのご依頼はご一報ください。 国際航業株式会社 LBSセンシング事業部 モニタリング部
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状態空間 (制御理論) - Wikipedia
状態空間（じょうたいくうかん、英: State Space）あるいは状態空間表現（じょうたいくうかんひょうげん、英: State Space Representation）は、制御工学において、物理的システムを入力と出力と状態変数を使った一階連立微分方程式で表した数学的モデルである。入力、出力、状態は複数存在することが多いため、これらの変数はベクトルとして表され、行列形式で微分代数方程式を表す（力学系が線形で時不変の場合）。状態空間表現は時間領域の手法であり、これを使うと複数の入力と出力を持つシステムをコンパクトにモデル化でき、解析が容易になる。周波数領域では、 個の入力と 個の出力があるとき、システム全体を現すには 個のラプラス変換を書かなければならない。周波数領域の手法とは異なり、状態空間表現では、線形性と初期値がゼロという制限は存在しない。「状態空間」は、その次元軸が個々の状態変数に
okamoto7の日記 Online Computation and Competitive Analysis
オンラインアルゴリズムとストリームアルゴリズム (アルゴリズム・サイエンスシリーズ―数理技法編) 作者: 徳山豪出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2007/08/10メディア: 単行本購入: 2人 クリック: 38回この商品を含むブログ (11件) を見る ようやく目にすることができました． 今年度は既にいろんなところに行き過ぎで，書籍すら買う余裕がなさそうなので未購入だけど，何とかして読みたいです． ぱらぱら立ち読みしたところ，本論と関係ないあとがきやまえがきや補足のところが個人的には好きです． まぁ，本論はぱらぱら読んだだけでは分からないので仕方ないですが． ちなみに，オンラインアルゴリズムとは一言でいうなら「分からない未来に対するアルゴリズム」で，それを統計的に扱おうとすると予測理論になるのですが，そうではない形で理論展開するところが面白いわけです． 一方，ストリームアルゴリズム
2009年度 | 計算数理応用－アルゴリズム－ - TOKYO TECH OCW
講義資料を全世界に向けて無償で公開し、最高水準の理工系教育を全世界の共有財産とすべく提供するプラットフォームです
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Amazon.co.jp出品者プロフィール：※明倫館書店※
明倫館書店をご利用いただきまして誠にありがとうございます。 ※お問い合わせは「出品者に連絡」からお願いします。 お電話による対応は行っておりません。 ※記載のない限り帯・特典・チラシなどは原則付属致しません。 【返品について】 お客様ご都合の返品の場合、以下の通りとなります。 返品期限は30日で、返品送料もお客様ご負担となりますのでご注意ください。 返金額につきましてはAmazon規約にございます通り、 ①商品は、お届けしたときの梱包状態のままで返送してください。メーカー既成 の梱包で届いた商品を返品する場合は、箱を開封せずにお送りください。 【まったくの未開封でしたら、商品金額100％返金致します】 ②未使用であっても、梱包やビニールを開封されているもの。 【商品金額の50％返金となります】 原則、ご返送いただいた商品がお届けした時と同じ状態で梱包されていない場合 は、開封済みの扱いとな
最小二乗法とフィッティングとモデルパラメータ推定（アマチュア用）
最小二乗法とフィッティングとモデルパラメータ推定について 2002/10/26 梶本裕之 kaji@star.t.u-tokyo.ac.jp この文章は，最小二乗法，フィッティング，パラメータ推定の正しい解説テキストではありませんし，私もそれらの専門家ではありません．文中には私の誤解による部分が多々あるかと思いますので，くれぐれも信じないようお願いします．ただ私自身を含めて周りを見回してみると，制御や信号処理の割と高度なところまで勉強したはずなのに，いざ簡単なフィッティングになるとこっそりExcelに頼る他なかったり，インピーダンス同定で手も足も出ないことに気づく，という場面が多いようです．そういう状態の真っ只中にいる場合は参考になるかもしれません． 前半では最小二乗法と擬似逆行列を導入します．メインとなる後半では特にエンジニアリングでの応用例を幾つか挙げます．例といっても，各方面からバラ
[絶版2015.9.1] ディジタル・サウンド処理入門
パソコンにマルチメディア機能が装備されて，サウンド処理が身近なものになりました．しかし，サウンド処理の内容について勉強しようとすると専門書は高度な数学的説明に終始したものがおおく，サウンドデータを具体的に取り扱うための実際のプログラミングまで解説したものは見当たりませんでした． そこで本書は，数学的説明にとどまらず，プログラミングを通して，サウンド処理の実際について体験的に理解することを目標にしました．MATLABを利用してプログラミングを解説していますが，Appendixで，フリーソフトのOctaveとScilabの場合についても紹介しています． 目次 まえがき 第1章 サウンド処理の基礎 1.1 音の知覚 1.2 音の観察 1.3 音の記録 1.4 WAVEファイル 1.5 ディジタル信号処理 1.6 MATLAB 1.7 まとめ 第2章 サウンドデータの周波数分析 2.1 離散フーリ
![[絶版2015.9.1] ディジタル・サウンド処理入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1bf4809c57b814f252b63808e4e46296a66c8b8d/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fwww.cqpub.co.jp%2Fhanbai%2Fbooks%2F30%2F30901l.jpg)
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まとめ：「プラクティカル確率論」（経済セミナー連載）が無事に終わったので - ハリ・セルダンになりたくて
経済セミナー『２０１１年４・５月号』から始まった「プラクティカル確率論」ですが、『２０１２年２・３月号』で全6回の連載が無事に終了しました。 最後に「どのような意図でこの連載を始めたのか」や「各回はどのようなことを意図して書かれたのか」をまとめておきたいと思います。 [執筆の意図] 経済学部で学ぶ学生の皆さんに 「確率を学ぶとそれなりに面白そうだ」と思って欲しい 「確率を学ぶと経済・経済学への理解が進む」ことを理解して欲しい と考えて執筆しました。 経済学を学ぶ上で確率の知識は重要だと思うのですが、日本の私立大学文系では「数学は不得意」もしくは「数学は嫌い」という学生が少なくありません。そのため、数学の不得意な学生の皆さんが楽しみながら読める確率入門が必要ではないかと思っていました。 さらに確率を学ぶと経済学のモデルを理解するのに役立つという側面があることも見逃せません。しかし、そのような
ex1113.html（時系列解析／演習：ＡＲモデルの同定）
今日の例題 「 ＡＲモデルの同定 」 解説： ＡＲ（自己回帰）モデルによる時系列の予測 時系列 x(s) のＡＲモデルによる予測は，以下の式で与えられる。 ここで，a(m) はＡＲ係数で，e(s) は予測誤差である。いま次数Ｍが最適な大きさで，この式が最良な線形予測（予測誤差の2乗平均が最小）になっているとすると，e(s) は x(s-k)，k=1,2,･･･ とは全く相関のない白色雑音になってはずである。したがって，この式に x(s-k) をかけて期待値を取る操作を行うと，このときのＡＲ係数が満足すべき，以下のYule-Walker方程式が得られる。 時系列の自己共分散関数 E[x(s)x(s-k)] = Rxx(k) が与えられれば（適切に推定しておけば），この式から，ＡＲ係数を求めることができる。ＡＲ係数が定まれば，時系列 x(s) のパワースペクトルは，以下の式で与えられる。ここで
GNU Octave 2.1.x 日本語マニュアル/デジタル信号処理 - Wikibooks
30 デジタル信号処理[編集] いつの日か、オクターブが、もっと多くのデジタル信号処理関数を含むことができればと考えています。もし、あなたがこの領域で、オクターブを充実することに貢献できるなら、どうか、bug@octave.orgへコンタクトしてください。 detrend (x, p)[編集] [Function File] もし、xがベクトルなら、detrend (x, p)は、データxから、データにベストフィットするpオーダの多項式を除去します。 もし、xが行列なら、detrend (x, p)は、xの各列について上記と同じことを行います。 二番目の引数はオプションです。 もし、これが指定されないと、１が仮定されます。 これは、直線的なトレンドを除去することに相当します。 fft (a, n, dim)[編集] [Loadable Function] FFTPACKのサブルーチンを用い
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
AICによるARモデルの次数決定法[ストレスと自律神経の科学]
AICによるARモデルの次数決定法 自己回帰モデル（AR法）を用いたパワースペクトル密度算出 その２ 「ARモデルのパラメータ推定法」では、ARモデルの次数Mを仮定した条件下で、その最適なパラメータをユールウォーカ法（最尤法）で推定する方法を解説しました。次に、ARモデルの骨格の選択、つまりARモデルの時数の決定方法を解説します。 ARモデル次数決定 赤池情報量基準（Akaike Infomation criterion, AIC） さて、ユールウォーカ法を実行するには、あらかじめARモデルの次数Mを決定してから取りかかる必要がありました。ユールウォーカ法や最尤法は、与えられたモデルの骨格（モデルクラスとでもいいましょうか）を前提として最適なモデルパラメータを決定する手法であり、モデルクラスを決定することに相当する「ARモデルの次数をいくつにすればよいか」を判断してくれるものではありません
パワースペクトル密度と自律神経バランス指標LF/HF [ストレスと自律神経の科学]
心拍変動の時系列解析に限らず、時系列データ解析においてデータの周期構造を分析するためにパワースペクトル密度は最もよくつかわれる手法の一つです。ここでは、パワースペクトルに関係する数々の概念と公式の直観的な理解ができるよう解説します。多くの教科書（参考書の紹介）に出ている定理の導出過程は記述を省略し、数式や定理が意味していることの理解を目標にします。他の分野の時系列データ解析にも使える基礎的な内容となっています。 このページで解説するパワースペクトルの計算方法はノンパラメトリック推定法と呼ばれることがあります。これに対するパラメトリック推定法は、自己回帰モデル等のように時系列データをパラーメタを持つ関数で記述しなおしてからパワースペクトルを計算する方法です。’ノンパラメトリック’の’ノン’は、少数のパラメータで記述されたモデルを用いず時系列データを直接使って議論を進めます、という意味ですので
ARモデルのパラメータ推定法[ストレスと自律神経の科学]
ARモデルのパラメータ推定法 自己回帰モデル（AR法）を用いたパワースペクトル密度算出 その１ 少しおさらいと確認をしておきます。ストレス指標であるLF／HFは、交感神経活動と副交感神経活動のバランスを心拍変動の時系列データから計算したものでした。この自律神経バランスとしてのストレス指標を計算するためには、まず心拍変動時系列からパワースペクトル密度を算出する必要がありました。パワースペクトル密度はウィーナーヒンチンの定理を利用して自己相関関数からフーリエ変換により求める他に、自己回帰モデル（ARモデル）を利用して求めることもできます。ここではこのARモデルを利用する方法を解説します。 自律神経指標として心拍変動時系列の周波数解析をする文献では、特に断りもなく「心拍変動時系列データを自己回帰モデル（AR法）で分析すると次の式のパワースペクトルP(ｆ)を得る」とさらりと以下の式を出します。 こ
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http://www.ibis.t.u-tokyo.ac.jp/
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