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大岡山地区ã®å»ºç‰© 大å¦æ£é–€ã‚ˆã‚Šï¼Œæ¡œä¸¦æœ¨ã®ã‚¦ãƒƒãƒ‰ãƒ‡ãƒƒã‚を通り，å³æ‰‹ã®èŠç”Ÿã‚’ã¤ã£ãã‚‹å°å¾„ãŒè¥¿8å·é¤¨ï¼Œè¥¿7å·é¤¨ã«ç¶šãã¿ã¡ã§ã™ï¼Ž 大岡山西8å·é¤¨ï¼ˆï¼¥æ£Ÿï¼Œï¼·æ£Ÿï¼‰: ã‚ャンパスマップã®18, 19番ã®å»ºç‰©ã«ã‚ãŸã‚Šã¾ã™ï¼Žæœ¬é¤¨ã®è¥¿éš£ã‚Šã«ä½ç½®ã—ã¦ã„ã¾ã™ï¼Žæ£é¢çŽ„関をã¯ã„ã£ãŸã¨ã“ã‚ã¯ï¼“階ã§ã™ï¼Ž Ｅ棟ã«ãŠã„ã§ã®æ–¹ã¯å»Šä¸‹ã‚’ã¯ã„ã£ã¦ã™ã左手ã®ã‚¨ãƒ¬ãƒ™ãƒ¼ã‚¿ã‚’ã”利用下ã•ã„． Ｗ棟ã«ã¯ã˜ã‚ã¦ãŠã„ã§ã®æ–¹ã¯å分ã«æ³¨æ„ã—ã¦ä¸‹ã•ã„．Ｅ棟ã¨ï¼·æ£Ÿã‚’繋ã„ã§ã„る通路ã¯ï¼“階ã¨ï¼‘ï¼éšŽã«ã—ã‹ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“．Ｅ棟ã®ã‚¨ãƒ¬ãƒ™ãƒ¼ã‚¿ã‚’利用ã™ã‚‹ã¨è¿·åã«ãªã‚Šã¾ã™ï¼Žæ£é¢çŽ„é–¢ã‹ã‚‰å»Šä¸‹ã‚’ã¾ã£ã™ãã«ãŠã„ã§ã«ãªã‚Šï¼Œå¥¥ã®å³æ‰‹ã«ã‚るエレベータをã”利用下ã•ã„． 西7å·é¤¨ï¼šã‚ャンパスマップã®17番ã®å»ºç‰©ã«ã‚ãŸã‚Šã¾ã™ï¼Žè¥¿8å·é¤¨ã‹ã‚‰ï¼Œå»ºç‰©ã‚’二ã¤æŒŸã‚“ã 並ã³ã«ã‚ã‚Šã¾ã™ï¼ŽèŠç”Ÿã‹ã‚‰å‘ã†å ´åˆï¼Œå·¦æ‰‹ã«æœ¬é¤¨ã‚’見ãªãŒã‚‰é€²ã¿ï¼Œæœ¬é¤¨ãŒã¨ãŽã‚ŒãŸã‚ãŸã‚Šã®å³æ‰‹ã«ã‚ã‚‹å°ã•ãªå»ºç‰©ãŒè¥¿7å·é¤¨ã§ã™ï¼Žæ©‹ã‚’渡ã£ã¦ã¯ã„ã£ãŸã¨
マルコフ連鎖ã®åŸºæœ¬ã¨ã‚³ãƒ«ãƒ¢ã‚´ãƒãƒ•æ–¹ç¨‹å¼ | é«˜æ ¡æ•°å¦ã®ç¾Žã—ã„物語
マルコフ連鎖ã¨ã¯ï¼Œ P(Xt+1∣Xt,Xt−1,…,X1)=P(Xt+1∣Xt)P(X_{t+1}\mid X_t,X_{t-1},\dots,X_1)=P(X_{t+1}\mid X_t)P(Xt+1​∣Xt​,Xt−1​,…,X1​)=P(Xt+1​∣Xt​) を満ãŸã™ã‚ˆã†ãªç¢ºçŽ‡å¤‰æ•°ã®åˆ— X1,X2,…X_1,X_2,\dotsX1​,X2​,… ã®ã“ã¨ã€‚ 上ã®å¼ã¯ï¼ŒXt+1X_{t+1}Xt+1​ ㌠XtX_tXt​ ã®ã¿ã«ä¾å˜ã™ã‚‹ï¼ˆXt−1X_{t-1}Xt−1​ 以å‰ã«ã¯ä¾å˜ã—ãªã„）ã“ã¨ã‚’表ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ 例ãˆã°ï¼Œttt 日目ã®å¤©æ°—ã‚’ XtX_tXt​ ã¨ã—，以下ã®2ã¤ãŒæˆç«‹ã™ã‚‹ã¨ã—ã¾ã—ょã†ã€‚ XtX_tXt​ ã«ã‚ˆã£ã¦ Xt+1X_{t+1}Xt+1​ ã®å‚¾å‘ãŒæ±ºã¾ã‚‹ （例. 今日晴れãŸã‚‰æ˜Žæ—¥ã‚‚晴れやã™ã„） Xt−1X_{t-1}Xt−1​ 以å‰ã¯ Xt+1X_{t+1}Xt
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カーãƒãƒ«å¯†åº¦æŽ¨å®š - Wikipedia
æ£è¦åˆ†å¸ƒã®100個ã®ä¹±æ•°ã¨ç•°ãªã‚‹å¹³æ»‘化帯域幅ã«ã‚ˆã‚‹ã‚«ãƒ¼ãƒãƒ«å¯†åº¦æŽ¨å®šã€‚ カーãƒãƒ«å¯†åº¦æŽ¨å®šï¼ˆã‚«ãƒ¼ãƒãƒ«ã¿ã¤ã©ã™ã„ã¦ã„ã€è‹±: kernel density estimation）ã¯ã€çµ±è¨ˆå¦ã«ãŠã„ã¦ã€ç¢ºçŽ‡å¤‰æ•°ã®ç¢ºçŽ‡å¯†åº¦é–¢æ•°ã‚’推定ã™ã‚‹ãƒŽãƒ³ãƒ‘ラメトリック手法ã®ã²ã¨ã¤ã€‚エマニュエル・パルツェン（英語版）ã®åã‚’ã¨ã£ã¦ãƒ‘ルツェン窓（英: Parzen window）ã¨ã‚‚。大ã¾ã‹ã«è¨€ãˆã°ã€ã‚ã‚‹æ¯é›†å›£ã®æ¨™æœ¬ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãŒä¸Žãˆã‚‰ã‚ŒãŸã¨ãã€ã‚«ãƒ¼ãƒãƒ«å¯†åº¦æŽ¨å®šã‚’使ãˆã°ãã®æ¯é›†å›£ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’外挿ã§ãる。 ヒストグラムã¯ã€ä¸€æ§˜ãªã‚«ãƒ¼ãƒãƒ«é–¢æ•°ã«ã‚ˆã‚‹ã‚«ãƒ¼ãƒãƒ«å¯†åº¦æŽ¨å®šé‡ã¨è¦‹ã‚‹ã“ã¨ã‚‚ã§ãる。
対数æ£è¦åˆ†å¸ƒã«ã¤ã„ã¦
確率変数 Y=lnX (=logeX) ãŒæ£è¦åˆ†å¸ƒã«å¾“ã†ã¨ãã€ãã®çœŸæ•°ã§ã‚る確率変数 X ãŒå¾“ã†ç¢ºçŽ‡åˆ†å¸ƒã‚’対数æ£è¦åˆ†å¸ƒ (log-normal distribution) ã¨ã„ã†ã€‚所得ã®åˆ†å¸ƒã®ã‚ˆã†ãªä½Žã„æ–¹ã«ã¯é™åº¦ãŒã‚ã‚‹ãŒé«˜ã„æ–¹ã«ã¯é™åº¦ãŒãªã„よã†ãªäº‹è±¡ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«åŒ–ã«ä½¿ã‚れる。æ£è¦åˆ†å¸ƒã‹ã‚‰ç°¡å˜ã«å°Žå‡ºã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã‚‹ã¨ã„ã†åˆ©ç‚¹ã‚‚ã‚る。本分布ã®åˆ©ç”¨ä¾‹ã¯å¤šå²ã«æ¸¡ã‚Šã€ã‚¦ã‚¤ãƒ«ã‚¹ã®æ½œä¼æœŸé–“ã®åˆ†å¸ƒã€ã‚¨ã‚¢ãƒã‚¾ãƒ«ã®ç²’å径ã®åˆ†å¸ƒã€åœ°æ®»ä¸ã«å˜åœ¨ã™ã‚‹ãƒŸãƒãƒ©ãƒ«ã®åˆ†å¸ƒç‰ã€åˆ†é‡Žã‚’å•ã‚ãšæ§˜ã€…ãªé ˜åŸŸã§ç”¨ã„られã¦ã„る確率分布ã§ã‚る。パラメーターã¯æ£è¦åˆ†å¸ƒã¨åŒã˜ãã€æœŸå¾…値 μ ã¨åˆ†æ•£ σ2 ã§ã‚ã‚Šã€å¯¾æ•°æ£è¦åˆ†å¸ƒã¯ LN(μ, σ2) ã«ã¦ç•¥è¨˜ã•ã‚Œã‚‹ã€‚確率密度関数ã¯ä»¥ä¸‹ã§ä¸Žãˆã‚‰ã‚Œã‚‹ã€‚
時系列解æžå…¥é–€ - Stats Hack!!
大雑把ã«è¨€ã†ã¨ã€æ™‚系列解æžã¨ã¯éŽåŽ»ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‹ã‚‰æœªæ¥ã‚’予測ã™ã‚‹åˆ†é‡Žã€‚時系列データã¯é€šå¸¸ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¨ç•°ãªã‚Šå„値ãŒå¼·ã„相関をæŒã¤ã‚±ãƒ¼ã‚¹ï¼ˆéžå®šå¸¸æ€§ï¼‰ã‚„â€èª¤å·®ãŒç´¯ç©ã—ã¦ã‚†ã（ランダムウォークãªã©ï¼‰â€ã‚±ãƒ¼ã‚¹ãŒå¤šãå˜åœ¨ã—ã¦ãŠã‚Šå›žå¸°åˆ†æžãªã©ä¸€èˆ¬çš„ã«è‰¯ã知られã¦ã„る手法ã¨ã¯ç›¸æ€§ãŒæ‚ªã„ã“ã¨ãŒå¤šã„。故ã«æ™‚系列解æžç‰¹æœ‰ã®ã‚¢ãƒ—ãƒãƒ¼ãƒãŒå¿…è¦ã€‚Rを使ã£ãŸæ™‚系列解æžã®å¤§ã¾ã‹ãªæµã‚Œã¨ã—㦠Identification : Data preparation, then Model Selection Estimation and testing Application 具体的ãªæ‰‹é †ã®ï¼‘ã¤ã®ã‚¢ãƒ—ãƒãƒ¼ãƒã¨ã—ã¦ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ãªæµã‚ŒãŒã‚る。 データをRã§èªã¿è¾¼ã‚€ ts( )メソッドã§dataを時系列データ化ã™ã‚‹ 時系列データをplot( )ã—ã¦å¯è¦–化 acf( ) メソッドã«ã‚ˆã£ã¦å®šå¸¸æ€§ã‚’調ã¹ã‚‹ ã‚‚ã—éžå®šå¸¸ãªã‚‰å›žå¸°åˆ†æžã‚’利用ã—ãŸDetre
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