「統計数ç†ã€ç¬¬58å·» 目次
[ 第1å· | 第2å· ] 第58å·» 第1å· ç‰¹é›†ã€Œæ—¥æœ¬äººã®å›½æ°‘æ€§èª¿æŸ»ç ”ç©¶ï¼å¹³æˆæœŸã®20å¹´ï¼ã€ 「特集 日本人ã®å›½æ°‘æ€§èª¿æŸ»ç ”ç©¶ï¼å¹³æˆæœŸã®20å¹´ï¼ã€ã«ã¤ã„㦠..........ä¸æ‘ 隆 (58, 1-2) 全文pdf 調査ä¸èƒ½ãŒã‚ã‚‹å ´åˆã®æ¨™æœ¬èª¿æŸ»ã«ãŠã‘るセミパラメトリック推定ã¨æ„Ÿåº¦åˆ†æžï¼šæ—¥æœ¬äººã®å›½æ°‘性調査データã¸ã®é©ç”¨ ..........星野 å´‡å® (58, 3-23) è¦æ—¨ 全文pdf 調査ã¸ã®æŒ‡å‘性変数を用ã„ãŸèª¿æŸ»ä¸èƒ½ãƒã‚¤ã‚¢ã‚¹ã®äºŒæ®µè£œæ£ ─「日本人ã®å›½æ°‘性第12次全国調査ã€ã¸ã®é©ç”¨â”€ ..........土屋 隆裕 (58, 25-38) è¦æ—¨ 全文pdf ç¾ä»£æ—¥æœ¬äººã«ã¨ã£ã¦ã®ä¿¡ä»°ã®æœ‰ç„¡ã¨å®—教的ãªå¿ƒï¼æ—¥æœ¬äººã®å›½æ°‘性調査ã¨å›½éš›æ¯”較調査ã‹ã‚‰ï¼ ..........æž— æ–‡ (58, 39-59) è¦æ—¨ 全文pdf çµ±è¨ˆçš„æ—¥æœ¬äººç ”ç©¶é›‘æ„Ÿ - ã‚る国民性調査係ã®36å¹´ã®æ€ã„出 - ......
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id:syou6162 㮠確率論ã€çµ±è¨ˆå¦é–¢é€£ã®Web上ã®è³‡æ–™ – Seeking for my unique color. を見ã¦ã€ã‚ˆã—俺も書ã“ã†ã€ã¨ã‹æ€ã£ã¦æ›¸ã始ã‚ãŸã¯ã„ã„ã‘ã©å…¨ç„¶ã¾ã¨ã¾ã‚ŠãŒãªã„。 ã“ã‚Œã¯å¤šåˆ†ã€è‡ªåˆ†ã®èˆˆå‘³ãŒæ‹¡æ•£ã—ã¦ã„ã‚‹ã‹ã€ã²ã¨ã¤ã®åˆ†é‡Žã«ã¤ã„ã¦é›†ä¸ã—ã¦èª¿ã¹ã‚‹ ã“ã¨ã‚’ã—ã¦ã„ãªã„ã®ã ã¨æ€ã£ã¦ã‚ãらã‚ã‚‹ã“ã¨ã«ã—よã†ã€‚ 公開ã—ã¦ã‚‚æ„味ãªã„æ°—ãŒã™ã‚‹ã‘ã©ã€ã›ã£ã‹ã書ã„ãŸã®ã§å…¬é–‹ã™ã‚‹w PDFã¨ã‹å€‹ã€…ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸ã«ãƒªãƒ³ã‚¯ã¯ã‚‹ã®ã‚‚大変ã ã£ãŸã®ã§ã€å¤§æœ¬ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸ãŒã‚ã‚Œã°ãã“ã ã‘ ã«ãƒªãƒ³ã‚¯ã¯ã‚‹ã“ã¨ã«ã—ãŸã€‚ ç‰©ç† ç”°å´Žæ™´æ˜Ž 先生（å¦ç¿’院大å¦ç†å¦éƒ¨ç‰©ç†å¦ç§‘）ã®ãƒ›ãƒ¼ãƒ ページ 統計物ç†ã¨ã‹ã€ãã‚Šã“ã¿ç¾¤ã¨ã‹ã€‚ 日本語ã§æ›¸ã„ãŸæ–‡ç« ã„ãã¤ã‹ã®è§£èª¬ ãã‚Šã“ã¿ç¾¤ã¨ã¯ãªã«ã‹ スピンã¯ãã‚ㆠ— å¼·ç£æ€§ã®èµ·æºã‚’ã‚ãã‚‹ç†è«– Hubbard 模型ã®æ•°ç†ã¨ç‰©ç† 統計物ç†å¦ã®åŸºç¤Žã‚’ã‚ãã£ã¦ ブラウンé‹å‹•ã¨éžå¹³è¡¡çµ±è¨ˆåŠ›å¦ ã‚„ã‚„
関数解æžå…¥é–€ I 内ç©ç©ºé–“ノート1 æ¡‚ç”° ç¥å² 2004 å¹´ 8 月 16 æ—¥ 1自分ã®ãŸã‚ã®æ³¨: ~/math/functional-analysis/functional-analysis-1.tex ç›® 次 第 1 ç« å†…ç©ç©ºé–“概説 3 1.1 ç†è€…ã¨å†…ç©ç©ºé–“ . . . . . . . . . . . . . . . .
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エントãƒãƒ”ーを最大ã«ã™ã‚‹ç¢ºçŽ‡å¯†åº¦åˆ†å¸ƒ ラグランジュã®ä¹—数法 - ryamadaã®éºä¼å¦ãƒ»éºä¼çµ±è¨ˆå¦ãƒ¡ãƒ¢
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2003 å¹´ 11 月 12 æ—¥ 29 .....2.5..... 最尤法ã¨ãã®è¨ˆç®—アルゴリズムã“ã“ã§ã¯ï¼Œæœ€å°¤æŽ¨å®šå€¤ã‚’数値計算ã§æ±‚ã‚る方法を 3 ã¤ç´¹ä»‹ã™ã‚‹ï¼Ž 2.5.1 ニュート ン・ラプソン法 ã„ã¾ï¼Œg : R → R ã‚’ 2 階微分å¯èƒ½ãªé–¢æ•°ã¨ã— ï¼Œæ–¹ç¨‹å¼ g (x) = 0 ã‚’ã¿ãŸã™è§£ x = c ã‚’ã¿ã¤ã‘ ãŸã„．ãã®ãŸã‚ã«ï¼Œc ã«è¿‘ã„ x ã«å¯¾ã—ã¦ï¼Œãƒ†ãƒ¼ãƒ©ãƒ¼å±•é–‹ã‚’ã™ã‚‹ï¼š 0 = g (c) ≈ g (x) + g (x)(x − c) Ë™ ãŸã ã—，g (x) = dg/dx ã§ã‚る．g (x) = 0 ã®ã¨ã，ã“れを c ã«ã¤ã„ã¦è§£ã‘ã° Ë™ Ë™ c≈x− g (x) g (x) Ë™ を得る．åˆæœŸå€¤ x0 ã‚’å–り，点列 {xn }∞ ã‚’é€æ¬¡çš„ã« n=1 xn+1 = xn − g (xn ) , g (xn ) Ë™ n = 0, 1, . . . (2.7
JRI - Java/R Interface - RForge.net
JRI is a Java/R Interface, which allows to run R inside Java applications as a single thread. Basically it loads R dynamic library into Java and provides a Java API to R functionality. It supports both simple calls to R functions and a full running REPL. In a sense JRI is the inverse of rJava and both can be combined (i.e. you can run R code inside JRI that calls back to the JVM via rJava). The JG
R Interactive Graphics Library
What's this? Ring library is a library for R which can output a statistical graph in an SVG format. Features of this library are that the graph possesses the following interactivity not only a graph of the SVG format can be merely output. Zoom and Pan without image quality -- SVG Viewer and the Web browser which can display SVG possess this facility. Tooltip for interesting data point -- When m
テクノãƒã‚¸ãƒ¼ï¼šãƒªã‚³ãƒ¡ãƒ³ãƒ‡ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã®å°‚é–€ä¼æ¥ãƒ»æ ªå¼ä¼šç¤¾ALBERT（アルベルト）
データ分æžã‹ã‚‰å°Žã出ã•ã‚ŒãŸã‚¤ãƒ³ã‚µã‚¤ãƒˆç„¡ã—ã«AI（人工知能）ã®æ´»ç”¨ã¯å§‹ã¾ã‚Šã¾ã›ã‚“。ç§ãŸã¡ã¯ã€å„æ¥ç•ŒçŸ¥è˜ã¨ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ»ã‚¢ãƒŠãƒªãƒ†ã‚£ã‚¯ã‚¹æŠ€è¡“を駆使ã—データドリブン経営を強力ã«æ”¯æ´ã—ã¾ã™ã€‚ データã€ã‚¢ãƒŠãƒªãƒ†ã‚£ã‚¯ã‚¹ã€AIã¯ä¼æ¥ã«ã¨ã£ã¦ç«¶åˆä»–社ã¨ã®å·®åˆ¥åŒ–を図るã‹ã¤ã¦ãªã„ã»ã©å¤§ããªè¦å› ã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚今日ã®çµŒå–¶å¹¹éƒ¨ãŒåŠ¹çŽ‡ã‚’å‘上ã—ãªãŒã‚‰æ–°ãŸãªåŽç›Šæºã‚’é–‹æ‹“ã—ã€æ–°ã—ã„ビジãƒã‚¹ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’タイムリーã«æ§‹ç¯‰ã™ã‚‹æ–¹æ³•ã‚’模索ã™ã‚‹ä¸ã€ä¾¡å€¤ã‚’生ã¿å‡ºã—æˆé•·ã‚’続ã‘ã‚‹ä¼æ¥ã«ã¯ã€Œãƒ‡ãƒ¼ã‚¿æ´»ç”¨ã€ã¨ã„ã†å…±é€šé …ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ç§ãŸã¡ã¯ã€ç„¡æ•°ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‹ã‚‰ä¼æ¥ã«ã¨ã£ã¦æœ¬å½“ã«å¿…è¦ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’活用ã™ã‚‹ãŸã‚ã®æ–¹æ³•ã‚’知ã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ å°†æ¥ã‚’見æ®ãˆãŸã‚ªãƒšãƒ¬ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ä½“制を備ãˆã¦ã„ã‚‹ä¼æ¥ã®åŠæ•°ä»¥ä¸Šï¼ˆ52％）ã¯ã€ã™ã§ã«ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¨ã‚¢ãƒŠãƒªãƒ†ã‚£ã‚¯ã‚¹ã‚’大è¦æ¨¡ã«æ´»ç”¨ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚データã¨AIã«é–¢ã™ã‚‹å–り組ã¿ã‚’ビジãƒã‚¹æˆ¦ç•¥ã«æ²¿ã£ã¦å®Ÿæ–½ã™ã‚‹ã“ã¨ã§æŠ•è³‡åˆ©ç›ŠçŽ‡ã‚’迅速ã«æœ€å¤§åŒ–ã—ã€æœ€çµ‚çš„ã«ã¯AIをビ
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fitting location parameter in the gamma distribution with scipy
https://sci2s.ugr.es/keel/pdf/algorithm/articulo/wilcoxon1945.pdf
testproblem-2009-01-20.dvi
今野   (2007 å¹´ 1 月 9 æ—¥) æƒ…å ±çµ±è¨ˆå¦ã®è©¦é¨“å•é¡Œï¼ˆ 試験時間㯠75 分） 解ç”上ã®æ³¨æ„ 特別ãªæŒ‡ç¤ºãŒã‚ã‚‹å ´åˆã‚’除ã，ç”ãˆãŒåˆã£ã¦ã„ã‚‹ã‹ã© ã†ã‹ã‚ˆã‚Šã‚‚解ç”ã®é€”ä¸éŽç¨‹ã®è«–ç†çš„展開 ã‚’é‡è¦–ã—
Statistical Methods
ベイズ推定ã¨å‘¨è¾ºå°¤åº¦ - アルゴリズムマニア2.0
ノンパラメトリックベイズモデル
Old and New Matrix Algebra Useful for Statistics
http://web.econ.keio.ac.jp/staff/tose/cours/2005/prob/prob1104doc.pdf
http://homepage.mac.com/daichis/osjstat/osj.html
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