測定値の重み付けが格納されています。これを解析する必要があります。正しい結果が得られました。すべての外れ値が正しく定義され、誤検出はありませんでした。この配列は今後の解析にも役立てることができます。測定値の重み付けの配列として登録し、通常の方法で使用することができます。外れ値を除外した後、私が偏っていない正しい統計的推定値を得られたことはいうまでもないでしょう。サマリー統計ライブラリーの機能と使用方法について説明しました。それは、ほかにはない新しい機能や特別な機能があるからです。新しい時代では、大きな次元の新しい問題が起こります。タンパク質遺伝子があります。これは、処理するには非常に大きな情報量です。幸いなことに、マルチコア・プロセッサーを利用することで、このようなデータの配列処理が簡単になります。つに、分散共分散行列の計算アルゴリズムがあります。このアルゴリズムを使って、サマリー統計ライブラリーが、同じ機能を備えたほかの一般的なライブラリーと比べてどの程度速いかを検証してみることにしました。記述された共分散を推定するアルゴリズムを使用しました。キャッシュを搭載したマシンで行いました。関数を使用して、測定で利用する最大コア数を設定しました。パス処理を使用しました。以下のグラフは、サマリー統計ライブラリーの共分散推定量が、コア数の増加に伴い優れたスケーリングを発揮することを示しています。それぞれの測定における測定回数は同じです。一言でいえば、コア数が増えるにつれ、結果をより速く得られることが分かります。アップデートがご利用いただけます。このアップデートには、次の機能および利点が含まれています。半正定性の特性を持たない入力を、相関行列の特性を満たす出力に変換します。このアルゴリズムは、スペクトル分解法に基づいており、財務計算で使用されます。分位数の計算は、あらかじめ定義された確定された誤差を使って行われ、メモリーと速度の観点から非常に効率的です。このアルゴリズムは、ブロック単位で渡されるデータセットの処理に使用されます。マルチコアシステムで利用可能なすべてのコアを効率良く活用します。サマリー統計ライブラリーは、アプリケーションのリンクにおいて柔軟性が向上しました。/順序統計量の計算アルゴリズムに加えて、分散共分散行列の推定量が多数含まれています。データセット内の外れ値検出と欠測値サポートのためのロバスト手法とツールも提供します。サポート、つまりブロック単位で渡されるデータを解析することもできます。対応プロセッサーをできるだけ活用します。ダウンロードできます。サマリー統計ライブラリーの重要なコンポーネントであるデータセット内の外れ値の検出スキームについて説明しました。アップデートには、このアルゴリズムの最適化バージョンが含まれています。つのマシンでパフォーマンスを測定してみました。それぞれのテストでは、多変量ガウス分布からデータセットを生成しました。外れ値は、以前の記事で紹介したのと同様の方法で生成しました。アップデートで利用可能な外れ値検出のパフォーマンスの測定結果です。これは、グラフには表示されていません。プロセッサー・ベースのマシンではもう少しかかりました。倍高速であるといえます。つのプラットフォームのパフォーマンスを比較した結果です。プロセッサーのほうがクロック周波数がやや高いものの、外れ値検出アルゴリズムのスピードアップは格段に高いことが分かります。データセットを処理する方法を提供します。測定値の検出方法について説明しました。外れ値の検出アルゴリズムのパフォーマンスに関する考察は、こちらをご覧ください。外れ値を処理する別の方法として、ライブラリーでロバスト手法を利用できます。ここでは、特に注意が必要な平均および分散共分散行列のロバスト推定アルゴリズムの使用方法を説明します。つのアルゴリズムから成ります。アルゴリズムは、必要な精度が得られるか、最大反復回数に達するまで反復します。指定し、渡すことができます[2]。つのステップに従って作業を進めます。ルーチンの使用方法だけを示します。反復の最大数を配列で渡します。指定されたメモリー位置に通常の形式で格納されます。ルーチンによって行われます。多変量ガウス分布から生成した外れ値を含めます。このデータセットに対して、ロバスト以外のアルゴリズムを使用して共分散および平均の推定値を計算すると、偏った結果になります。ゼロになっても驚くことではありません。使用すると、次のような推定値となります。(これ以上反復回数を増やしても、推定値には大きな影響がないことは、簡単なテストを行えば分かります)。実際のデータセットには欠測値が含まれていることがあります。欠測値をどのように処理すべきかという課題に直面する例として、複雑な生態系の社会学的な調査と測定が挙げられます。データセット内の外れ値は欠測値として扱うこともできます。測定値がある場合に外れ値を検出したり、ロバスト推定を行う機能が備わっています。これらのアルゴリズムの使用法については以前の記事で説明しました。ここでは、サマリー統計ライブラリーに含まれる欠測値を処理する機能ついて説明します。アプローチを使用します。セットのシミュレートされた欠測値を出力します。個の完全なデータのコピーを作成できます。個の推定値をまとめて最終的な推定値が得られます。ソリューションを使用するには、こちらで説明しているライブラリーのその他のアルゴリズムと同様に、タスクの作成、引数の編集、推定値の計算、リソースの割り当て解除を行います。ルーチンを呼び出す方法を説明します。回反復して、平均および共分散の初期推定値を計算します。アルゴリズムで使用されます。アルゴリズムは指定された反復回数を実行していなくても終了します。