statisticsの資料。(PERMANOVA)との分析を見かけた。生態学などで用いられる。d次元単位球の定義関数(原点からの距離が1以下の点で1、それより遠い点で0をとる関数)は極めて普通な関数に見える。modelは必須なんでしょうね。基礎心の最新刊に村山先生が解説を書いていました。背景の論理は難しいけど得られる結論は簡単に理解できるものだから広く知られてもええ知識のような気もする。pdfのp.7の誤解4を見て下さい。僕はコブリッツ『暗号の代数理論』でこれを知りました。臨床化学検査の分析能の比較評価法モデルII回帰には色々な種類がある。要点7図10は各手法の利点と欠点の要諦をよくまとめている(左図)。臨床化学検査の分析能の比較評価法2変数間の関係を捉えるために相関係数を求めてそれを視覚的に確認するため散布図に回帰直線を引きたい。yのxへの普通のOLS回帰?でもそれだとxとyの扱いが非対称だしx軸方向の誤差を考慮していない。複素NN、双曲NN、四元数NN、クリフォードNN。「ディープラーニングと進化」と題したJSAI2017のOSの松尾さん論文、何気なく読んだらめっちゃおもしろかった。手法を用いてEEG波形に含まれる観測ノイズとダイナミカルノイズを分離する提案。「グリニッチ天文台事件」って心理学の教育を受けた人間なら誰でも習っている常識みたいなものなのだけど,他の分野では意外と知られてないしネット検索してもなかなか出てこない。以下の丸山久美子先生の論文にけっこう詳しい説明があった。