byyanaiJavascriptで正規分布の乱数発生(rnorm)、確率密度関数(dnorm)、累積分布関数(pnorm)、累積分布の逆関数(qnorm)を実装する(逆関数は参照で)。すべて標準正規分布を想定。Javascriptに限らず使えるアルゴリズムだが、日本語でまとまっている情報があまりないのと、ブラウザ上でA/Bテストなど有意性をみる検定などできたら面白いということでJSでやってみる。確率密度関数(dnorm)累積分布関数(pnorm)累積分布関数の逆関数(qnorm)正規乱数の生成(rnorm)1行でBox-Muller法で。今回は1個の正規乱数でいいので、$Y_1$か$Y_2$の一方を採用すればいい。Math.random());}後ろの係数はMath.cos()でもMath.sin()でもどちらでもいい。{0}$で発散しないように1-Math.random()としている。http://people.math.sfu.ca/~cbm/aands/26.2が正規分布の累積分布関数の項目。(1955)に基づいているとのこと。y;}これと同じhttp://math.stackexchange.com/questions/888165/abramowitz-and-stegun-approximation-for-cumulative-normal-distribution参考https://malishoaib.wordpress.com/2014/04/02/python-code-and-normal-distribution-writing-cdf-from-scratch/別の近似式を使って実装したものの例http://www.johndcook.com/blog/normal_cdf_inverse/参考までに前著の7.1が誤差関数の項目で、こちらを使う場合もある。cdf()が累積分布関数で、erf()が誤差関数。-y;}誤差関数と正規分布の関係はhttp://www.fbs.osaka-u.ac.jp/labs/ishijima/error-01.htmlhttp://bio-info.biz/statistics/distribution_normal_distribution.htmlあたりが参考になる。26.2.19がそれぞれ対応している。Colaboratory。GPUと12GBのメモリ、350GBのディスクまで使える環境であり、手元のPCよりハイスペックな人も多いだろう。RユーザにとってはPythonだけでなくRでも使えたらいいのにと思うところである。そこで、...marketechlaboRのdata.tableパッケージの使える関数一覧https://www.marketechlabo.com/r-data-table-functions/Rのdata.tableはデータフレームを高速に扱えるように改良した形式だが、この機能を提供するdata.tableパッケージには添え字を使ったdata.tableの処理機能だけでなく、さまざまな関数が実装されている。中にはdata.table以外の形式にも使える関数もあり、dtの形式で使...marketechlaboRのおすすめパッケージ2019年版https://www.marketechlabo.com/r-best-packages/Rのおすすめパッケージをアップデートしてまとめた。定番の分析手法をはじめ、可視化やデータ処理に便利なものなど、幅広く紹介した。中にはマストというものもあるし、意外と知られていないがインストールしておくと便利なものまで、使い方の例も挙げて説明している...marketechlaboRを使ったXGBoostの高度なパラメータチューニングと細かいノウハウhttps://www.marketechlabo.com/r-xgboost-tuning/XGBoostは機械学習手法として比較的簡単に扱える目的変数や損失関数の自由度が高い(欠損値を扱える)高精度の予測をできることが多いドキュメントが豊富(日本語の記事も多い)ということで大変便利。