PythonのFizzBuzzワンライナーってどんなだったかなと思ってちょっと調べた。最後の-~って何だと思ったら~はビット反転だった。SQLハマるの2回目なのでメモっておく。PostgreSQLで“test”という名前のデータベースが存在していて、そこに接続している状態を想定する。Statisticsやったのでメモっておく。"花ぶし"...「マンガでわかる統計学[因子分析編]」の主成分分析をRでやる2018-09-02農薬の名前はポアソン分布に従っているR気がするのでちょっと見て欲しい。rvestを使ってFAMICから農薬登録情報のcsvをダウンロードして保存する。URLがちょいちょい変わるのでxpathとかで抽出したほうが良い。1000について、1/dの順環節が最長となるdを求めよ。フィボナッチ数が1000桁に達するのは何項目か。順列とは要素の並び替えのことである。4の並び替えで得られる順列の一つだ。全ての順列をアルファベット順またはABC順に並び替えたとして、それを辞書順と呼ぶことにする。3)が、そうでないものについて、不足数、過剰数という概念がある。Statistics(引き続きハンバーガー統計学にようこそ!の第3章をRでやってみたものです。このようなタイプのデータを「とりあえずプロットする」方法として、モザイクプロットというものがある。Statistics(引き続きハンバーガー統計学にようこそ!の第2章をRでやってみたものです。Statistics(ハンバーガー統計学にようこそ!をRでやってみたものです。Statistics不偏分散はなぜnではなくn-1で割るのか、という問題。以前似たようなことやったけどきちんと証明していなかったのと今ならどう書くか試してみたかったので。確率変数の実現値を、平均をとする。d(n)をnの「真の約数」の和とする。「真の約数」はnの約数のうちnを除外したものと定義する。numbers(友愛数)と呼ぶ。Physics技術的に難しい部分とか特に無いのでこちらで。Wikipediaで確認しよう。ちなみに英語版のほうが詳しいぞ。ほ場に有機質資材、例えば牛ふん堆肥であったり稲わらであったりというものを施用した場合、これらに含まれている窒素というのは必ずしもすぐには使いやすい形にならない。問題自体は難しくないし計算時間もかからない。文字列の読み込みと添字操作の練習。3Rゴンペルツ曲線では相対成長速度と重量の関係はどうなってるのかと思って適当に回帰してみたらが良く当てはまったので、この仮定(相対成長速度は重量の対数に比例して減少する)のもとに微分方程式を解いてみると、ちゃんとゴンペルツ関数が出て来る。32016-10-22RGRからロジスティック曲線を推定するR植物の重量に上限があったとして、相対成長速度が上限と今の重量の差に比例するとしてみよう。これは適当な定数をもってきて書き換えると、要するに相対成長速度が重量の一次式で表現できるということになる。これを相対成長速度の定義に代入する。2R前回はRGRを重量の対数の変化速度として求めたが、そもそもRGRの定義はであったので、複数のデータポイントがあれば何らかの方法で平滑化して微分すれば、より精度良くRGRが推定できるだろう。22016-10-20RGRからゴンペルツ曲線を推定するR植物の重量について、瞬間的な成長速度は植物の重量に比例すると仮定する。変化しないのであれば、植物は指数関数的に増大を続けてしまい、地球は程なくして滅ぶだろう。Eulerをやってみようと思ったが、せっかくなので進捗をリセットして最初からにした。10問やってみたが大分脳がヤバくなってる感あったのでちゃんと継続してボケ防止に努めたい。1:102016-09-07「データ解析のための統計モデリング入門」第9章メモつづきR前回。これをrstanarmでやってみた。普通に棒グラフを描くとこうだ。ところがfactorにするとこうだ。GitHubに従っていけた。WindowsよりRtools34.exeをダウンロード。データ全体を説明変数を用いて段階的にグループ分けする手法。テキストではmvpartパッケージを使用しているが、現在は公開が停止されているので代わりにpartykitパッケージを使用する。rpart()の代わりに使う関数はctree()であるが、...カテゴリカルデータ解析読書メモ(第10章)2016-08-06Rで逆推定(2)Rはてなから1年前のブログとかいうメールが来てこんな記事を書いていたのを思い出した。調べたところ、これはinvestrというパッケージで実行できるらしい。対数線形モデルにおいては、分割表における各セルの期待度数を予測する。複数のカテゴリカル変数の中から特定の目的変数を設定するのでなく、全ての変数について相互の関係を調べることを目的としている。適合度検定はvcdパッケージのgoodfit()関数で行う。比率pを変換した値と説明変数xの間に線形関係を仮定する一般化線形モデルにおいて、比率pに対する変換として有名なものにロジット変換とプロビット変換がある。2つの割合とに対して、オッズの比を考えると、このオッズ比が1より大なら、1より小ならである。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。