数理統計学 統計的推論の基礎 (黒木学) 第二章 解答してみた

第二章の問題はほとんど集合の問題みたい。 以下解答なく独学のため、間違いがあれば訂正してほしい気持ちで解答書いてみた まず、見たときの解く方針の気持ちを書いて回答を書くスタイルでやる。 数理統計学: 統計的推論の基礎 作者:学, 黒木 共立出版 Amaz…

数理統計学 統計的推論の基礎 (著 黒木学) 解答してみた 第1章

久しぶりに数理統計学やってみた 久しぶりにやるときは新しいの買ってしまう、、 以下解答なく独学のため、間違いがあれば訂正してほしい気持ちで解答書いてみた まず、見たときの解く方針の気持ちを書いて回答を書くスタイルでやる。 数理統計学: 統計的推…

数理統計学 (著 稲垣宣生) 演習問題6 解答

数理統計学 稲垣宣生 演習問題の解答

数理統計学 (著 稲垣宣生) 演習問題5 解答

数理統計学 稲垣宣生 演習問題の解答

順序統計量について

順序統計量について 順序統計量数式だけだとわかりにくかったのと連続の分布から求めるより離散の分布の密度関数から求めた方が理解しやすかったので、画像付きで解説してみた。 順序統計量について 密度関数 分布関数 密度関数 今回は具体例として、以下の…

数理統計学 (著 稲垣宣生) 演習問題4 解答

数理統計学 稲垣宣生 演習問題の解答

数理統計学 (著 稲垣宣生) 演習問題3 解答

数理統計学 稲垣宣生 演習問題の解答

等比数列の応用 \sum ra^r \sum r^2 a^r の導出

数理統計学 稲垣宣生 演習問題の解答

数理統計学 (著 稲垣宣生) 演習問題2 解答

数理統計学(著 稲垣宣生)の演習問題の解答。

ベータ分布の積率母関数を求めてみた。

ベータ分布の積率母関数を導出してみた。あんまり書いてあるところがすくなかった。見た目は少し怖いけど案外あっさりできる。

数理統計学 (著 稲垣宣生) 演習問題1 解答

この本の解答 数理統計学 (数学シリーズ) 作者:宣生, 稲垣 発売日: 2003/02/25 メディア: 単行本 ほかの演習問題の解答はこちら yosuke-programing.hatenadiary.com 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 (1) (2) (3) 参考 1.1 うまいやり方は思いつかなかったが…

確率測度に関する基本的性質(数理統計学 稲垣宣生)

一章の確率測度に関する基本的性質のところが、証明書いていなかったので、かいてみた。 数理統計学 (数学シリーズ) 作者:宣生, 稲垣 発売日: 2003/02/25 メディア: 単行本 数学科ではないので厳密ではないと思います。ご指摘お願いいたします。 また、この…

数理統計学(著 稲垣宣生)の解答解説を作成!!(随時更新)

この本、Amazonでも高評価の本の解答が略解しかないので、作成したいと思う!! 数理統計学 (数学シリーズ) 作者:宣生, 稲垣 発売日: 2003/02/25 メディア: 単行本 1.確率変数と確率分布 §1 事象と確率 演習問題1 ベータ分布の積率母関数 §2 確率変数と確率…

標準化したZが E[ z ]= 0, E[ z^2 ]= 1となることの証明 中心極限定理の準備

こんにちは、 統計学はたくさんの数学の知識が必要で大変。 それゆえに脱線出来て楽しくて進まない割に楽しんでます。 今回は、統計学の中でも有名な定理のひとつ中心極限定理に関連するお話。 中心極限定理を証明する時に、変数変換を初めにする。 良く使う…

互いに独立な標準正規分布に従う確率変数の2乗和がカイ二乗分布に従う証明

題名長い! 久しぶりの統計再開。 今回は、検定の基礎の一つであるカイ二乗分布について証明しようと思う。 復習をかねていろいろ書いてしまった。 有名なこの本で勉強中まとめ 現代数理統計学の基礎 (共立講座 数学の魅力)作者: 久保川達也出版社/メーカー:…

tapply apply by の使い方

tapply ・apply ・by が毎回混同するのでまとめた。 apply・・行列のデータの行か列かを指定して、関数を適用する。 apply( 行列, 行( 1 )か列 ( 2 ), 関数, 関数の引数 ) tapply・・カテゴリデータを使うときに役立つ。カテゴリごとにデータを出す。 tapply…

多変量解析入門 解答 第10章

第10章 この本の解答がなかったので作っていく、 多変量解析入門――線形から非線形へ 作者: 小西貞則 出版社/メーカー: 岩波書店 発売日: 2010/01/27 メディア: 単行本(ソフトカバー) 購入: 14人 クリック: 347回 この商品を含むブログ (9件) を見る 他の章…

動物農場 読書日記

今回読んだのはこの本、短めで人間の皮肉が書かれている 動物農場〔新訳版〕 (ハヤカワepi文庫) 作者: ジョージ・オーウェル,水戸部功,山形浩生 出版社/メーカー: 早川書房 発売日: 2017/01/07 メディア: 文庫 この商品を含むブログ (6件) を見る あらすじ …

多変量解析入門 解答 第8章 サポートベクトルマシン

第8章 サポートベクトルマシン この本の解答がなかったので作っていく、 多変量解析入門――線形から非線形へ 作者: 小西貞則 出版社/メーカー: 岩波書店 発売日: 2010/01/27 メディア: 単行本(ソフトカバー) 購入: 14人 クリック: 347回 この商品を含むブ…

多変量解析入門 第6章 解答

第6章 この本の解答がなかったので作っていく、 多変量解析入門――線形から非線形へ 作者: 小西貞則 出版社/メーカー: 岩波書店 発売日: 2010/01/27 メディア: 単行本(ソフトカバー) 購入: 14人 クリック: 347回 この商品を含むブログ (9件) を見る 他の章…

多変量解析入門 解答 第5章

第5章 モデル評価基準 各省でも少し扱ってきたAICなどに加えて、BIC(ベイズ型モデル評価基準)やクロスバリデーションなどの評価方法。 多変量解析入門――線形から非線形へ 作者: 小西貞則 出版社/メーカー: 岩波書店 発売日: 2010/01/27 メディア: 単行本…

ガウス・マルコフの定理

ガウス・マルコフの定理が多変量解析入門で出ていなかったので調べた。 ガウス・マルコフの定理とは 式はこう \boldsymbol{b}] これは、線形回帰モデルの時に、推定されたパラメータが最も分散も小さくなるということを言っている。 分散が小さいことは、推…

多変量解析入問 解答 まとめ

この本の解答を作っていく ばらばらだったので、まとめる記事を書いた。 多変量解析入門――線形から非線形へ 作者: 小西貞則 出版社/メーカー: 岩波書店 発売日: 2010/01/27 メディア: 単行本(ソフトカバー) 購入: 14人 クリック: 347回 この商品を含むブロ…

多変量解析入門 第4章 小西貞則 解答

第4章 この本の解答を作っていく 多変量解析入門――線形から非線形へ 作者: 小西貞則 出版社/メーカー: 岩波書店 発売日: 2010/01/27 メディア: 単行本(ソフトカバー) 購入: 14人 クリック: 347回 この商品を含むブログ (9件) を見る 他の章の解答はこちら…

多変量解析入門 線形から非線形へ 解答 小西貞則 第3章

第3章 この本の解答を作っていく 多変量解析入門――線形から非線形へ 作者: 小西貞則 出版社/メーカー: 岩波書店 発売日: 2010/01/27 メディア: 単行本(ソフトカバー) 購入: 14人 クリック: 347回 この商品を含むブログ (9件) を見る 他の章の解答はこちら …

多変量解析入門 線形から非線形へ 解答 小西貞則 第2章

第2章 この本の解答を作っていく 多変量解析入門――線形から非線形へ 作者: 小西貞則 出版社/メーカー: 岩波書店 発売日: 2010/01/27 メディア: 単行本(ソフトカバー) 購入: 14人 クリック: 347回 この商品を含むブログ (9件) を見る 他の章の解答はこちら …

生態系のハブの解明。鍵を握る微生物はまだまだ機能不明

以下の論文?を読んだのでメモ 生態系を動かす「ハブ生物種」を探る新手法―多様な種からなる生態系の相互作用ネットワークに挑む研究戦略 http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research/research_results/2016/documents/170124_1/01.pdf 要約 微生物が環境や、人間…

データ解析のための統計モデリング入門を読んで

久しぶりの更新。 いっている大学の先生が書いている本。一般線形化モデルについて、線形モデルから順をおって話していてわかりやすくすぐ読めた。 実装と簡単な数理がメインなので、理論について細かくないところもあるが、初めの概要をつかんで簡単に使え…

参考図書 データモデリングのための統計モデリング入門to categorical

乗っていた参考図書をメモのために取っておく。 [:contents] カテゴリカルデータ解析入門 時系列解析の実際Ⅱ Rで学ぶベイズ統計学入門 ベイズ統計モデリング Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data 統計学:Rを用いた入門書 一般線形化モデル…

ベクトルと行列の微分 第4章 前処理 Python機械学習プログラミング

今回は、行列で微分することについて考える。ベクトルの微分は、行列の次元が低い晩だと思えばよい。 行列を1つの変数で微分 ベクトルをベクトルで微分の定義 行列をベクトルで微分 L2正則化の時に必要な公式の証明 主成分分析の時に必要な公式の証明 ① ② 行…