Mathematics
##inputデータは経済産業省より取得data <- read.csv("http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/iip/result/h2afdldj/csv/ha2nsgo3j.csv",header=TRUE)#データの整形delete <- c(1,3) data <- data[-delete,] colnames(data) <- data[1,] new_name <- NULL for…
こちらを参照：http://www.snl.salk.edu/~shlens/kl.pdf カルバック-ライブラ(Kullback-Leibler)ダイバージェンス(以下、DKL)は2つの確率分布の類似度を定量化する指標である DKL(p||q) = Σi pi log2(pi/qi) DKLは分布p,qに関して非対象であり、非負数である…
wiki抜粋： http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AB%E3%82%A4%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%A4%9C%E5%AE%9A これによると、 独立性の検定：2つの変数に対する2つの観察が互いに独立かどうかを検定する。カイ二乗の計算値は、確率分布が二項分布あるいは正規分布に…
ベクトルの内積(平均から各点への点の内積) まとまり具合 wiki:http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient ←こちらにまとまり具合と相関係数の対応について記載がある。じっくり考えてみる価値あり。 Rank化して相関係数…
論文は、こちら：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2629192/ 2つの変数x,y間に定義される量 I(X;Y) = ΣΣ p(x,y) log p(x,y)/p(x)p(y) 独立性の判断に使用。決定係数R^2と同様0以上1以下の値をとる 決定係数は線形回帰およびパラメトリック手法 …
パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測作者: C. M.ビショップ,元田浩,栗田多喜夫,樋口知之,松本裕治,村田昇出版社/メーカー: シュプリンガー・ジャパン株式会社発売日: 2007/12/10メディア: 単行本購入: 18人 クリック: 1,588回この商品を…
[パターン認識と機会学習 下] [第10章]
[Hagai Attias] [Gatsby Unit, University College London] [In Advances in Neural Information Processing Systems 12, 2000] 論文はこちら：http://www.goldenmetallic.com/research/nips99vb.pdf 1章：Introduction graphical modelをlearnする標準的方…
#線形回帰 yi = b0 + b1xi +εiにおいて、誤差項εiの仮定は次の4つ。 #1.εiの期待値は0である(i=1,2,…,n) #2.εiの各分散はすべて等しい(i=1,2,…,n) #3.εi,εuは無相関である(i≠u; i,u=1,…,n) #4.εiは正規分布にしたがう(i=1,…,n) #最小自乗法による推定の良さ…
#目的変数がカテゴリカル変数の場合は、目的変数がどのカテゴリーに #属するのかを予測するための方法としては、ロジスティクス回帰 #分析や判別分析などの方法を用いることが可能 #決定木は全体を説明変数を用いて段階的にグループ分けする #classification…
#ロジスティクス回帰分析は、1つのカテゴリカル変数を目的変数 #とし、その目的変数を説明変数で説明するモデルによる分析方法。#より実践的なのはこちら ################目的変数が2値の場合################ ##単項多重ロジスティック回帰 #個票データが…
Def n×n行列Aは半正定値 ⇔ 任意のn次元ベクトルxに対し、x^T A x ≧0 Def n×n行列Aは正定値 ⇔ 任意の非ゼロn次元ベクトルに対し、x^T A x ＞0 次の行列は半正定値であることが知られている。分散・共分散行列、モーメント行列、確率分布の特性関数、力学系の…
