この前勉強した空間補間のパッケージgstatを使っていたら、krige関数を使うところで、次の様なエラーが発生。 > P.dat.krige <- krige(Intensity~1, P.dat, dat.grid, model = P.m) [using ordinary kriging] "memory.c", line 58: can't allocate memory in…

単位根 において となる過程を「ランダム・ウォーク(RW, 酔歩)」と呼ぶ。この場合、この過程は、特性方程式がのとき1(単位根)を解にもつため、単位根過程と言う事が出来る。ちなみに、<1ならこの過程は定常過程となり、>1なら確率過程とはならない。 単位根…

現在は時系列解析にプライオリティを置いているが、前勉強した機械学習の手法があったので復習を兼ねて載せる。 こちらで、決定木(Decision Tree)のモデル作成と評価を行った。その精度を高めるために開発されたランダムフォレストという機械学習の手法の一…

前回までで、時系列を満たすARIMA(p,d,q)のパラメータの決定方法とその評価方法を見てきた。今回は実際に予測を行って効果を検証する。(そもそもARIMAモデルありきで考えてはいけないはず） データはここから落とした日産自動車の株価情報（日次終値）。Rで…

前回に引き続き、ARIMAモデル。今回はARIMA(p,d,q)を利用することを前提として、そのパラメータの決定をする。Rではarima()関数がパラメータを最尤推定してくれる。 データの下準備は以下。株価のデータを使ってみる。 stock <- read.csv("http://k-db.com/s…

前回、3次元データ(3列のデータ)の2次元カーネル推定を行ったが、別の手段を考える必要が出てきた。2次元のカーネル推定と言っても、 点(x,y)の分布から点の密度を滑らかな関数で推定する場合 点(x,y,z)の分布が与えられている場合に滑らかな分布の形状を推…

ARモデルとMAモデルを組み合わせたものがARMAモデル。p次のARモデルAR(p)とq次のMAモデルMA(q)を組み合わせてARMA(p,q)と書く。以下のようになる。 パラメータを増やすとモデルの自由度が増える一方、パラメータに起因する誤差も増加するが、Box-Jenkinsによ…

ポインタ変数については、理解に到達するまでやや彷徨ってしまったが… 変数へのアクセスポイント（ウィンドウズで言うショートカット） という理解が、自分は一番腹に落ちる気がする。もちろん、この理解によって発想が制約される可能性もあるので、ポインタ…

AR(Auto Regressive)モデルに対し、今度はホワイトノイズの線形結合形である MA(Moving Average)モデルを考える。(下記は1次のMAモデル） ホワイトノイズは線形定常過程に含まれるため、その線形結合であるMAモデルも当然線形定常過程となると理解した。 と…

emdistというパッケージを使おうとしたが、ソースにも書いてある通り、行列のサイズ制限や計算回数に制限が設けられており、都合が悪かったのでソースコードから変更することにした。備忘として、その手順を記す。 まず、ここからemdist_0.3-1.tar.gzをダウ…

こっちでAR1次モデルを扱ったが、2次以降も項が増えるだけで、理屈は似ている。 待ち時間にやってみた。今度はACFの結果も載せる。 AR2 <- function(n,b1,b2,a=0,sd=1,y0=0) { c <- rnorm(n,sd=sd) y <- rep(0,n) y[1] <- y0 for(j in 1:(n-2)) { y[j+2] <- …

線形定常過程とは、 定常過程のうち、ある時点の確率変数が、 それ以前の確率変数とランダムな変動（ホワイトノイズ） の加重平均 となっているものをいう。ホワイトノイズとは次の定義を満たすものを指す。 1. 全ての時点で、平均(期待値)が0である。 2. 全…

2次元データはこちらで例が載っていたので、ここでは3次元データで2次元カーネル推定を試してみる。MASSパッケージのkde2d関数が、ガウス分布のカーネルを用いて滑らかな密度推定を行ってくれる。 サンプルに用いるデータは、位置情報（lat, long)と各点にお…

C言語改訂版2 はじめて学ぶCの仕組み (CD-ROM付) (プログラミング学習シリーズ)作者: 倉薫出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2009/02/13メディア: 大型本購入: 2人 クリック: 6回この商品を含むブログ (5件) を見る 定数(const)というものが取り上げられている…

前回までは、平均移動法と指数平滑法を道具とした時系列データの古典的予測方法を見てきた。しかしながら、これらの方法は（重みの度合の差こそあれ）過去に重みを振り分けて和・積を取ることで予想することを前提としており、これとは異なるアプローチもあ…

この時のコメントでNKさんは以下のようにおっしゃっていた。 ”C言語の発想は「プログラマを信用して任せます」ということです。うまく書けば速いですが、正しく使いこなせるようになるまでが大変です。大衆車とF1カーの違いといいましょうか。” まさにその通…

C言語改訂版1 はじめてのプログラミング (CD-ROM付) (プログラミング学習シリーズ)作者: 倉薫出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2009/02/13メディア: 大型本購入: 3人 クリック: 14回この商品を含むブログ (3件) を見る #defineという機能があるらしい。 #defi…

C言語改訂版1 はじめてのプログラミング (CD-ROM付) (プログラミング学習シリーズ)作者: 倉薫出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2009/02/13メディア: 大型本購入: 3人 クリック: 14回この商品を含むブログ (3件) を見る 新規ファイルの作成(ファイルへの出力)…

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Linuxサーバー上で、OOM Killerなるものに処理中のプロセスを遮断される事例が多発。メモリが限界値を超えると、最も占有が大きいプロセスを自動的に遮断する模様。 以下のように書き込むことで、落とされたくないプロセスを選定出来る。 for i in $ (ps ux …

C言語改訂版1 はじめてのプログラミング (CD-ROM付) (プログラミング学習シリーズ)作者: 倉薫出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2009/02/13メディア: 大型本購入: 3人 クリック: 14回この商品を含むブログ (3件) を見る ポインタ変数とは 「変数などの場所を覚…

C言語改訂版1 はじめてのプログラミング (CD-ROM付) (プログラミング学習シリーズ)作者: 倉薫出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2009/02/13メディア: 大型本購入: 3人 クリック: 14回この商品を含むブログ (3件) を見る プロがおっしゃるに、C言語では以下のよ…

RはC言語で書かれているため、両者には共通点が多いようだ #include <stdio.h> main () { int age; age = 22; if (age >= 20) { puts("You are an adult"); } else { puts("You are a child"); } } 基本的な構文、演算子等は酷似している。(そもそもどの言語も似通っ</stdio.h>…

数学いらずの医科統計学 第2版作者: 津崎晃一出版社/メーカー: メディカルサイエンスインターナショナル発売日: 2011/03/24メディア: 単行本購入: 1人 クリック: 37回この商品を含むブログ (2件) を見る 29章 生存曲線の比較 生存曲線に、ハザード比が一貫し…

graph.norm <- function(x1,x2,m,s,oneway=FALSE,rev=FALSE) { sig <- sqrt(s) xmin <- m-4*sig xmax <- m+4*sig dx <- (xmax-xmin)/1000 x <- seq(xmin,xmax,by=dx) y <- dnorm(x,mean=m,sd=sig) xl <- c(xmin,xmax) yl <- c(0,max(y)*1.05) title = paste(…