スピン系のグラフ表現とImproved Estimator - Qiita
はじめに スピン系をモンテカルロシミュレーションする時、Swendsen-Wang法やWolff法など、Fortuin-Kasteleyn表現を用いたクラスターアップデートアルゴリズムを使うと非常に効率良くサンプリングができます。さらに、Fortuin-Kasteleyn表現が得られている時、普通にサンプリングするよりも分散が小さくなるImproved Estimatorを構成できます。 本稿では、Ising模型の磁化やビンダー比のImproved Estimatorの導出と、どのくらい分散が小さくなるのかの説明をします。 コードは https://github.com/kaityo256/mc/tree/master/improved_estimator に置いておきます。 Improved Estimatorとは サイコロとコインの例 Improved Estimatorを一言で言うと
レイテンシーを計算する技術の話 - LINE ENGINEERING
こんにちは、LINEメッセンジャーのサーバーサイドとモニタリングプラットフォームの開発を担当しているフィ（@dxhuy）です。この記事はLINE Advent Calendar 2017の20日目の記事です。 今日は、モニタリングシステムでよく使うレイテンシーやその計算方法などについて紹介したいと思います。LINEでは、日々ユーザが楽しくメッセージを送れるように、システムの安定性を第一に考えています。安定したシステムを保つためにたくさんの指標を見守る必要がありますが、その指標の1つが「レイテンシー」です。 ウィキペディアでは、レイテンシーは以下のように定義されています。 デバイスに対してデータ転送などを要求してから、その結果が返送されるまでの不顕性の高い遅延時間のこと インターネットサービスにおいては、レイテンシーは基本的に「レスポンスタイム」のことです。つまり、リクエストを受けてからレス
『 データ分析基盤Night #2 』に参加してきた #データ分析基盤Night - 試纏
データ分析基盤Night #2 - connpass 2017/04/26 データ分析基盤Night #2 #データ分析基盤Night - Togetterまとめ 前回第1回に引き続き抽選に当たったのでこの日参加してきました。 『 データ分析基盤Night #1 』に参加してきた #データ分析基盤Night - 試纏 会場は株式会社FiNC様＠有楽町。有楽町駅ビックカメラのすぐ隣、交通の便は超良い場所です。 会場内もとてもオシャレで綺麗なオフィスでした！ 挨拶 ウェルネスタイム(軽いストレッチ) by FiNC FiNCの分析基盤の概要 発表資料 発表内容 freee のデータ分析基盤の全容 発表資料 特徴：他のサービスとどこが違うのか 構成：アーキテクチャ マーケティング 販売・サポート エンジニア ダッシュボード バッチ処理 辛み 展望・チャレンジ まとめ mercariのデータ分析基
nabokov7; rehash : 誤差を○%以内におさめるには，サンプル数(標本数)がどれくらい必要か (補)
November 29, 201000:29 カテゴリ統計 誤差を○%以内におさめるには，サンプル数(標本数)がどれくらい必要か (補) このブログ、以前に書いた「誤差を○%以内におさめるには，サンプリング標本数がどれくらい必要か」という記事へのアクセス数がけっこうコンスタントにあるんですよね。自分でも時々必要になる情報なので、自分用メモも兼ねて書き留めておいたんだけど、いまみてみたらリンク先が軒並み not found になってる... というわけで、このページに簡易計算機を作っておきました。 例えば「あなたはこの番組を見ましたか? (yes/no)」というような質問を○人にして、その結果が yes○% : no○% だったときに、その誤差はどれくらいか」(あるいは誤差○％以内におさめるには最低何人に質問すべきか) を知りたいときに使います。必要とする精度からサンプル数を計算したり、回答
これは恐ろしい！全く同じ画面でA/Bテストを実施したら・・・ - Feel Like A Fallinstar
Webの世界ではもはや数値検証が当たり前になりつつありますが、その前提を揺るがすような最新事例を紹介したいと思います。 ソースは以前採り上げたA/B test.comです。マンガでわかる統計学 trudne.plというサイトのでは、ォーム画面についてのテストで、何と全く同じインターフェースを2つ用意し、50%ずつに振り分けて数値を比較するという試みを行いました。 その画面がこちらです。画面自体は、さほど代わり映えしないフォームですね。 ところが、この画面に約5,000ずつ程度のアクセスを集めてフォームのコンバージョン率を測定したところ・・・ 全く同じ画面でA/Bテストを実施しても、差異が発生 以下が2つ（1つ）の画面の比較結果です。 画面1 7.1% Conversion Rate （4963アクセス、350コンバージョン） 画面2 5.8% Conversion Rate （4952アク
みんなビックデータビックデータって言ってるけど 名寄せとかどうしてんの？
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsKurio // The Social Media Age(ncy)
『iOS のバージョン、端末、国別シェア』
iOS 向けのアプリを作るにあたって、いったいどのバージョンの iOS や端末、言語を重視して作るべきだろうかという疑問は必ず湧いてくる。 いろいろ探した結果、以下のページに2013年5月現在の見事な統計が載せられていた。 Mobile Hardware Statistics (iOS) http://stats.unity3d.com/mobile/index-ios.html 1. iOS バージョン iOS 6.1: 77.8% iOS 6.0: 11.4% iOS 5.1: 8.0% iOS 5.0: 1.5% iOS 4.3: 1.3% Others: 0.1% これを見れば iOS 6.0 以上は 89.2%、すなわち約9割とすごいパーセンテージになっている。 Android ではこうはいかないだろうなと思う。 新しく作るアプリは、最低サポートバージョンを 6 にしても、取りこ
この夏Google Analyticsが新しくなるって知ってた？Universal Analyticsを予習しよう - Qiita
この夏Google Analyticsが新しくなるって知ってた？Universal Analyticsを予習しようJavaScriptGoogleAnalytics 意外と認知度が低い感じですが、Google Analyticsがそろそろ新しくなりますよ！ 現在パブリックベータとして提供されているUniversal Analyticsが 予定では 7月中 に正式リリースになります。つまり今月！ 世の中見渡していると非エンジニアなウェブマスター向けの紹介記事が多い印象なので、ここではJavaScriptのインタフェースがどう変わったか、それを使ってエンジニアはどういうことができるようになるか、みたいな、よりエンジニア向けの話題を中心に書いてみたいと思います。 ソースは公式ドキュメントなので、より詳しく知りたい方はそちらを参照してください。 簡単なまとめ Universal Analytics
Flurry | Mobile App Analytics Platform for Android & iOS
Flurry Mobile Analytics, including SDK and Analytics UI, will sunset on March 15, 2024. We're committed to assisting you during this transition. Thank you for being part of our journey.
Hive (SQL-style) Query Language | Treasure Data
{"serverDuration": 35, "requestCorrelationId": "b45a8231fbaabbfb"}
Treasure Data Analytics 第1回 〜Treasure Data Cloud Warehouse について（前編）〜 - doryokujin's blog
はじめに Treasure Data Analytics シリーズは，Treasure Data の提供するクラウドサービス上で実行可能な様々なデータアナリティクスのユースケースなどを紹介して行く長いシリーズです。第1回および第2回では「Treasure Data」とは何か，またその特徴およびメリットは何かについて紹介する予定です。 第1回では Treasure Data の提供する Cloud Data Warehouse サービスのイントロダクションを，第2回では「データアナリティクスを行うための Platform とは」という観点で Treasure Data の魅力をお伝えできればと思っています。 ※ なお Treasure Data は高度なインフラ・ソフトウェアテクノロジーを駆使しておりますが，本シリーズはデータアナリティクスを主眼においており，このサービスを支えるインフラ基盤
Google、訪問者の流れを視覚化する機能を「Google Analytics」に追加
Google Analyticsに、サイト訪問者がどこから来て、サイト内でどのような経路をたどったのか、ゴールにたどりついたのかを視覚化するツールが追加される。 米Googleは10月19日（現地時間）、無料のWeb分析サービス「Google Analytics」に、Webサイト訪問者のサイト内での動きを視覚化するツールスイート「Flow Visualization」を追加したと発表した。まずは2つの機能「Visitors Flow」と「Goal Flow」が数週間以内に利用できるようになる。 Visitors Flow Visitors Flowは、訪問者の流れをトラフィックのソースやキャンペーン、Webブラウザなどの項目別に視覚的に表示する。流入もとのサイトからサイトからの離脱先までに訪問者がどのページをたどったかや、ページごとのページビューが表示される。 ノードは多くの訪問者の流れに
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://www.sawadaru.com/blog/?p=1199
ABテストは 「C」を見つける ためにある
http://openblog.meblog.biz/article/17780599.html
Plotly: Low-Code Data App Development
Sign in - Google Accounts
notfound
TechCrunch
Twitter解析「TwiTraq」無料でクチコミを分析するツール