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Rによるハイパフォーマンスコンピューティング入門聴講まとめ
1/24（月）に統計数理研究所で開催された 「Rを使ったハイパフォーマンスコンピューティング入門」 を聴講した際のまとめ。どなたでも編集できますので加筆修正あればぜひお願いします。
いろいろな都道府県別データ
[追記] 統計センターのSSDSE（教育用標準データセット）にいろいろな都道府県別・市区町村別データがまとめられています。 都道府県名は1973年のJIS X 0401「都道府県コード」で01の北海道から47の沖縄県までの並び順が定められている。Wikipediaの全国地方公共団体コードも参照。総務省の全国地方公共団体コードページには、これに「000」とチェックディジットを付けたもの（北海道なら「010006」）が載っている。 kenmei = c("北海道", "青森県", "岩手県", "宮城県", "秋田県", "山形県", "福島県", "茨城県", "栃木県", "群馬県", "埼玉県", "千葉県", "東京都", "神奈川県", "新潟県", "富山県", "石川県", "福井県", "山梨県", "長野県", "岐阜県", "静岡県", "愛知県", "三重県", "滋賀県
離散一様分布 - Wikipedia
離散一様分布（りさんいちようぶんぷ、英: discrete uniform distribution）は、確率論や統計学における離散確率分布の一種であり、有限集合の全ての値について、等しく確からしい場合である。 確率変数が n 個の値 k1, k2, …, kn を同じ確率でとりうるとき、離散一様分布と言える。任意の ki の確率は 1/n である。離散一様分布の単純な例としてサイコロがある。その場合の k がとりうる値は 1, 2, 3, 4, 5, 6 で、1回サイコロを振ったとき、それぞれの値が出る確率は 1/6 である。2個のサイコロを振って和をとると、もはや一様分布ではなくなり、とりうる値（2 から 12）によって確率が変わってくる。 離散一様分布の確率変数がとりうる値が実数の場合、累積分布関数を退化分布を使って表すことができる。すなわち、 ここで、ヘヴィサイドの階段関数 は、x
連合国はどうやってドイツの戦車生産数を割り出したのか | スラド サイエンス
本家/.「How Allies Used Math Against German Tanks 」より。 第二次世界大戦中、ドイツ軍の戦車は明らかに連合国のそれより優れていた。これは動かしようのない事実だったため、連合軍はドイツ軍の生産数を知ろうと躍起になったそうだ。 当初スパイ活動や通信傍受、捕虜への尋問などでこれを割り出したところ、毎月1400台生産しているとの推測が立てられた。しかし実際には、8ヶ月間続いたスターリングラードの戦いに同盟軍が投入した戦車の数はたった1200台だったことから、これは現実的な数字ではないと結論づけられたという。 正確な生産数を割り出すのに連合軍が次に目をつけたのが、戦車にふられたシリアル番号だったという。このシリアル番号を考察し、離散一様分布の最大値を推定する数式を元に割り出された生産数は「1940年の夏から1942年の秋までに毎月255台」であったとのこと
共分散構造分析とは？
項目応答理論とは別にもう一つ質問させていただきます。共分散構造分析というものが一体どういうものなのか教えてください。なぜ適合度の判定が出来るのかなどに触れていただけると嬉しいです。卒業論文で利用する予定なので、この理論について学部生として必要な分だけは理解しておきたいと考えています。主観で結構ですので、この点も踏まえて回答お願いします。 こんにちは． 項目応答理論も共分散構造分析も，名前はよく聞き，実際注目されているが，その原理を正しく理解して使っている人は少ない……というのが，学部生だけでなく，院生や先生レベルにおいても現状です．いわゆる数理的側面からこれらを理解するのは，心理学者としてはいささか荷が重く，少なくとも，ｔ検定や分散分析のように「知っていなければいけない」というものではなく，使いたい人が最低限のことを知っておくという性質の分析法でしょう． 私自身も共分散構造分析についてはよ
Rで二項分布のグラフを書く - コンテキストをマイニングするツールを作る
二項分布を計算するRの関数 二項分布って、結局”成功”の確率と言えるかも。つまり、サイコロを振って５と６が出るのを”成功”と定義する。とか、ある現象の成功をまず定義してしまう。そして、何回もトライしたとき、何回位が成功するかを考えるというモデルである。 二項分布を計算する組み込み関数は以下。参考サイトはここ。 dbinom(x, size, prob) # x : ベクトル, prob : 成功の確率 pbinom(q, size, prob, lower.tail = TRUE) # q : quantile のベクトル qbinom(p, size, prob, lower.tail = TRUE) # p : 確率ベクトル rbinom(n, size, prob) # n : 観測数， size : 試行数 とりあえずdbinom関数を使えば良いみたい・・・。例えば、成功確率が0.
Rの基本データ構造、よく使う関数紹介 - yasuhisa's blog
Agenda データ構造 たくさんある＞＜ ベクトル Rの格言 いろんなベクトルの作り方 規則的データの生成 同じデータを繰り返す ベクトルへのアクセスの方法 アクセス方法にもいろいろある まだまだあるよ、アクセス方法 行列 埋めていく順番 すでにあるベクトルを束ねる cbind rbind 行列へのアクセス方法 行列の基本演算 積がやっかい 積を求めたいときは「%*%」を使うべし 逆行列を求める ちなみに 行列式 固有値 配列 リスト 例 ちなみに unlistのtips リストへのアクセス リストは結構難しい＞＜ 例 リストの要素には名前を付けることができる Rでlistがどのように使われているか データフレーム 例 データフレームを作る データフレームに列を追加と削除 データフレームに行を追加 因子型 irisのデータでやってみる irisデータ 層別にSepal.Lengthの長さ
44. データの加工と抽出 - R-Source
論理ベクトルが TRUE となっている行にのみアクセスする．例えば x[sapply(x, is.numeric)] ならば数値データにのみアクセスする．
TAKENAKA's Web Page: 有意性検定の無意味さ
The Insignificance of Statistical Significance Testing 統計学的な有意性検定の意味のなさ Johnson, Douglas H. 1999. The Insignificance of Statistical Significance Testing. Journal of Wildlife Management 63(3):763-772. Jamestown, ND: Northern Prairie Wildlife Research Center Home Page. http://www.npwrc.usgs.gov/resource/1999/statsig/statsig.htm (Version 16SEP99). この論文の存在は， 久保拓弥さん（北大）の ページで知りました． The Wildlife Soci
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社会統計学第６回
正規分布と標準偏差