Amazon.co.jp: ベイズ統計モデリング: R,JAGS, Stanによるチュートリアル 原著第2版: John K. Kruschke (著), 前田和寛 (翻訳), 小杉考司 (翻訳), 井関龍太 (翻訳), 井上和哉 (翻訳), 鬼田崇作 (翻訳), 紀ノ定保礼 (翻訳), 国里愛彦 (翻訳), 坂本次郎 (翻訳), 杣取恵太 (翻訳), 高田菜美 (翻訳), 竹林由武 (翻訳), 徳岡大 (翻訳), 難波修史 (翻訳), 西田若葉 (翻訳), 平川真 (翻訳), 福屋いずみ (翻訳), 武
COVID-19 日本国内の潜在的な陽性者数を推定する試み - StatModeling Memorandum
日本国内の潜在的な陽性者数を推定することは有益ですが、簡単ではありません。PCR検査がランダムになっていないことが推定を難しくしています。有症状者が検査されやすいというselection biasがあるからです。この記事ではいくつか仮定を置いて潜在的な陽性者数を推定したいと思います。 仮定 全国民のうち潜在的に陽性になっている割合 この割合は年代によらず一定と仮定します。ここでは と書きます（posはpositiveの略）。例えば0.0001なら日本人約1億2千万人中、おおよそ12000人が潜在的に陽性になっている計算です。 なお、国民の年代別人口の値はこのページの令和2年3月報 （令和元年10月確定値，令和2年3月概算値） （PDF：301KB） の「2019年10月1日現在（確定値）」の総人口 男女計の値を使用しました。 陽性者中の有症状者の割合 若年層で無症状が多いなど、年代で異なる
Isabelle/Isar（その１） - ATPとCASのこと
Isabelle/HOLはHOLのラッパーですが，HOLにはない「推論規則による（危うげな部分も含む）マッチング」が特徴です．ただしかつてのapply-doneによるタクティック列挙の証明は，現在は構造化された言語Isar上でのエミュレーションとなっており，証明のスタイルは，システムが生成するサブゴールを人間が復唱したのち逐次証明する，悪く言えば迂遠，良く言えば修正が容易で読み易い？もの（Isar＝Isabelle/HOL上のMisarではなく，Intelligible semi-automated reasoning．http://isabelle.in.tum.de/Isar/）に移行，結果として多様な証明が書けるシステムとなっています． apply-doneスタイルの証明についてはチュートリアルの翻訳（http://d.hatena.ne.jp/caeruiro/20100314/1
プチコンまとめWiki (初代/mkII)
管理人からのおしらせ 「プチコン作品リンク集」と「リンク集」の境界があやふやになってきていたので、後者に統合しました。もともとは、プログラムリストをブログなどで公開しているサイトを集める目的で作ったページでしたが、リンクの数が増え内容も多様化し、どちらに載せるかの線引きが難しくなってきたので、いったん作品リンク集をなくすことにしました。(2013/6/30) プログラムリストなどに表示しているプチコンフォントのデータを、FontForge というソフトを使って削減したものに差し替えました。1.1MB から 38KB に大幅サイズダウンしているので、従来よりもページの表示が速くなったかもしれません。また、オプションを指定することで、プチコンフォントにひらがなが使えるようになりました。詳しくはヘルプをごらんください。(2013/6/22) 音楽共有サイト SoundCloud の音声を貼り付け
d.y.d. 文字コード＆ベイズ推定
12:21 06/05/28 うたひめ 先日の記事に書いたように KOKIA にハマりまして、 とりあえず片っ端から聴いてみることにしました。まずは 1st アルバムの 『songbird』 から … …４曲目の "白い雪" ヤバい。超ヤバい。なんだこれ。ツボすぎる。 ベスト盤を聴いたとき感じた揺らぎなく落ち着いた歌唱力的な曲を期待して聴きはじめたら、 予想外の声質の歌が飛び込んできてびっくりしました。もちろん抜群に巧いのに かわりはないんですが、ずっと儚げな、ガラス細工みたいなイメージの、ああ、その、 つまり白い雪みたいな雰囲気の綺麗な声で。その声と奇跡的にマッチしたメロディ。 すごいなあ。９曲目の "ありがとう…" もベスト盤でのリテイクと比べて同じ印象で、 Amazonのreview で TenderBerry さんという方が近いことを書いておられました。 しかし書いてて自分の語彙の
ベイズ推定 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ベイズ推定" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2018年12月） ベイズ推定（ベイズすいてい、英: Bayesian inference）とは、ベイズ確率の考え方に基づき、観測事象（観測された事実）から、推定したい事柄（それの起因である原因事象）を、確率的な意味で推論することを指す[1]。 ベイズの定理が基本的な方法論として用いられ、名前の由来となっている。統計学に応用されてベイズ統計学[2]の代表的な方法となっている。 ベイズ推定においては、パラメータの点推定を求めることは、ベイズ確率（分布関数）を求めた後に、決められた汎
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