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rlangと戯れて気が付いたこやつとの私的正しい付き合い方 - My Life as a Mock Quant
掲題の件、Tidy Evalというかrlangパッケージを、下記の記事をはじめいろいろ使いこなそうと試行錯誤してきた。 いい加減、俺なりの楽なやり方が見つかったのでまとめておく。 eval(parse(text=...))をモダンに書きたい - My Life as a Mock Quant 全ての引数の名前と値をlistとして取得したい - My Life as a Mock Quant rlangパッケージとかTidy Eval周りをお勉強するための日本語の参考資料は、油谷さんのこれしかほぼこれしかないと思う。 dplyr再入門（Tidyeval編） - Speaker Deck ちなみに俺はとっかかりとして、このHadleyの動画が一番しっくりきた。 www.youtube.com これを見た後 Programming with dplyr • dplyr を読めばなんとなく使いこな
EMアルゴリズムによる右打切りポアソン分布のパラメータ推定（Rcpp） - 廿TT
右打切りのポアソン分布なんてあまり例がないかもしれないが、むりやり考える。 仮定1：ある機械の部品はレート のポアソンプロセスに従って繰り返し故障する。 仮定2：部品が故障したとき、ユーザーはポアソンプロセスとは独立に確率 でその機械の使用をやめる。 で部品を交換して継続して使用する。 我々はユーザーごとに単位時間あたりの交換回数 と、ユーザーが機械の使用をやめたか否か を観測する。 ここで はユーザーが機械の使用をやめた場合に 1、継続して使用する場合に 0 の値をとる。 このデータから単位時間あたりの平均故障回数 を推定したい。 シミュレーションとパラメータ推定 上記のモデルのシミュレーションとEMアルゴリズムによるパラメータ推定のコードは以下のようになりました。 #include <Rcpp.h> using namespace Rcpp; // [[Rcpp::export]] D
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