통계학 지수 분포 및 최대 우도 추정 (MLE) 파이썬 코드 예제 여기서는 지수 분포에 관한 기본적인 문제와 그와 관련된 최대 우도 추정량의 문제를 파이썬으로 풀어보고 싶습니다. 우선은 여러분의 준비. 다음으로 확률 밀도 함수의 그래프를 그려 보겠습니다. 마지막으로 주어진 문제를 해결합니다. 이번에는 최대 우도 추정량의 문제를 풀어 봅시다. 우도 함수를 정의. 변수가 t가 아닌 x로 바뀝니다. (보통은 x가 아닌 λ를 사용합니다.) 다음으로 로그 우도 함수... 파이썬Python3sympy통계학 mapply로 이중 루프를 피해 보았습니다. R의 apply계 중에서도 이채를 내고 있는 mapply의 사용법의 예를 써 보았습니다. 아래 그림과 같이, 1. 50m×50m 안에 2000개의 점이 흩어져 있다. 2. 각 점에 대해 반경 5m 이내에 있는 다른 점의 수를 세는다. 라는 예로 생각해 보겠습니다. 데이터 준비 이 데이터에서 아래와 같은 결과를 원합니다. ID 주변 수 ID_1 ID_2 ID_3 ID_2000 루프 1 : 대상... statisticsR통계학 Chart.js로 회귀 직선 그리기 R과 Python + matplotlib에서는 쉽게 그릴 수있는 회귀 직선을 JavaScript의 그래프 라이브러리 "Chart.js"로 그립니다. 다음은 산점도를 그리는 데이터에서 회귀식을 구하여 회귀 직선을 그리는 샘플입니다.... chart.js자바스크립트데이터 시각화데이터 분석통계학 파이썬에서 다차원 척도 (MDS) ~ 거리 행렬에서 위치 관계 재현 ~ n 개체 간의 비유사도 또는 거리가 주어질 때, 이들 n 개체의 위치 관계를 (저차원) 좌표로 표현하는 기법으로서 다차원 척도법 (MDS : Multi-Dimensional Scaling) 입니다. MDS의 수리적인 해설은 다른 기회에 양보하는 것으로, 이번은 scikit-learn의 패키지를 사용해 MDS를 시험해 보겠습니다. MDS에는 크게 나누어 계량 MDS와 비계량 MDS로 나눌 수 ... 파이썬데이터 분석다차원 척도법통계학scikit-learn Python으로 생존 시간 분석 ~ Nelson-Aalen에 의한 위험 비율 추정 ~ 생존 분석의 Python 패키지lifelines를 사용하여 Nelson-Aalen에 의한 위험 비율을 추정합니다. 본 기사는 다음 기사의 일본어 번역이 됩니다. 【본 기사의 대상】 다음 기사의 연속입니다. 생존 함수는 생존 데이터 세트를 요약하고 시각화하는 좋은 방법이지만 유일한 방법은 아닙니다. 모집단의 해저드 함수 $h(t)$에 관심이 있을 때, 불행히도 KM 추정량으로 변환할 수 없다.... 파이썬생존 시간 분석lifelines데이터 분석통계학 데이터가 치우칠 때의 편차는 어떻게 할까 전문가 이외의 사람이 파악하고 있는 통계학은 아마 평균치가 기준이 되고 있어, 거기로부터 분산등을 계산해, 하고 싶은 것의 단서로 한다고 생각합니다. 최근 일에서, 「어떤 분포를 모르는 때에는 어떻게 보면 좋을까」라고 의문으로 생각하는 일이 있었습니다. 예를 들어 실험 데이터를 볼 때 등, 통상은 정규 분포나 이항 분포 등의 평균이 가장 빈번한 것을 상정한다고 생각합니다. 어떻게 데이터의 경... 데이터 분석초보자통계학확률 대수의 법칙 시뮬레이션 도쿄 대학 출판회에서 출판되고 있는 「 」에서 해설되고 있는 「대수의 법칙」에 대해서, 컴퓨터 시뮬레이션하고 있는 결과가 게재되고 있습니다. 어떤 시뮬레이션을 했는지 자신도 시도해 보았으므로 결과를 기재해 둡니다. ■ Python 샘플 코드 ■ 결과 <1회째> <2회째> <3회째> <4회째> ■ 정리 1회째~3회째는 시행 횟수가 증가함에 따라, 확실히 수렴하고 있는 것을 볼 수 있습니다. 4... 통계학 소식을 거절한 잠수함을 베이즈 추정으로 찾기 이때의 수색에 사용된 것이 베이즈 추정을 이용한 베이즈 수색(Bayesian Search)입니다. 먼저 수색 영역을 셀로 정의합니다. 이것에 항로나 최종 보고된 위치 등의 정보로부터, 그 셀마다의 추량의 발견 확률을, 사전 확률로서 이하와 같이 확립 분포로 표현합니다. 빨간색 X는 실종된 수색 대상입니다. 위에서 나타낸 수색 대상의 경우 $i=(16,10)$로 표현한다. i에 수색 대상이 있... 파이썬통계학베이즈 추정 [Python] [데이터가 보이지 않는 손] OuraRing에서 mets를 얻고 U 분포를 따르는지 조사해 보았습니다. 손목에 손목 밴드 가속도 센서를 부착하여 신체 운동 횟수 (N 회/분)를 측정합니다 일정 기간 동안 신체 운동 횟수의 출현 빈도 누적 확률을 세로 축으로 취합니다 (대수 눈금) 60회/분의 활동은 하루의 절반을 차지한다(차지하게 된다) 60~120회/분의 활동은 하루의 1/4을 차지한다(차지하게 된다) 예를 들어, 어느 일이 60~120회/분의 운동량이라고 하면, 그 일은 하루 동안 1/4 ... 파이썬통계학 IQ와 편차 값의 변환 방법 여기서의 편차값은 IQ 시험에서의 것이며, 대학 입시 시험 등의 학력 시험에서의 편차값과는 다른 것을 이해해 주세요. IQ(지능 지수)란 지능 검사 결과를 나타내는 지표 중 하나로 퀴즈 프로그램 등에서 자주 나오는 녀석입니다. 예전에는 $$IQ=\frac{정신연령}{실연령}*100$$ 에서 계산했다고합니다. 현재 $$IQ=\frac{개인 점수 - 같은 연령 집단의 평균 점}{\frac{1}{... 통계학다른 Q 상관 계수, 코사인 유사도의 관계 상관 계수와 코사인 유사도의 차이와 유사성에 대해 정량적으로 쓰여진 사이트가 별로 없었기 때문에 조사 견해를 메모로 남긴다. 이번에 취급하는 데이터를 다음과 같이 정의한다. 상관 계수는 다음과 같이 정의된다. 코사인 유사도는 다음과 같이 정의된다. 또한, 다음과 같이 표현할 수도 있다. 상기와 같이, 0.0 이상, 1.0 미만의 균일 분포로부터 100개의 데이터를 얻은 것을 $x, y$로 한... 검정 통계량코사인 유사도상관 계수벡터통계학 대수의 법칙 때문에 시도했다. 통계학 공부를 하고 있어 「대수의 법칙」이 나왔습니다. 법칙의 내용적으로는, 「뭐 어쩌면 그렇겠지」라는 느낌이었습니다만, 일단 시뮬레이션해 보는가 하는 것으로, 했던 것을 정리해 보려고 생각합니다. 서로 독립적인 확률 변수 $X_1,X_2,...,X_n$가 모평균 $\mu$일 때 표본 평균 $\frac{X_1+X_2+...+X_n}{n}$는 n이 크다. 과연 모 평균에 가까워지는 것. 이 수... 대수의 법칙파이썬통계학 통계 검정 2급에 가장 빠르게 합격하는 이야기 PBT와 CBT의 차이 최근 CBT 방식의 시험으로 통계 검정 2 급에 합격 할 수 있었으므로 그 체험기를 쓰려고했습니다. 자신은 대학생입니다만, 올해의 여름방학은 세상의 풍조도 있어 외출을 앞두고, 너무 여가이므로 YouTube에서 요비노리의 타쿠미씨의 동영상을 보고 있었는데 통계학을 재미있게 말하기 때문에 왠지 공부해보고 싶다 그것이 있었기 때문입니다. 최근에는 다음과 같은 대중 매체 빌어 먹을 그래프가 있기 ... 통계학 입문통계 검정초보자자격 시험통계학 가설 검정 이해 한마디로 정리하면 "부분에서 전체 (모집단)를 추리한다" 목적 모집단 추정 ex "N장의 동전을 던져 10회 표가 나왔다"라는 데이터(결과)가 있다. 보통으로 (확률적으로) 생각하면 20장(2분의 1) · · 그러나 결과는 항상 확률대로가 아니라 장미 따라서 +1,2 21장, 22장 or -1,-2 19장, 18장으로 추정해도 타당하다고 할 수 있다. 그럼 · · Q 모수 N의 추정으로서 어... 가설 검정통계학 많이 재고 된 기사는 많이 허벅지 붙는 것인가?・・「Qiita 피스톡수」와 「피하테부수」의 상관을 분석해 보았다 QiitaAPIv2의 걸음으로, Qiita의 기사를 어느 정도 취득할 수 있게 되었기 때문에 여러가지 분석해 보고 싶은 시리즈입니다. Qiita 뿐만이 아니라, 하테부토의 상관도 조사해 보겠습니다. 감각적으로는 많이 스톡된 기사는 당연히 아마도 많이 붙어 있습니다만, 정말 그런 것인지 실제로 분석해 보았습니다. 사전 준비(데이터 취득) Qiita 기사는 QiitaAPIv2에서 10,000건을... QiitaAPIPHP하테나 북마크Excel통계학
지수 분포 및 최대 우도 추정 (MLE) 파이썬 코드 예제 여기서는 지수 분포에 관한 기본적인 문제와 그와 관련된 최대 우도 추정량의 문제를 파이썬으로 풀어보고 싶습니다. 우선은 여러분의 준비. 다음으로 확률 밀도 함수의 그래프를 그려 보겠습니다. 마지막으로 주어진 문제를 해결합니다. 이번에는 최대 우도 추정량의 문제를 풀어 봅시다. 우도 함수를 정의. 변수가 t가 아닌 x로 바뀝니다. (보통은 x가 아닌 λ를 사용합니다.) 다음으로 로그 우도 함수... 파이썬Python3sympy통계학 mapply로 이중 루프를 피해 보았습니다. R의 apply계 중에서도 이채를 내고 있는 mapply의 사용법의 예를 써 보았습니다. 아래 그림과 같이, 1. 50m×50m 안에 2000개의 점이 흩어져 있다. 2. 각 점에 대해 반경 5m 이내에 있는 다른 점의 수를 세는다. 라는 예로 생각해 보겠습니다. 데이터 준비 이 데이터에서 아래와 같은 결과를 원합니다. ID 주변 수 ID_1 ID_2 ID_3 ID_2000 루프 1 : 대상... statisticsR통계학 Chart.js로 회귀 직선 그리기 R과 Python + matplotlib에서는 쉽게 그릴 수있는 회귀 직선을 JavaScript의 그래프 라이브러리 "Chart.js"로 그립니다. 다음은 산점도를 그리는 데이터에서 회귀식을 구하여 회귀 직선을 그리는 샘플입니다.... chart.js자바스크립트데이터 시각화데이터 분석통계학 파이썬에서 다차원 척도 (MDS) ~ 거리 행렬에서 위치 관계 재현 ~ n 개체 간의 비유사도 또는 거리가 주어질 때, 이들 n 개체의 위치 관계를 (저차원) 좌표로 표현하는 기법으로서 다차원 척도법 (MDS : Multi-Dimensional Scaling) 입니다. MDS의 수리적인 해설은 다른 기회에 양보하는 것으로, 이번은 scikit-learn의 패키지를 사용해 MDS를 시험해 보겠습니다. MDS에는 크게 나누어 계량 MDS와 비계량 MDS로 나눌 수 ... 파이썬데이터 분석다차원 척도법통계학scikit-learn Python으로 생존 시간 분석 ~ Nelson-Aalen에 의한 위험 비율 추정 ~ 생존 분석의 Python 패키지lifelines를 사용하여 Nelson-Aalen에 의한 위험 비율을 추정합니다. 본 기사는 다음 기사의 일본어 번역이 됩니다. 【본 기사의 대상】 다음 기사의 연속입니다. 생존 함수는 생존 데이터 세트를 요약하고 시각화하는 좋은 방법이지만 유일한 방법은 아닙니다. 모집단의 해저드 함수 $h(t)$에 관심이 있을 때, 불행히도 KM 추정량으로 변환할 수 없다.... 파이썬생존 시간 분석lifelines데이터 분석통계학 데이터가 치우칠 때의 편차는 어떻게 할까 전문가 이외의 사람이 파악하고 있는 통계학은 아마 평균치가 기준이 되고 있어, 거기로부터 분산등을 계산해, 하고 싶은 것의 단서로 한다고 생각합니다. 최근 일에서, 「어떤 분포를 모르는 때에는 어떻게 보면 좋을까」라고 의문으로 생각하는 일이 있었습니다. 예를 들어 실험 데이터를 볼 때 등, 통상은 정규 분포나 이항 분포 등의 평균이 가장 빈번한 것을 상정한다고 생각합니다. 어떻게 데이터의 경... 데이터 분석초보자통계학확률 대수의 법칙 시뮬레이션 도쿄 대학 출판회에서 출판되고 있는 「 」에서 해설되고 있는 「대수의 법칙」에 대해서, 컴퓨터 시뮬레이션하고 있는 결과가 게재되고 있습니다. 어떤 시뮬레이션을 했는지 자신도 시도해 보았으므로 결과를 기재해 둡니다. ■ Python 샘플 코드 ■ 결과 <1회째> <2회째> <3회째> <4회째> ■ 정리 1회째~3회째는 시행 횟수가 증가함에 따라, 확실히 수렴하고 있는 것을 볼 수 있습니다. 4... 통계학 소식을 거절한 잠수함을 베이즈 추정으로 찾기 이때의 수색에 사용된 것이 베이즈 추정을 이용한 베이즈 수색(Bayesian Search)입니다. 먼저 수색 영역을 셀로 정의합니다. 이것에 항로나 최종 보고된 위치 등의 정보로부터, 그 셀마다의 추량의 발견 확률을, 사전 확률로서 이하와 같이 확립 분포로 표현합니다. 빨간색 X는 실종된 수색 대상입니다. 위에서 나타낸 수색 대상의 경우 $i=(16,10)$로 표현한다. i에 수색 대상이 있... 파이썬통계학베이즈 추정 [Python] [데이터가 보이지 않는 손] OuraRing에서 mets를 얻고 U 분포를 따르는지 조사해 보았습니다. 손목에 손목 밴드 가속도 센서를 부착하여 신체 운동 횟수 (N 회/분)를 측정합니다 일정 기간 동안 신체 운동 횟수의 출현 빈도 누적 확률을 세로 축으로 취합니다 (대수 눈금) 60회/분의 활동은 하루의 절반을 차지한다(차지하게 된다) 60~120회/분의 활동은 하루의 1/4을 차지한다(차지하게 된다) 예를 들어, 어느 일이 60~120회/분의 운동량이라고 하면, 그 일은 하루 동안 1/4 ... 파이썬통계학 IQ와 편차 값의 변환 방법 여기서의 편차값은 IQ 시험에서의 것이며, 대학 입시 시험 등의 학력 시험에서의 편차값과는 다른 것을 이해해 주세요. IQ(지능 지수)란 지능 검사 결과를 나타내는 지표 중 하나로 퀴즈 프로그램 등에서 자주 나오는 녀석입니다. 예전에는 $$IQ=\frac{정신연령}{실연령}*100$$ 에서 계산했다고합니다. 현재 $$IQ=\frac{개인 점수 - 같은 연령 집단의 평균 점}{\frac{1}{... 통계학다른 Q 상관 계수, 코사인 유사도의 관계 상관 계수와 코사인 유사도의 차이와 유사성에 대해 정량적으로 쓰여진 사이트가 별로 없었기 때문에 조사 견해를 메모로 남긴다. 이번에 취급하는 데이터를 다음과 같이 정의한다. 상관 계수는 다음과 같이 정의된다. 코사인 유사도는 다음과 같이 정의된다. 또한, 다음과 같이 표현할 수도 있다. 상기와 같이, 0.0 이상, 1.0 미만의 균일 분포로부터 100개의 데이터를 얻은 것을 $x, y$로 한... 검정 통계량코사인 유사도상관 계수벡터통계학 대수의 법칙 때문에 시도했다. 통계학 공부를 하고 있어 「대수의 법칙」이 나왔습니다. 법칙의 내용적으로는, 「뭐 어쩌면 그렇겠지」라는 느낌이었습니다만, 일단 시뮬레이션해 보는가 하는 것으로, 했던 것을 정리해 보려고 생각합니다. 서로 독립적인 확률 변수 $X_1,X_2,...,X_n$가 모평균 $\mu$일 때 표본 평균 $\frac{X_1+X_2+...+X_n}{n}$는 n이 크다. 과연 모 평균에 가까워지는 것. 이 수... 대수의 법칙파이썬통계학 통계 검정 2급에 가장 빠르게 합격하는 이야기 PBT와 CBT의 차이 최근 CBT 방식의 시험으로 통계 검정 2 급에 합격 할 수 있었으므로 그 체험기를 쓰려고했습니다. 자신은 대학생입니다만, 올해의 여름방학은 세상의 풍조도 있어 외출을 앞두고, 너무 여가이므로 YouTube에서 요비노리의 타쿠미씨의 동영상을 보고 있었는데 통계학을 재미있게 말하기 때문에 왠지 공부해보고 싶다 그것이 있었기 때문입니다. 최근에는 다음과 같은 대중 매체 빌어 먹을 그래프가 있기 ... 통계학 입문통계 검정초보자자격 시험통계학 가설 검정 이해 한마디로 정리하면 "부분에서 전체 (모집단)를 추리한다" 목적 모집단 추정 ex "N장의 동전을 던져 10회 표가 나왔다"라는 데이터(결과)가 있다. 보통으로 (확률적으로) 생각하면 20장(2분의 1) · · 그러나 결과는 항상 확률대로가 아니라 장미 따라서 +1,2 21장, 22장 or -1,-2 19장, 18장으로 추정해도 타당하다고 할 수 있다. 그럼 · · Q 모수 N의 추정으로서 어... 가설 검정통계학 많이 재고 된 기사는 많이 허벅지 붙는 것인가?・・「Qiita 피스톡수」와 「피하테부수」의 상관을 분석해 보았다 QiitaAPIv2의 걸음으로, Qiita의 기사를 어느 정도 취득할 수 있게 되었기 때문에 여러가지 분석해 보고 싶은 시리즈입니다. Qiita 뿐만이 아니라, 하테부토의 상관도 조사해 보겠습니다. 감각적으로는 많이 스톡된 기사는 당연히 아마도 많이 붙어 있습니다만, 정말 그런 것인지 실제로 분석해 보았습니다. 사전 준비(데이터 취득) Qiita 기사는 QiitaAPIv2에서 10,000건을... QiitaAPIPHP하테나 북마크Excel통계학