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共分散と相関係数の定義について過去に書いていた。 そもそも共分散が発生するのは、2つの確率変数が連動して動くから。 2つの確率変数が独立している場合は、共分散、相関係数共にゼロ。 共分散の定義 まず、 …

スキーマをコピーする方法はない。 代わりに以下の方法で同じ効果を得る。 スキーマ名Aをスキーマ名Bに変更する スキーマ名Bの状態でpg_dumpする スキーマ名Bをスキーマ名Aに変更する スキーマ名B …

平均\(\mu\)、標準偏差\(\sigma\)からなる母集団から標本を取り出したとき、 標本の平均は母集団の平均\(\mu\)に収束する。 では、もう一つの統計量である標準偏差はどうか。 意外と簡単 …

前の記事で線形単回帰において訓練データから回帰係数を求める方法を書いてみた。 標本平均を使って母平均を推測する話とリンクさせることで、 回帰係数の95%信頼区間を求めることができた。 回帰係数\(\h …

HTTPSを強制するために .htaccess に細工をするのは有名。例えば以下のような書き方が王道。

これをそのままElasticB …

言語仕様に拘りがあるタイプではなさそうで、かなり平易。 クラスの定義 public,private修飾子を指定したメソッドを持つクラスを定義してみる。 インスタンス化はnewが要らないんだな。 [cr …

確率変数XとYが微妙に連動して動くときに何が起こっているのか。 状態空間モデルとベイズ統計で理解が必須なので、全くわからないながらもまとめてみる。 2次元確率分布の共分散と相関係数は次回で、まずは確率 …

Azureクラウド。データと特にAIの世界で頭ひとつ抜け出しそうだ。 有限な時間を有効に使うには、”ベストソリューション”に全振りすることが適切だと信じているが、 一方で、それ …

正規分布の特性から、逆に95%の確率で出現を言い当てられる区間を決められることを読んだ。 標準正規分布、一般正規分布の95%予言的中区間についてまとめてみる。 標準正規分布の95%予言的中区間 平均\ …

今回から、atomにmathjax-wrapperを入れてatomで数式入り文章を書いてみる。 数式を書くと瞬時にプレビューができて、10倍は速くなった気がする。1時間くらいで書いてみる。 母集団の\ …

参考にしている書籍が薄すぎて悲しくなるが、サクサクっと読み進めてみる。 やはりJavaだからかクラス関係の記述が多いな。 パッケージのインポート kotlinのインポート構文はJava相当の書き方がで …

YouTubeの動画は16:9なので、16:9以外のアスペクト比にすると、 動画が内接するように上下左右に黒帯が出る。 アスペクト比を変えた矩形にクリッピングして、 それをレスポンシブにする例がなかっ …

セッション毎にプロセスが動いている。 pg_terminate_backend()を使ってプロセスを落とせば良い。 動いているプロセスを落とせばセッションは切れる。 killで落とすと上手くいかないの …

そろそろ適当なデータを見つけてきて手法を試すのとは別に、 自力でデータを作って試してみたいと思い、NumPyを使った生成法を調べてみた。 一口に乱数といっても、正規分布に従う標本の生成のこと。 多次元 …

タイトルの通り、Azure Functionsの機能をまとめてみた。 課金モデル 課金モデルが5パターンあるのではなく、運用方式が5パターンあり、それぞれ課金方式が違う。 呼称がMECEでなかったり公 …

母平均\(\mu\)、標準偏差\(\sigma\)の正規分布から\(n\)個の標本を無作為抽出したとき、 \(n\)個の標本について二乗和\(V\)を計算した場合\(V\)はどのような分布をするか。 …

FitbitAPI 詳細な心拍数データを時系列で取得する おそらく、Fitbitに蓄えられているデータのうち最も利用価値が高いであろう、詳細な心拍数データを取得してみる。ドキュメントの先頭に以下の記述 …

正規母集団からの推定をやる前に、正規分布の再生性の理解が必要だったのでまとめてみる。 独立な確率変数\(X_1\)、\(X_2\)がそれぞれ確率分布\(g(x)\)、\(h(x)\)に従うとする。 各 …

はじめに どうすれば、開発者に喜ばれるAPIを設計できるのか、RESTFulAPI設計のバイブル「Web API Design – Crafting Interfaces that dev …

期待値、分散、歪度、尖度…、確率分布を形成する確率密度関数の特徴を表す値で、 実は、相互に変換できる値なのだという…。読んでいったら若干感動したのでまとめてみる。 40近いオッ …