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向ヶ丘遊園にANYTIME FITNESSが出来ていたことがわかって、ほぼ毎日通ってるんだけども、 今日、登録した店舗からこちらの店舗に移籍しました、というお知らせが届いた。 利用規約第12条に基づく …

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。 …

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 …

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、 …

参考にした入門書の内容が薄すぎてトレースする意味がなくなってきた。 いきなり中級書で良かった気がする。 関数 kotlinにおける関数の定義方法。 これもDelphiっぽいけどDelphiの特殊な部分 …

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 …

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 …

昔、ちょっと高めなオーディオ機器にハマったことがあって、 この世界に中途半端に金をかけることの無意味さを理解したつもり。 そのおかげか、ポータブルオーディオやイヤホンに散財することなくやり過ごせた。 …

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 …

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 …

ベイズの定理の例 以前、確率の乗法定理と共にベイズの定理の導出をおこなった。 ちょっと慣れておきたいので、ベイズの定理を持ち出して問題を解いてみる。 18歳未満の子供が病気Dに罹患する確率は10%であ …

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 …

AES-256のEncrypter/Decripterを作る必要が出てきたので調べてみた。暗号素人が調べたところでその本質を理解できる訳ないのだが、本質の理解は難解な1次情報を読むことが必須だし、一般 …

ようやくたどり着いたベイズの定理の入り口。 ここから入らないと何も理解できないと思う。 条件付き確率と事象の独立性 事象\(B\)が起こることがわかってる場合に事象\(A\)が起こる確率を \(B\) …

確率変数\(X\)を使って表される確率分布の様子を表す指標について。 最も基本的なのが期待値\(E(X)\)であって、次が分散\(V(X)\)。 さらに、期待値\(E(X)\)を中心として左右のどちら …

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\ …

今後も何度か同じことを調べそうなので忘備録としてまとめておく。手順をstep by stepで記述するが、それぞれ分量が多いので以下の通り章立てを行ってエントリを分割する。 VPC構築編 VPCの作成 …

アウトプットによる記憶の定着の意味で超入門書をトレースして書き起こす。 超入門が終わったら中級書に着手。 変数と型宣言 変数は宣言して使う。構文がまんまDelphiみたい。 kotlinは行末セミコロ …

docker on vagrant Docker for Macが遅いので,Webのコード書くのはvagrant+ansibleで済ませていたのだけれども, vagrant上にdockerを立てること …

不偏分散は\(\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X})^2\)ではなく、\(\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X})^2\) …