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統計量の分布をぼーっと眺める 〜中心極限定理観察〜 qiita.com/gilbert_yumu/i… #Qiita @gilbert_yumuより
【中心極限定理の可視化、また母集団によっては成り立たないことの可視化】
#統計 中心極限定理が成立しない場合や成立していても収束が遅い場合も扱っている点が非常に良い。
【中心極限定理の可視化、また母集団によっては成り立たないことの可視化】
#統計 中心極限定理が成立しない場合や成立していても収束が遅い場合も扱っている点が非常に良い。
中心極限定理が特別に非常にうまく行く場合(ベルヌイ分布、一様分布、左右対称な分布の多く)の可視化だけを見て終わりにすると、中心極限定理による近似が小さなnで常に良くなるように誤解してしまうリスクがあると思う。
中心極限定理が成立してかつ収束が遅い場合の可視化は特に重要だと思う。
中心極限定理が成立してかつ収束が遅い場合の可視化は特に重要だと思う。
#統計 和に関する再生性と条件付き分布 qiita.com/gilbert_yumu/i… #Qiita @gilbert_yumuより
これも教育的。条件付き確率分布の計算は基本の1つ。簡単だが、非自明さのある面白い例を紹介している。匙加減が非常によい。
これも教育的。条件付き確率分布の計算は基本の1つ。簡単だが、非自明さのある面白い例を紹介している。匙加減が非常によい。
#統計
2×2の分割表の独立性のFisher検定の不正確さについて
2×2の分割表の独立性のFisher検定はFisher's exact testと呼ばれているのですが、現実的な研究計画のもとでは(補正無しの)χ²検定より不正確になり易いです。
「不正確さ」の定義と「その理由」について理解していない人が非常に多い。続く
2×2の分割表の独立性のFisher検定の不正確さについて
2×2の分割表の独立性のFisher検定はFisher's exact testと呼ばれているのですが、現実的な研究計画のもとでは(補正無しの)χ²検定より不正確になり易いです。
「不正確さ」の定義と「その理由」について理解していない人が非常に多い。続く
#統計 2×2の分割表とは非負の整数a,b,c,dで構成された表
a b
c d
のことです。ただし、(a,b,c,d)は何らかの確率分布に従ってランダムに生成されたと考えます。
よく例に出されるのは、a+cは調べた喫煙者の数、b+dは非喫煙者の数、a+bは肺癌になった人数、c+dはならなかった人数です。続く
a b
c d
のことです。ただし、(a,b,c,d)は何らかの確率分布に従ってランダムに生成されたと考えます。
よく例に出されるのは、a+cは調べた喫煙者の数、b+dは非喫煙者の数、a+bは肺癌になった人数、c+dはならなかった人数です。続く
#統計 続き。独立性検定は、喫煙と肺癌の例では、喫煙と肺癌が無関係であるという仮説に関する検定になります。a,b,c,dの期待値をそれぞれA,B,C,Dと書くとき、独立性の仮説は A:C=B:D という式で書けます。その条件は喫煙と肺癌の例では
喫煙者が肺癌になる確率 = 非喫煙者が肺癌になる確率
と同値。
喫煙者が肺癌になる確率 = 非喫煙者が肺癌になる確率
と同値。
#Julia言語 コメント
T<:AbstractFloatについて
f(x::Vector{T})
g(x::AbstractVector{T})
h(x)
を sin(sum(x)) で定義すると、不動小数点数のベクトルxでのコンパイル結果は同じになります。
続く
Juliaでのジェネリクス的な関数の書き方(Parametric Methods) qiita.com//honey32/items… #Qiita
T<:AbstractFloatについて
f(x::Vector{T})
g(x::AbstractVector{T})
h(x)
を sin(sum(x)) で定義すると、不動小数点数のベクトルxでのコンパイル結果は同じになります。
続く
Juliaでのジェネリクス的な関数の書き方(Parametric Methods) qiita.com//honey32/items… #Qiita
#Julia言語 スクショのソースコードは
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki…
にあります。スクショのコードを手で打ち込ませる行為はできるだけ避けたい。(数行までなら問題ないと思う。)
f(x::Vector) は g(::AbstractVector) や h(x) と違って、Vector型とは異なるベクトルのようなもの達に適用できない。続く
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki…
にあります。スクショのコードを手で打ち込ませる行為はできるだけ避けたい。(数行までなら問題ないと思う。)
f(x::Vector) は g(::AbstractVector) や h(x) と違って、Vector型とは異なるベクトルのようなもの達に適用できない。続く
#Julia言語 Vectorではないベクトルのようなもの達全体で使える函数が欲しい場合には f(x::Vector) や f(x::Vector{T}) where T のような形式で函数を定義してはいけません。
そのように定義しても、コンパイル結果のネイティブコードは引数の型を指定しなかった場合と変わらない。
そのように定義しても、コンパイル結果のネイティブコードは引数の型を指定しなかった場合と変わらない。
