ROC(Receiver Operating Characteristic) curve・・・横軸に偽陽性率、縦軸に真陽性率をプロットしたもの

http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q11132095681 テイラー展開 関数f(x)を「定数+xの正の冪の級数」に展開 漸近展開 f(x)を「xの負の冪に展開」、あるいは「x^n以外の関数を使って展開」もできる テイラー展開は収束半径内で元の関数…

ここの説明を参考に http://stattrek.com/matrix-algebra/covariance-matrix.aspx列ベクトルで表現するか、行ベクトルで表現するかで結果が変わってくる。 MATLABのcov()関数のデフォルトは 試行回数1 カテゴリ１値 カテゴリ２値 カテゴリ３値 試行回数2 カ…

普通にcov()すると不偏分散（母分散）共分散行列が計算される 引数に１を指定すると、標本分散共分散行列が出力される >> A A = 90 60 90 90 90 30 60 60 60 60 60 90 30 30 30 >> cov(A) ans = 630 450 225 450 450 0 225 0 900 >> cov(A,1) ans = 504 360 …

http://math.stackexchange.com/questions/549887/bayes-theorem-with-multiple-random-variables その１ の証明 【証明】 を一塊と見て乗法公式→同時確率を考える 分子を以下の観点から変形 ・同時確率は順番を変えても成り立つ ・乗法定理 したがって その…

ベータ分布 http://itbc-world.com/home/rfm/r%E3%81%AE%E7%B5%B1%E8%A8%88%E9%96%A2%E6%95%B0/%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E5%B8%83/ # ベータ分布 x <- seq( 0, 1, 0.1 ) curve( dbeta( x, 0.5, 0.5 ), col="blue", from=0, to=1 ) curve( dbeta…

https://www.google.co.jp/search?q=%E5%A4%9A%E7%9B%AE%E7%9A%84%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96&ie=utf-8&oe=utf-8&aq=t&hl=ja&gws_rd=ssl#hl=ja&q=%E5%A4%9A%E7%9B%AE%E7%9A%84%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96+%E8%88%AA%E7%A9%BA%E6%A9%9F

連続型確率分布の代表的なものとして ・正規分布 ・ディリクレ分布 がある。正規分布：d次元正規分布：ディリクレ分布： ただし、 ディリクレ分布は、簡単に言うと、各確率変数が極端な値をとりにくい分布。 多項分布のパラメータの拘束条件と等しい→ →多項…

１．離散確率分布 ベルヌーイ分布： ※はデルタ関数多変数ベルヌーイ分布：２項分布：多項分布：ポアソン分布：ポアソン分布の実装 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import scipy from pylab import * import math amp = range(1,11) def poi…

# usr/bin/env/ python # -*- coding: utf-8 -*- from scipy import * import scipy.linalg import numpy import math from heikin import Statistics #クラスの読み込み(.pyは削除する=heikin.pyとしない) c = Statistics() #CはStatisticsクラスのインスタ…

主成分分析と同様に、（）をまとめる。 因子分析とは：統計的な現象の要因を少数の特定の共通因子に絞り込む 同一系列のコンビニ、A店とB店が次のような評価点(変量)を得たとする。 （※変量は標準化されているとする） 店 品揃え(品) 雰囲気(雰) 親近感(親) …

「図解でわかる多変量解析―データの山から本質を見抜く科学的分析ツール 」 をまとめる。主成分分析とは： 多変量のデータからエッセンスとなる少量の変量を合成してデータを分析する手法例えばこんな状況。 会社の入社試験で次の結果を得た。 No. 教養 専門…

まずは単回帰分析から。 単回帰分析：１変量から１変量を予測する 各営業所の売上と宣伝費のデータが以下のように与えられている。 営業所 宣伝費（ｘ）(百万円) 売上（ｙ）(千万円) 1 5.5 73 2 4.5 59 3 4.1 56 4 3.5 31 5 2.5 28 6 2.3 31 7 2.7 30 8 2.8 …

分散 , 標準化 ・標準化データzの平均は0, 分散は１ ・zの大きさが１より大きければ、標準より大きく離れる ・正規分布だと、98%の確率で-3σ