集中理論談話会 #9 Bhat, C.R., Sidharthan, R.: A simulation evaluation of the maximum approximate composite marginal likelihood (MACML) estimator for mixed mu

Probit , Mixed logit

Probit, Mixed logit 2016/5/16 スタートアップゼミ #5 B4 後藤祥孝 1 0. 目次 Probit モデルについて 1. モデル概要 2. 定式化と理解 3. 推定 Mixed logit モデルについて 4. モデル概要 5. 定式化と理解 6. 推定 2 1.Probit 概要 プロビットモデルとは. 効用関数の誤差項に多変量正規分布を仮定したもの. 誤差項には様々な要因が存在するため,

スライド 1

効用最大化に基づく 離散選択モデルの基礎 愛媛大学 倉内慎也 8/9/ 第 7 回行動モデル夏の学校 モデルの種類 () ~ 決定論的モデルと確率論的モデル~ 決定論的モデル F=ma 確率論的モデル ビールの売上げ =f( 宣伝広告費 気温など )+ε 我々が扱うのは交通現象 確率モデル 8/9/ 第 7 回行動モデル夏の学校 交通量 ( 万台 ) モデルの種類 () ~ 集計モデルと非集計モデル~

ベイズ統計入門

ベイズ統計入門 条件付確率 事象 F が起こったことが既知であるという条件の下で E が起こる確率を条件付確率 (codtoal probablt) という P ( E F ) P ( E F ) P( F ) 定義式を変形すると 確率の乗法公式となる ( E F ) P( F ) P( E F ) P( E) P( F E) P 事象の独立 ある事象の生起する確率が 他のある事象が生起するかどうかによって変化しないとき

Microsoft Word - 論説(山本).doc

離散選択モデルの発展と今後の課題 Development of Discrete Choice Models and Future Tasks 山本俊行 * 1. はじめに大学の授業などで, 多項ロジット (MNL) モデルで重要な IIA 特性, すなわち,2 つの選択肢の選択確率の比は, その選択肢の確定効用にのみ影響を受け, 選択肢集合に含まれる他の選択肢の影響を受けない, という 無関係な選択肢からの選択確率の独立性

SAP11_03

第 3 回 音声音響信号処理 ( 線形予測分析と自己回帰モデル ) 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 講義内容 ( キーワード ) 信号処理 符号化 標準化の実用システム例の紹介情報通信の基本 ( 誤り検出 訂正符号 変調 IP) 符号化技術の基本 ( 量子化 予測 変換 圧縮 ) 音声分析 合成 認識 強調 音楽信号処理統計的信号処理の基礎

Microsoft Word - 補論3.2

補論 3. 多変量 GARC モデル 07//6 新谷元嗣 藪友良 対数尤度関数 3 章 7 節では 変量の対数尤度を求めた ここでは多変量の場合 とくに 変量について対数尤度を求める 誤差項 は平均 0 で 次元の正規分布に従うとする 単純化のため 分散と共分散は時間を通じて一定としよう ( この仮定は後で変更される ) したがって ij から添え字 を除くことができる このとき と の尤度関数は

Microsoft PowerPoint - H17-5時限（パターン認識）.ppt

パターン認識早稲田大学講義 平成 7 年度 独 産業技術総合研究所栗田多喜夫 赤穂昭太郎 統計的特徴抽出 パターン認識過程 特徴抽出 認識対象から何らかの特徴量を計測 抽出 する必要がある 認識に有効な情報 特徴 を抽出し 次元を縮小した効率の良い空間を構成する過程 文字認識 : スキャナ等で取り込んだ画像から文字の識別に必要な本質的な特徴のみを抽出 例 文字線の傾き 曲率 面積など 識別 与えられた未知の対象を

112 sequential aliment method (a) V in = β 1 x 1in + β 2 x 2in + + β K x Kin (3.120) V in n i x kin n i k β k k (x kin ) (β k ) (3.120)

112 sequential aliment method 3.2 3.2.1 (a) V in = β 1 x 1in + β 2 x 2in + + β K x Kin (3.120) V in n i x kin n i k β k k (x kin ) (β k ) (3.120) 3.2 113 U in = β 1 x 1in + β 2 x 2in + + β K x Kin + ϵ

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1/X Chapter 9: Linear correlation Cohen, B. H. (2007). In B. H. Cohen (Ed.), Explaining Psychological Statistics (3rd ed.) (pp. 255-285). NJ: Wiley. 概要 2/X 相関係数とは何か 相関係数の数式 検定 注意点 フィッシャーのZ 変換 信頼区間 相関係数の差の検定

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復習 ) 時系列のモデリング ~a. 離散時間モデル ~ y k + a 1 z 1 y k + + a na z n ay k = b 0 u k + b 1 z 1 u k + + b nb z n bu k y k = G z 1 u k = B(z 1 ) A(z 1 u k ) ARMA モデル A z 1 B z 1 = 1 + a 1 z 1 + + a na z n a = b 0

U U U car Vcar car bus Vbus bus rail Vrail bus 多項ロジットモデル ε~iidガンベル 2 独立で (Independently) 同一 (Identically) の分散を持つ 0 分布 (Distributed) 0 Cov(U)

ral ral 多項ロジットモデル ε~iidガンベル 独立で (Iply) 同一 (Ially) の分散を持つ 分布 (Dsrbu) Cov() 6 愛媛大学倉内慎也 kurauh@.hm u.a.jp.5.5..35.3.5..5..5 f(ε) ε -3 -.5 - -.5 - -.5.5.5.5 3 3.5.5 5 図. 正規分布とガンベル分布の確率密度関数 f xp xp xp F ε xp

Microsoft PowerPoint - 資料04 重回帰分析.ppt

04. 重回帰分析 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Sstems Engineering Department of Chemical Engineering, Koto Universit manabu@cheme.koto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.koto-u.ac.jp/~kano/ Outline

したがって このモデルではの長さをもつ潜在履歴 latent history が存在し 同様に と指標化して扱うことができる 以下では 潜在的に起こりうる履歴を潜在履歴 latent history 実際にデ ータとして記録された履歴を記録履歴 recorded history ということにする M

Bayesian Inference with ecological applications Chapter 10 Bayesian Inference with ecological applications 輪読会 潜在的な事象を扱うための多項分布モデル Latent Multinomial Models 本章では 記録した頻度データが多項分布に従う潜在的な変数を集約したものと考えられるときの

RP/SPモデル推定のための SP調査の最適設計

行動モデルの応用 : サンプル数が小さい時 名古屋大学山本俊行 2016/09/24 第 15回行動モデル夏の学校 1 ビッグデータの時代にサンプル数が小さい?? 個人間の異質性を突き詰めていくと個人毎のモデル推定 現時点で需要の小さい選択肢こそ需要予測が求められる 2016/09/24 第 15回行動モデル夏の学校 2 離散選択モデルにおける 個人間異質性の表現 定数項を社会経済特性の関数にする

Hi-Stat Discussion Paper Series No.248 東京圏における 1990 年代以降の住み替え行動 住宅需要実態調査 を用いた Mixed Logit 分析 小林庸平行武憲史 March 2008 Hitotsubashi University Research Unit

Hi-Stat Discussion Paper Series No.248 東京圏における 1990 年代以降の住み替え行動 住宅需要実態調査 を用いた Logit 分析 小林庸平行武憲史 March 2008 Hitotsubashi University Research Unit for Statistical Analysis in Social Sciences A 21st-Century

Microsoft Word doc

. 正規線形モデルのベイズ推定翠川 大竹距離減衰式 (PGA(Midorikawa, S., and Ohtake, Y. (, Attenuation relationships of peak ground acceleration and velocity considering attenuation characteristics for shallow and deeper earthquakes,

Microsoft PowerPoint - 14回パラメータ推定配布用.pptx

パラメータ推定の理論と実践 BEhavior Study for Transportation Graduate school, Univ. of Yamanashi 山梨大学佐々木邦明 最尤推定法 点推定量を求める最もポピュラーな方法 L n x n i1 f x i 右上の式を θ の関数とみなしたものが尤度関数 データ (a,b) が得られたとき, 全体の平均がいくつとするのがよいか 平均がいくつだったら

パソコンシミュレータの現状

第 2 章微分 偏微分, 写像 豊橋技術科学大学森謙一郎 2. 連続関数と微分 工学において物理現象を支配する方程式は微分方程式で表されていることが多く, 有限要素法も微分方程式を解く数値解析法であり, 定式化においては微分 積分が一般的に用いられており. 数学の基礎知識が必要になる. 図 2. に示すように, 微分は連続な関数 f() の傾きを求めることであり, 微小な に対して傾きを表し, を無限に

今回 次回の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ Danger!! (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか これは次回)

生態学の時系列データ解析でよく見る あぶない モデリング 久保拓弥 mailto:kubo@ees.hokudai.ac.jp statistical model for time-series data 2017-07-03 kubostat2017 (h) 1/59 今回 次回の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ Danger!! (危 1) 時系列データの

評価点の差と選択率 実際には ほとんど評価点が同じときは, どちらも選択される可能性がある 評価点の差が大きいときは, 片方しか選ばれない. A が圧倒的に劣る A が選ばれることはほとんどない 選択肢 A が選ばれる可能性 0 つは同じ魅力 0% ずつ A が圧倒的に良いほとんど A だけが選ばれ

交通計画 A 交通需要予測 交通手段選択と ロジットモデル 交通手段分析 分担率曲線法 トリップ費用や時間 距離を横軸 ( 説明変数 縦軸に分担率を描く 徒歩分担率 マストラ分担率 非集計モデル ( ロジットモデル 法 個人ごとの目的地の選択行動をモデルで表現し, 一人一人の行動を加算して推計する. 分担率曲線 連続的選択と離散的選択 第 回仙台都市圏 T 調査による分担率 仙台都心までのトリップでは

kubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probability distribution and maximum likelihood estimation :

kubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probabilit distribution and maimum likelihood estimation kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2017 11 14 : 2017 11 07 15:43 1 : 2 3? 4 kubostat2017b (http://goo.gl/76c4i)

統計的データ解析

統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c

第3章.DOC

000 Ben-Akiva and Lerman, 1985 1996 1996 4 1997 Banister, 1978; Verplanken et al., 1998 1 5 1996 3 () (I n ) 1 18 I n n P n (1) P n ( 1) = exp exp ( Vn 1 ) I n 1 ( V ) + exp µ ln exp ( V ) n1 + i= ni (3.1)

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A nested recursive logit model for route choice analysis Tien Mai, Mogens Fosgerau, Emma Frejinger Transportation Research Part B, Vol. 75, pp.100-112, 2015 2015/06/19( 金 ) 理論談話会 2015#6 B4 三木真理子 目次 1.

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている

4 段階推定法とは 予測に使うモデルの紹介 4 段階推定法の課題 2

4 段階推定法 羽藤研 4 芝原貴史 1 4 段階推定法とは 予測に使うモデルの紹介 4 段階推定法の課題 2 4 段階推定法とは 交通需要予測の実用的な予測手法 1950 年代のアメリカで開発 シカゴで高速道路の需要予測に利用 日本では 1967 年の広島都市圏での適用が初 その後 1968 年の東京都市圏など 人口 30 万人以上の 56 都市圏に適用 3 ゾーニング ゾーニングとネットワークゾーン間のトリップはゾーン内の中心点

memo

数理情報工学特論第一 機械学習とデータマイニング 4 章 : 教師なし学習 3 かしまひさし 鹿島久嗣 ( 数理 6 研 ) kashima@mist.i.~ DEPARTMENT OF MATHEMATICAL INFORMATICS 1 グラフィカルモデルについて学びます グラフィカルモデル グラフィカルラッソ グラフィカルラッソの推定アルゴリズム 2 グラフィカルモデル 3 教師なし学習の主要タスクは

Variational Auto Encoder

Variational Auto Encoder nzw 216 年 12 月 1 日 1 はじめに 深層学習における生成モデルとして Generative Adversarial Nets (GAN) と Variational Auto Encoder (VAE) [1] が主な手法として知られている. 本資料では,VAE を紹介する. 本資料は, 提案論文 [1] とチュートリアル資料 [2]

Microsoft PowerPoint - 夏の学校2018配布用佐々木.pptx

最尤推定法 点推定量を求める 般的な 法 L n x n i1 f x i 梨 学佐々 邦明 右上の式を θ の関数とみなしたものが尤度関数 尤度関数を最 化する θ の値を最尤推定量とするのが最尤推定法 平均値の推定を例にすると データ (x:3,5,4) が得られたとき, 平均をいくつとするのがよいか? 平均がいくつの分布だったらデータ (x:3,5,4) が得られやすいか? 2 最 化アルゴリズムの考え

14 化学実験法 II( 吉村 ( 洋 mmol/l の半分だったから さんの測定値は くんの測定値の 4 倍の重みがあり 推定値 としては 0.68 mmol/l その標準偏差は mmol/l 程度ということになる 測定値を 特徴づけるパラメータ t を推定するこの手

14 化学実験法 II( 吉村 ( 洋 014.6.1. 最小 乗法のはなし 014.6.1. 内容 最小 乗法のはなし...1 最小 乗法の考え方...1 最小 乗法によるパラメータの決定... パラメータの信頼区間...3 重みの異なるデータの取扱い...4 相関係数 決定係数 ( 最小 乗法を語るもう一つの立場...5 実験条件の誤差の影響...5 問題...6 最小 乗法の考え方 飲料水中のカルシウム濃度を

平成20年2月10日号

1

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アメリカン アジアンオプションの 価格の近似に対する 計算幾何的アプローチ 渋谷彰信, 塩浦昭義, 徳山豪 ( 東北大学大学院情報科学研究科 ) 発表の概要 アメリカン アジアンオプション金融派生商品の一つ価格付け ( 価格の計算 ) は重要な問題 二項モデルにおける価格付けは計算困難な問題 目的 : 近似精度保証をもつ近似アルゴリズムの提案 アイディア : 区分線形関数を計算幾何手法により近似 問題の説明

カイ二乗フィット検定、パラメータの誤差

統計的データ解析 008 008.. 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 問題 C (, ) ( x xˆ) ( y yˆ) σ x πσ σ y y Pabx (, ;,,, ) ˆ y σx σ y = dx exp exp πσx ただし xy ˆ ˆ はyˆ = axˆ+ bであらわされる直線モデル上の点 ( ˆ) ( ˆ ) ( ) x x y ax b y ax b Pabx (,

CAEシミュレーションツールを用いた統計の基礎教育 | (株)日科技研

CAE シミュレーションツール を用いた統計の基礎教育 ( 株 ) 日本科学技術研修所数理事業部 1 現在の統計教育の課題 2009 年から統計教育が中等 高等教育の必須科目となり, 大学でも問題解決ができるような人材 ( 学生 ) を育てたい. 大学ではコンピューター ( 統計ソフトの利用 ) を重視した教育をより積極的におこなうのと同時に, 理論面もきちんと教育すべきである. ( 報告 数理科学分野における統計科学教育

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第 6 回基礎ゼミ資料 Practice NL&MXL from R 平成 30 年 5 月 18 日 ( 金 ) 朝倉研究室修士 1 年小池卓武 使用データ 1 ~ 横浜プローブパーソンデータ ~ 主なデータの中身 トリップ ID 目的 出発, 到着時刻 総所要時間 移動距離 交通機関別の時間, 距離 アクセス, イグレス時間, 距離 費用 代表交通手段 代替手段生成可否 性別, 年齢等の個人属性

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め

横浜市環境科学研究所

周期時系列の統計解析 単回帰分析 io 8 年 3 日 周期時系列に季節調整を行わないで単回帰分析を適用すると, 回帰係数には周期成分の影響が加わる. ここでは, 周期時系列をコサイン関数モデルで近似し単回帰分析によりモデルの回帰係数を求め, 周期成分の影響を検討した. また, その結果を気温時系列に当てはめ, 課題等について考察した. 気温時系列とコサイン関数モデル第 報の結果を利用するので, その一部を再掲する.

2000 Vol.2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 Integrate Non- Integrate Operation Creation 42 80 60 40 20 0 74.6 49.2 67.7

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非線形カルマンフィルタ ~a. 問題設定 ~ 離散時間非線形状態空間表現 x k + 1 = f x k y k = h x k + bv k + w k f : ベクトル値をとるx k の非線形関数 h : スカラ値をとるx k の非線形関数 v k システム雑音 ( 平均値 0, 分散 σ v 2 k ) x k + 1 = f x k,v k w k 観測雑音 ( 平均値 0, 分散 σ w

0 部分的最小二乗回帰 Partial Least Squares Regression PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 部分的最小二乗回帰 Parial Leas Squares Regressio PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 部分的最小二乗回帰 (PLS) とは? 部分的最小二乗回帰 (Parial Leas Squares Regressio, PLS) 線形の回帰分析手法の つ 説明変数 ( 記述 ) の数がサンプルの数より多くても計算可能 回帰式を作るときにノイズの影響を受けにくい

スライド 1

担当 : 田中冬彦 016 年 4 月 19 日 @ 統計モデリング 統計モデリング 第二回配布資料 文献 : A. J. Dobson and A. G. Barnett: An Introduction to Generalized Linear Models 3rd ed., CRC Press. 配布資料の PDF は以下からも DL できます. 短縮 URL http://tinyurl.com/lxb7kb8

日心TWS

2017.09.22 (15:40~17:10) 日本心理学会第 81 回大会 TWS ベイジアンデータ解析入門 回帰分析を例に ベイジアンデータ解析 を体験してみる 広島大学大学院教育学研究科平川真 ベイジアン分析のステップ (p.24) 1) データの特定 2) モデルの定義 ( 解釈可能な ) モデルの作成 3) パラメタの事前分布の設定 4) ベイズ推論を用いて パラメタの値に確信度を再配分ベイズ推定

博士学位請求論文審査報告書 申請者 : 植松良公 論文題目 :Statistical Analysis of Nonlinear Time Series 1. 論文の主題と構成経済時系列分析においては, 基礎となる理論は定常性や線形性を仮定して構築されるが, 実際の経済データにおいては, 非定常性や

Title 非線形時系列の統計解析 Author(s) 植松, 良公 Citation Issue 2013-09-30 Date Type Thesis or Dissertation Text Version ETD URL http://doi.org/10.15057/25906 Right Hitotsubashi University Repository 博士学位請求論文審査報告書 申請者

Microsoft Word - Time Series Basic - Modeling.doc

時系列解析入門 モデリング. 確率分布と統計的モデル が確率変数 (radom varable のとき すべての実数 R に対して となる確 率 Prob( が定められる これを の関数とみなして G( Prob ( とあらわすとき G( を確率変数 の分布関数 (probablt dstrbuto ucto と呼 ぶ 時系列解析で用いられる確率変数は通常連続型と呼ばれるもので その分布関数は (

<4D F736F F F696E74202D E738A5889BB8BE688E68A4F82CC926E89BF908492E882C98AD682B782E98CA48B862E707074>

市街化区域外の地価推定に関する研究 不動産 空間計量研究室 筑波大学第三学群社会工学類都市計画主専攻宮下将尚筑波大学大学院システム情報工学研究科社会システム工学専攻高野哲司 背景 日本の国土の区域区分 都市計画区域 市街化区域 市街化を促進する区域 市街化調整区域 市街化を抑制する区域 非線引都市計画区域 上記に属さない区域 非線引き市街化調整区域市街化区域 都市計画区域 本研究での対象区域 都市計画区域外

ビジネス統計 統計基礎とエクセル分析　正誤表

ビジネス統計統計基礎とエクセル分析 ビジネス統計スペシャリスト エクセル分析スペシャリスト 公式テキスト正誤表と学習用データ更新履歴 平成 30 年 5 月 14 日現在 公式テキスト正誤表 頁場所誤正修正 6 知識編第 章 -3-3 最頻値の解説内容 たとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 167.5cm というたとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 165.0cm ということになります

以下のように整理できる ( 個人の添え字 n は省略 ). Ordered Logit exp Z exp Z exp Z exp Z Ordered Probit P P F Z P P F Z F Z P 3 P3 F Z あとは通常の MNL と同様, 以下の尤度関数を最大化すればよい. L

平成 3 年 06 月 6 日 兵藤哲朗 Ordered Logit/ Ordered Probit モデルとその推定 Ordered とは? 顧客満足度データや, 車の保有台数など, その数字に順序だった関係がある場合, それら変数を,Ordered ( 順序 ) 変数という.Ordered 変数を被説明変数とした回帰モデルを推定することも考えられるが, 暗に, 満足度 =3 は, 満足度 = の

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ :

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ : https://goo.gl/qw1djw 正規分布 ( 復習 ) 正規分布 (Normal Distribution)N (μ, σ 2 ) 別名 : ガウス分布 (Gaussian Distribution) 密度関数 Excel:= NORM.DIST

航空機の縦系モデルに対する、非線形制御の適用例

制御システム工学研究グルプ 航空機の縦系モデルに対する非線形最適制御の適用例 菊池芳光 * * 名古屋大学 MBD 中部コンファレンス @2014 年 12 月 18 日 目次 はじめに 先行研究 提案手法 縦系航空機モデル シミュレーション結果 おわりに はじめに PIO(Pilot Induced Oscillation) Category II 速度飽和 位相遅れ PIO 事故 PIOにより墜落するGripen

2014 BinN 論文セミナーについて

2014 BinN 論文セミナーについて 内容 論文ゼミは,BinN で毎年行なっているゼミの 1 つで, 昨年度から外部に公開してやっています. 毎週 2 人のひとが, 各自論文 ( 基本英語 ) を読んでその内容をまとめ, 発表 議論するものです. 単に論文を理解するだけでなく, 先生方を交えてどのように応用可能か, 自分の研究にどう生かせそうかなどを議論できる場となっています. 論文ゼミ 基本事項

講義「○○○○」

講義 信頼度の推定と立証 内容. 点推定と区間推定. 指数分布の点推定 区間推定 3. 指数分布 正規分布の信頼度推定 担当 : 倉敷哲生 ( ビジネスエンジニアリング専攻 ) 統計的推測 標本から得られる情報を基に 母集団に関する結論の導出が目的 測定値 x x x 3 : x 母集団 (populaio) 母集団の特性値 統計的推測 標本 (sample) 標本の特性値 分布のパラメータ ( 母数

スライド 1

データ解析特論重回帰分析編 2017 年 7 月 10 日 ( 月 )~ 情報エレクトロニクスコース横田孝義 1 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える 具体的には y = a + bx という回帰直線 ( モデル ) でデータを代表させる このためにデータからこの回帰直線の切片 (a) と傾き (b) を最小

kubostat2015e p.2 how to specify Poisson regression model, a GLM GLM how to specify model, a GLM GLM logistic probability distribution Poisson distrib

kubostat2015e p.1 I 2015 (e) GLM kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2015 07 22 2015 07 21 16:26 kubostat2015e (http://goo.gl/76c4i) 2015 (e) 2015 07 22 1 / 42 1 N k 2 binomial distribution logit

分布

(normal distribution) 30 2 Skewed graph 1 2 (variance) s 2 = 1/(n-1) (xi x) 2 x = mean, s = variance (variance) (standard deviation) SD = SQR (var) or 8 8 0.3 0.2 0.1 0.0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 8 0 1 8 (probability

Statistical inference for one-sample proportion

RAND 関数による擬似乱数の生成 魚住龍史 * 浜田知久馬東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻 Generating pseudo-random numbers using RAND function Ryuji Uozumi * and Chikuma Hamada Department of Management Science, Graduate School of Engineering,

Microsoft PowerPoint - 物情数学C（2012）（フーリエ前半）_up

年度物理情報工学科 年生秋学期 物理情報数学 C フーリエ解析 (Fourier lysis) 年 月 5 日 フーリエ ( フランス ) (768~83: ナポレオンの時代 ) 歳で Ecole Polyechique ( フランス国立理工科大学 ) の教授 ナポレオンのエジプト遠征に従軍 (798) 87: 任意の関数は三角関数によって級数展開できる という フーリエ級数 の概念を提唱 ( 論文を提出

スライド 1

移動体観測を活用した交通 NW の リアルタイムマネジメントに向けて : プローブカーデータを用いた動的 OD 交通量のリアルタイム推定 名古屋大学山本俊行 背景 : マルチモード経路案内システム PRONAVI 2 プローブカーデータの概要 プローブカー : タクシー 157 台 蓄積用データ収集期間 : 22 年 1 月 ~3 月,1 月 ~23 年 3 月 データ送信はイベントベース : 車両発進

第3章　離散選択分析

ブロードバンド ビッグバンの経済学 京都大学大学院経済学研究科依田高典 V.1.1 10/25/2005 第 3 章離散選択分析 本章では本書で用いられる離散選択分析の必要最低限の基本を初心者にも判りやすく紹介する ここでは離散選択分析を次の項目に分けて解説する ランダム効用理論 条件付ロジット モデル 入れ子ロジット モデル ミックスド ロジット モデル 顕示選好データと表明選好データ コンジョイント分析こうしたトピックの研究は

PowerPoint Presentation

. カーネル法への招待 正定値カーネルによるデータ解析 - カーネル法の基礎と展開 - 福水健次統計数理研究所 / 総合研究大学院大学 統計数理研究所公開講座 0 年 月 34 日 概要 カーネル法の基本 線形データ解析と非線形データ解析 カーネル法の原理 カーネル法の つの例 カーネル主成分分析 : PCA の非線形拡張 リッジ回帰とそのカーネル化 概要 カーネル法の基本 線形データ解析と非線形データ解析

Preliminary Version Manning et al. (1986) Rand Health Insurance Experiment Manning et al. (1986) 3 Medicare Me

Preliminary Version. 600 * 14530029 12-1- Preliminary Version. 1 70 1 1997 9 1020 70 1 3 2 70 1 Manning et al. (1986) Rand Health Insurance Experiment 25 50 Manning et al. (1986) 3 Medicare Medicare Medicare

OpRisk VaR3.2 Presentation

オペレーショナル リスク VaR 計量の実施例 2009 年 5 月 SAS Institute Japan 株式会社 RI ビジネス開発部羽柴利明 オペレーショナル リスク計量の枠組み SAS OpRisk VaR の例 損失情報スケーリング計量単位の設定分布推定各種調整 VaR 計量 内部損失データ スケーリング 頻度分布 規模分布 分布の補正相関調整外部データによる分布の補正 損失シナリオ 分布の統合モンテカルロシミュレーション

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計量経済学講義 第 4 回回帰モデルの診断と選択 Part 07 年 ( ) 限 担当教員 : 唐渡 広志 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 emal: kkarato@eco.u-toyama.ac.p webste: http://www3.u-toyama.ac.p/kkarato/ 講義の目的 誤差項の分散が不均 である場合や, 系列相関を持つ場合についての検定 法と修正 法を学びます

ワースペクトルの離散フーリエ逆変換として以下の式で 与えられる XkY k rm IDFT Xk Y k 信号の位相スペクトルが 変量確率分布に従う場合 の POC 関数の統計的性質 3 3. 著者らのグループがこれまでに行ってきた POC 関数の XkY k W mk Xk Y k 統計的解析では

第30回 信号処理シンポジウム 05年月4日 6日 いわき 変量確率分布に従う位相スペクトルをもつ 信号間の位相限定相関関数の統計的性質 Statistical Properties of Phase-Only Correlation Functions Between Two Signals With Phase Spectrum Following Bivariate Probability Distributions

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冗長座標測定機 ()( 三次元座標計測 ( 第 9 回 ) 5 年度大学院講義 6 年 月 7 日 冗長性を持つ 次元座標測定機 次元 辺測量 : 冗長性を出すために つのレーザトラッカを配置し, キャッツアイまでの距離から座標を測定する つのカメラ ( 次元的なカメラ ) とレーザスキャナ : つの角度測定システムによる座標測定 つの回転関節による 次元 自由度多関節機構 高増潔東京大学工学系研究科精密機械工学専攻

データ解析

データ解析 ( 前期 ) 最小二乗法 向井厚志 005 年度テキスト 0 データ解析 - 最小二乗法 - 目次 第 回 Σ の計算 第 回ヒストグラム 第 3 回平均と標準偏差 6 第 回誤差の伝播 8 第 5 回正規分布 0 第 6 回最尤性原理 第 7 回正規分布の 分布の幅 第 8 回最小二乗法 6 第 9 回最小二乗法の練習 8 第 0 回最小二乗法の推定誤差 0 第 回推定誤差の計算 第

1. 多変量解析の基本的な概念 1. 多変量解析の基本的な概念 1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 主 治 医 の 主 観 症 例 主 治 医 の 主 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のな

1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 治 医 の 観 症 例 治 医 の 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のない要約知識 直感 知識 直感 総合的評価 考察 総合的評価 考察 単変量解析の場合 多変量解析の場合 < 表 1.1 脂質異常症患者の TC と TG と重症度 > 症例 No. TC

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データ解析特論第 10 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 12 月 11 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 終了 11/13 11/20 重回帰分析をしばらくやります 12/4 12/11 12/18 2 前回から回帰分析について学習しています 3 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える

2 値データの Intraclass Correlation Coefficient の推定マクロプログラム 稲葉洋介 1 田中紀子 1 1 国立国際医療研究センターデータサイエンス部生物統計研究室 Macro program for calculating Intraclass Correlati

2 値データの Intraclass Correlation Coefficient の推定マクロプログラム 稲葉洋介 1 田中紀子 1 1 国立国際医療研究センターデータサイエンス部生物統計研究室 Macro program for calculating Intraclass Correlation Coefficient for binary data Yosuke Inaba, Noriko

<4D F736F F F696E74202D208CB48E7197CD8A7789EF F4882CC91E589EF8AE989E A2E B8CDD8AB B83685D>

数値解析技術と標準 (3) 数値解析の信頼性に関する標準 平成 24 年 9 月 21 日原子力学会 2012 秋の大会標準委員会セッション5( 基盤 応用専門部会 ) 独立行政法人原子力安全基盤機構原子力システム安全部堀田亮年 AESJ MTG 2012 Autumn @Hiroshima 1 シミュレーションの信頼性 WG 報告書の構成 本文 (118 頁 ):V&Vの構造案解説 A) V&V

AI技術の紹介とセンサーデータ解析への応用

AI を活用したセンサーデータ解析 MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリンググループアプリケーションエンジニア吉田剛士 2018 The MathWorks, Inc. 1 AI を活用したセンサーデータ解析 11:20-11:50 MATLAB による AI 作成 アプリを使った簡易的な解析 学習モデルのパラメータ自動調整 学習モデルのスタンドアロン化 2 課題 : ターボファンエンジンの予知保全

基礎統計

基礎統計 第 4 回講義資料 本日の講義内容 第 3 章 : 次元データの整理 散布図 [ グラフ ] 共分散と相関係数 [ 数値 ] 回帰分析 [ 数値とグラフ ] 偏相関係数 [ 数値 ] 第 3 章 次元のデータ 第 3 章 : 次元のデータ ( 目的 ) 変数間の関係を探る 相関と回帰 ( 相関 ) 変数を区別せず対等にみる ( 相関関係 ) 身長と体重, 教科目の成績 ( 回帰 ) 一方が他方に影響を与える

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重回帰分析 残差分析 変数選択 1 内容 重回帰分析 残差分析 歯の咬耗度データの分析 R で変数選択 ~ step 関数 ~ 2 重回帰分析と単回帰分析 体重を予測する問題 分析 1 身長 のみから体重を予測 分析 2 身長 と ウエスト の両方を用いて体重を予測 分析 1 と比べて大きな改善 体重 に関する推測では 身長 だけでは不十分 重回帰分析における問題 ~ モデルの構築 ~ 適切なモデルで分析しているか?

早稲田大学大学院理工学研究科 博士論文概要 論文題目 Various statistical methods in time series analysis 時系列解析における種々の統計手法 申請者 天野友之 Tomoyuki AMANO 数理科学専攻数理統計学研究 007 年 月 時とともに変動する偶然量の観測値の系列である時系列の解析は近年 様々な統計手法が導入され自然工学 医学 経済学 など多方面で急速に発展している

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数理計画法第 6 回 塩浦昭義情報科学研究科准教授 shioura@dais.is.tohoku.ac.jp http://www.dais.is.tohoku.ac.jp/~shioura/teaching 第 5 章組合せ計画 5.2 分枝限定法 組合せ計画問題 組合せ計画問題とは : 有限個の もの の組合せの中から, 目的関数を最小または最大にする組合せを見つける問題 例 1: 整数計画問題全般

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回帰分析 ( その 3) 経済情報処理 価格弾力性の推定ある商品について その購入量を w 単価を p とし それぞれの変化量を w p で表 w w すことにする この時 この商品の価格弾力性 は により定義される これ p p は p が 1 パーセント変化した場合に w が何パーセント変化するかを示したものである ここで p を 0 に近づけていった極限を考えると d ln w 1 dw dw

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主成分分析 1 内容 主成分分析 主成分分析について 成績データの解析 R で主成分分析 相関行列による主成分分析 寄与率 累積寄与率 因子負荷量 主成分得点 2 主成分分析 3 次元の縮小と主成分分析 主成分分析 次元の縮小に関する手法 次元の縮小 国語 数学 理科 社会 英語の総合点 5 次元データから1 次元データへの縮約 体形評価 : BMI (Body Mass Index) 判定肥満度の判定方法の1つで

カメラレディ原稿

IS2-A2 カメラを回転させた時の特徴点軌跡を用いた魚眼カメラの内部パラメータ推定 - モデルと評価関数の変更による改良 - 田中祐輝, 増山岳人, 梅田和昇 Yuki TANAKA, Gakuto MASUYAMA, Kazunori UMEDA : 中央大学大学院理工学研究科,y.tanaka@sensor.mech.chuo-u.ac.jp 中央大学理工学部,{masuyama, umeda}@mech.chuo-u.ac.jp

Excel で学ぶ 実験計画法データ処理入門 坂元保秀 まえがき 本テキストは, 大学の統計解析演習や研究室ゼミ生の教育の一環として, 実験計画法を理解するための序論として, 工業系の分野で収集される特性データを Microsoft Excel を用いて実践的に処理する方法を記述したものである. 当初は, 完全ランダム実験で二元配置法まで Excel 関数を利用して実施していたが, 企業の皆様から身近に解析ができる

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. 無情報事前分布 前回 前回の復習 データの分布 ( 統計モデル を設定 ( θ モデルごとに相性のよい事前分布 ( 共役事前分布 を紹介 事後分布の計算 π (θ π ( θ, π ( θ dθ, 昔 共役事前分布を利用して 解析的に事後分布を導出簡単な形で書けない場合は ラプラス近似を利用 現在 パラメータの次元が高い, もしくは複雑な入り方をする統計モデル 数値的な方法 ( 第六回 で近似するため共役事前分布にこだわらない

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圧密問題への逆問題の適用 一次元圧密と神戸空港の沈下予測 1. 一次元圧密の解析 2. 二次元圧密問題への適用 3. 神戸空港の沈下予測 1. 一次元圧密の解析 一次元圧密の実験 試験システムの概要 分割型圧密試験 逆解析の条件 未知量 ( 同定パラメータ ) 圧縮指数 :, 透水係数 :k 初期体積ひずみ速度 : 二次圧密係数 : 観測量沈下量 ( 計 4 点 ) 逆解析手法 粒子フィルタ (SIS)

ボルツマンマシンの高速化

1. はじめに ボルツマン学習と平均場近似 山梨大学工学部宗久研究室 G04MK016 鳥居圭太 ボルツマンマシンは学習可能な相互結合型ネットワー クの代表的なものである. ボルツマンマシンには, 学習のための統計平均を取る必要があり, 結果を求めるまでに長い時間がかかってしまうという欠点がある. そこで, 学習の高速化のために, 統計を取る2つのステップについて, 以下のことを行う. まず1つ目のステップでは,

NLMIXED プロシジャを用いた生存時間解析 伊藤要二アストラゼネカ株式会社臨床統計 プログラミング グループグルプ Survival analysis using PROC NLMIXED Yohji Itoh Clinical Statistics & Programming Group, A

NLMIXED プロシジャを用いた生存時間解析 伊藤要二アストラゼネカ株式会社臨床統計 プログラミング グループグルプ Survival analysis using PROC NLMIXED Yohji Itoh Clinical Statistics & Programming Group, AstraZeneca KK 要旨 : NLMIXEDプロシジャの最尤推定の機能を用いて 指数分布 Weibull

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回帰分析 重回帰 麻生良文. 前提 個の説明変数からなるモデルを考える 重回帰モデル : multple regresso model α β β β u : 被説明変数 epled vrle, 従属変数 depedet vrle, regressd :,,.., 説明変数 epltor vrle, 独立変数 depedet vrle, regressor u: 誤差項 error term, 撹乱項

kubostat2017e p.1 I 2017 (e) GLM logistic regression : : :02 1 N y count data or

kubostat207e p. I 207 (e) GLM kubo@ees.hokudai.ac.jp https://goo.gl/z9ycjy 207 4 207 6:02 N y 2 binomial distribution logit link function 3 4! offset kubostat207e (https://goo.gl/z9ycjy) 207 (e) 207 4

<4D F736F F F696E74202D2091E63989F1837D815B F A B836093C1985F D816A2E >

共分散構造分析 マーケティング リサーチ特論 2018.6.11 補助資料 ~ 共分散構造分析 (SEM)~ 2018 年度 1 学期 : 月曜 2 限 担当教員 : 石垣司 共分散構造分析とは? SEM: Structural Equation Modeling 複数の構成概念 ( ) 間の影響を実証 因子分析ではは直交の仮定 演繹的な仮説検証や理論実証に利用 探索的アプローチには不向き CB-SEM

国土技術政策総合研究所　研究資料

章 RK-GPS 高速初期化処理 - 処理フロー RK-GPS 高速初期化技術の処理内容について説明する 全体処理フローを図 -- に示す GPS 観測データの取得 電波強度によるマルチパスの検出 躍度モデルの算出 検出マルチパス観測データの削除 検出せず サイクルスリップの検出検出 検出せず 仰角マスクカット パラメータの初期設定 電源 時衛星増加時 電源 時より後で衛星増加時以外 カルマンフィルタ演算

景気指標の新しい動向

内閣府経済社会総合研究所 経済分析 22 年第 166 号 4 時系列因子分析モデル 4.1 時系列因子分析モデル (Stock-Watson モデル の理論的解説 4.1.1 景気循環の状態空間表現 Stock and Watson (1989,1991 は観測される景気指標を状態空間表現と呼ば れるモデルで表し, 景気の状態を示す指標を開発した. 状態空間表現とは, わ れわれの目に見える実際に観測される変数は,

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時系列解析 () ボラティリティ 時変係数 AR モデル 東京 学数理 情報教育研究センター 北川源四郎 概要. 分散 定常モデル : 線形化 正規近似. 共分散 定常モデル : 時変係数モデル 3. 線形 ガウス型状態空間モデル 分散 共分散 定常 3 地震波 経 5 定常時系列のモデル 4. 平均 定常 トレンド, 季節調整. 分散 定常 線形 ガウスモデル ( カルマンフィルタ ) で推定するためには

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第 5 部 SPSS によるデータ解析 : 追加編ここでは 卒論など利用されることの多いデータ処理と解析について 3つの追加をおこなう SPSS で可能なデータ解析のさまざま方法については 紹介した文献などを参照してほしい 15. 被験者の再グループ化名義尺度の反応頻度の少ない複数の反応カテゴリーをまとめて1つに置き換えることがある たとえば 調査データの出身県という変数があったとして 初期の処理の段階では

技術資料 JARI Research Journal OpenFOAM を用いた沿道大気質モデルの開発 Development of a Roadside Air Quality Model with OpenFOAM 木村真 *1 Shin KIMURA 伊藤晃佳 *2 Akiy

技術資料 176 OpenFOAM を用いた沿道大気質モデルの開発 Development of a Roadside Air Quality Model with OpenFOAM 木村真 *1 Shin KIMURA 伊藤晃佳 *2 Akiyoshi ITO 1. はじめに自動車排出ガスの環境影響は, 道路沿道で大きく, 建物など構造物が複雑な気流を形成するため, 沿道大気中の自動車排出ガス濃度分布も複雑になる.

基礎統計

基礎統計 第 11 回講義資料 6.4.2 標本平均の差の標本分布 母平均の差 標本平均の差をみれば良い ただし, 母分散に依存するため場合分けをする 1 2 3 分散が既知分散が未知であるが等しい分散が未知であり等しいとは限らない 1 母分散が既知のとき が既知 標準化変量 2 母分散が未知であり, 等しいとき 分散が未知であるが, 等しいということは分かっているとき 標準化変量 自由度 の t

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付録 2 2 次元アフィン変換 直交変換 たたみ込み 1.2 次元のアフィン変換 座標 (x,y ) を (x,y) に移すことを 2 次元での変換. 特に, 変換が と書けるとき, アフィン変換, アフィン変換は, その 1 次の項による変換 と 0 次の項による変換 アフィン変換 0 次の項は平行移動 1 次の項は座標 (x, y ) をベクトルと考えて とすれば このようなもの 2 次元ベクトルの線形写像

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演算子の行列表現 > L いま 次元ベクトル空間の基底をケットと書くことにする この基底は完全系を成すとすると 空間内の任意のケットベクトルは > > > これより 一度基底を与えてしまえば 任意のベクトルはその基底についての成分で完全に記述することができる これらの成分を列行列の形に書くと M これをベクトル の基底 { >} による行列表現という ところで 行列 A の共役 dont 行列は A

川崎医会誌一般教, 32 号 : (2006) 39 非心ベキ正規分布のパラメータの推定 川崎医科大学 教材教具センター *, 情報科学教室 ** 格和勝利 * 近藤芳朗 ** ( 平成 18 年 11 月 208 受理 ) On Estimation of Parameters in

川崎医会誌一般教, 32 号 : 39-51 (2006) 39 非心ベキ正規分布のパラメータの推定 川崎医科大学 教材教具センター *, 情報科学教室 ** 格和勝利 * 近藤芳朗 ** ( 平成 18 年 11 月 208 受理 ) On Estimation of Parameters in Power-Normal Distribution Katsutoshi KAKUW A* and Y

第７章

5. 推定と検定母集団分布の母数を推定する方法と仮説検定の方法を解説する まず 母数を一つの値で推定する点推定について 推定精度としての標準誤差を説明する また 母数が区間に存在することを推定する信頼区間も取り扱う 後半は統計的仮説検定について述べる 検定法の基本的な考え方と正規分布および二項確率についての検定法を解説する 5.1. 点推定先に述べた統計量は対応する母数の推定値である このように母数を一つの値およびベクトルで推定する場合を点推定

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亀裂の変形特性を考慮した数値解析による岩盤物性評価法 地球工学研究所地圏科学領域小早川博亮 1 岩盤構造物の安定性評価 ( 斜面の例 ) 代表要素 代表要素の応力ひずみ関係 変形: 弾性体の場合 :E,ν 強度: モールクーロン破壊規準 :c,φ Rock Mech. Rock Engng. (2007) 40 (4), 363 382 原位置試験 せん断試験, 平板載荷試験 原位置三軸試験 室内試験

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データ解析特論第 5 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 10 月 30 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 をもっとやります 2 第 2 回 3 データマイニングの分野ではマクロ ( 巨視的 ) な視点で全体を捉える能力が求められる 1. コンピュータは数値の集合として全体を把握していますので 意味ある情報として全体を見ることが不得意 2. 逆に人間には もともと空間的に全体像を捉える能力が得意

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NIST 及び DIEHARD テストによる RPG100 乱数評価 FDK( 株 )RPG 推進室 2003/12/16 導入 RPG100 から生成される乱数を 2 つの有名なテストを用いて評価します 一方は米国機関 NIST により公開されている資料に基づくテストで 他方は Marsaglia 博士により提供されているテストです 乱数を一度テストしただけでは それが常にテストを満足する乱数性を持っていることを確認できないことから