2014 BinN 論文セミナーについて

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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.

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,

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

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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

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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

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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

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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

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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~

第６章　確率的利用者均衡モデル

第 6 章確率的利用者均衡モデル 6.1 確率的配分モデル 6.2 エントロピーモデルとロジットモデル 6.3 確率的利用者均衡配分とその定式化 6.4 確率的利用者均衡配分と等価な最適化問題 6.5 リンク間に相互干渉がある場合の確率的利用者均衡配分 福田研究室修士 1 年平林新 はじめに 2 5 章 : 確定的利用者均衡 (UE: User Equilibrium) すべての利用者がネットワーク状況について完全な情報をもち

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

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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

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

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20150528 信号処理システム特論 本日の内容 適応フィルタ ( 時間領域 ) 適応アルゴリズム (LMS,NLMS,RLS) 適応フィルタの応用例 適応処理 非適応処理 : 状況によらずいつでも同じ処理 適応処理 : 状況に応じた適切な処理 高度な適応処理の例 雑音抑圧, 音響エコーキャンセラ, 騒音制御など 時間領域の適応フィルタ 誤差信号 与えられた手順に従ってフィルタ係数を更新し 自動的に所望の信号を得るフィルタ

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

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 multinomial probit models, Transportation Research Part

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ロボットの計画と制御 マルコフ決定過程 確率ロボティクス 14 章 http://www.probabilistic-robotics.org/ 1 14.1 動機付けロボットの行動選択のための確率的なアルゴリズム 目的 予想される不確かさを最小化したい. ロボットの動作につての不確かさ (MDP で考える ) 決定論的な要素 ロボット工学の理論の多くは, 動作の影響は決定論的であるという仮定のもとに成り立っている.

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資料 3 高速インターネット接続サービスの需要代替性 : 成熟期に向かうブロードバンドの計量経済分析 京都大学大学院経済学研究科助教授 依田高典 京都大学大学院経済学研究科修士課程 ( 総務省 ) 坂平海 1. はじめに 世界に先行する日本のブロードバンドは普及期から成熟期へ 日本のブロードバンドのサービス間の需要代替性は 未だそれほど高くない ( 総務省 競争評価 2004) 普及期のブロードバンドの需要代替性の計量分析

様々なミクロ計量モデル†

担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) この資料は私の講義において使用するために作成した資料です WEB ページ上で公開しており 自由に参照して頂いて構いません ただし 内容について 一応検証してありますが もし間違いがあった場合でもそれによって生じるいかなる損害 不利益について責任を負いかねますのでご了承ください 間違いは発見次第 継続的に直していますが まだ存在する可能性があります 1 カウントデータモデル

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

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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

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

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

EBNと疫学

推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (

統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない

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

羽藤.pptx

11 / / @ hato0816@gmail.com A 1928 / 1958OD 1960 1967PT " /() 土木計画 ( 主に交通計画 ) のための観測と理論 1960s PT 調査 紙調査票回答, ゾーン単位, 集計モデル ( 四段階推定法 ) (1955 CATS, 1967 広島都市圏など ) 計算機性能の向上 1980s Activity based model 非集計モデル

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

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

マップマッチングのアルゴリズム

マップマッチングのアルゴリズム 羽藤英二 伊藤創太 伊藤篤志編 : ネットワーク行動学 ( BinN studies シリーズ ), pp.84-106,2014. 2015/05/29 理論勉強会 #7 M1 山本萌美 もくじ マップマッチングとは? マップマッチングのバリエーション Point to Point map-matching Point to Curve map-matching Curve

<4D F736F F D208EC08CB18C7689E68A E F AA957A82C682948C9F92E82E646F63>

第 7 回 t 分布と t 検定 実験計画学 A.t 分布 ( 小標本に関する平均の推定と検定 ) 前々回と前回の授業では, 標本が十分に大きいあるいは母分散が既知であることを条件に正規分布を用いて推定 検定した. しかし, 母集団が正規分布し, 標本が小さい場合には, 標本分散から母分散を推定するときの不確実さを加味したt 分布を用いて推定 検定しなければならない. t 分布は標本分散の自由度 f(

第６章 実験モード解析

第 6 章実験モード解析 6. 実験モード解析とは 6. 有限自由度系の実験モード解析 6.3 連続体の実験モード解析 6. 実験モード解析とは 実験モード解析とは加振実験によって測定された外力と応答を用いてモードパラメータ ( 固有振動数, モード減衰比, 正規固有モードなど ) を求める ( 同定する ) 方法である. 力計 試験体 変位計 / 加速度計 実験モード解析の概念 時間領域データを利用する方法

Validation of TASHA: A 24-h activity scheduling microsimulation model Roorda, M. J., Miller,E. J., Habib, M. N. K. Transportation Research Part A, Vol

Validation of TASHA: A 24-h activity scheduling microsimulation model Roorda, M. J., Miller,E. J., Habib, M. N. K. Transportation Research Part A, Vol.42, pp.360-375, 2008. 2008/10/28( 水 ) 論文ゼミ #15 M1

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

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

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

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第 13 章系列データ 2015/9/20 夏合宿 PRML 輪読ゼミ B4 三木真理子 目次 2 1. 系列データと状態空間モデル 2. 隠れマルコフモデル 2.1 定式化とその性質 2.2 最尤推定法 2.3 潜在変数の系列を知るには 3. 線形動的システム この章の目標 : 系列データを扱う際に有効な状態空間モデルのうち 代表的な 2 例である隠れマルコフモデルと線形動的システムの性質を知り

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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

1 はじめに 85

1 はじめに 85 2 ジョイント スペースによるブランド選択の分析 2.1 ジョイント スペース マップ 86 2.2 ジョイント スペースとマーケティング変数を組み込んだブランド選択モデル hjt exp hjt exp hit h jt hjt hjt hjt hjt hk hjkt hjt k k hk h k hj hmt jm. m m hmt h m t jm m j hjt jm hmt.

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数理計画法 ( 田地宏一 ) Inroducion o ahemaical Programming 教科書 : 新版数理計画入門, 福島雅夫, 朝倉書店 011 参考書 : 最適化法, 田村, 村松著, 共立出版 00 工学基礎最適化とその応用, 矢部著, 数理工学社 006,Linear and Nonlinear Opimizaion: second ediion, I.Griba, S.G.

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. 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,

Excelを用いた行列演算

を用いた行列演算 ( 統計専門課程国民 県民経済計算の受講に向けて ) 総務省統計研究研修所 この教材の内容について計量経済学における多くの経済モデルは連立方程式を用いて記述されています この教材は こうした科目の演習においてそうした連立方程式の計算をExcelで行う際の技能を補足するものです 冒頭 そもそもどういう場面で連立方程式が登場するのかについて概括的に触れ なぜ この教材で連立方程式の解法について事前に学んでおく必要があるのか理解していただこうと思います

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Keal H. Sahn A R. Crc: A dual teperature sulated annealng approach for solvng blevel prograng probles Coputers and Checal Engneerng Vol. 23 pp. 11-251998. 第 12 回論文ゼミ 2013/07/12( 金 ) #4 M1 今泉孝章 2 段階計画問題とは

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

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第 7 章化学反応に対する磁場効果における三重項機構 その 7.. 節の訂正 年 7 月 日. 節 章の9ページ の赤枠に記載した説明は間違いであった事に気付いた 以下に訂正する しかし.. 式は 結果的には正しいので安心して下さい 磁場 の存在下でのT 状態のハミルトニアン は ゼーマン項 と時間に依存するスピン-スピン相互作用の項 との和となる..=7.. g S = g S z = S z g

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 (

NewsLetter-No2

確率分布 - 確率と計算 1 6 回に 1 回の割合で 1 の目が出るさいころがある. このさいころを 6 回投げたとき,1 度も 1 の目が出ない確率を求めよ. 5 6 /6 6 =15625/46656= (5/6) 6 = ある市の気象観測所での記録では, 毎年雨の降る

確率分布 - 確率と計算 6 回に 回の割合で の目が出るさいころがある. このさいころを 6 回投げたとき 度も の目が出ない確率を求めよ. 5 6 /6 6 =565/46656=.48 (5/6) 6 =.48 ある市の気象観測所での記録では 毎年雨の降る日と降らない日の割合は概ね :9 で一定している. 前日に発表される予報の精度は 8% で 残りの % は実際とは逆の天気を予報している.

日歯雑誌（Ｈ２２・７月号）ＨＰ用／ｐ０６‐１６　クリニカル①　田崎

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数理計画法 田地宏一 Inrodcion o Mahemaical rogramming 教科書 : 新版数理計画入門 福島雅夫 朝倉書店 参考書 : 最適化法 田村 村松著 共立出版 工学基礎最適化とその応用 矢部著 数理工学社 6Linear and Nonlinear Opimizaion: second ediion I.Griba.G. Nash and A. ofer IAM 9 など多数

umeda_1118web(2).pptx

選択的ノード破壊による ネットワーク分断に耐性のある 最適ネットワーク設計 関西学院大学理工学部情報科学科 松井知美 巳波弘佳 選択的ノード破壊によるネットワーク分断に耐性のある最適ネットワーク設計 0 / 20 現実のネットワーク 現実世界のネットワークの分析技術の進展! ネットワークのデータ収集の効率化 高速化! 膨大な量のデータを解析できる コンピュータ能力の向上! インターネット! WWWハイパーリンク構造

数値計算法

数値計算法 008 4/3 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 実験データの統計処理その 誤差について 母集団と標本 平均値と標準偏差 誤差伝播 最尤法 平均値につく誤差 誤差 (Error): 真の値からのずれ 測定誤差 物差しが曲がっていた 測定する対象が室温が低いため縮んでいた g の単位までしかデジタル表示されない計りで g 以下 計りの目盛りを読み取る角度によって値が異なる 統計誤差

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剛体の基礎理論 -. 剛体の基礎理論初めに本論文で大域的に使用する記号を定義する. 使用する記号トルク撃力力角運動量角速度姿勢対角化された慣性テンソル慣性テンソル運動量速度位置質量時間 J W f F P p .. 質点の並進運動 質点は位置 と速度 P を用いる. ニュートンの運動方程式 という状態を持つ. 但し ここでは速度ではなく運動量 F P F.... より質点の運動は既に明らかであり 質点の状態ベクトル

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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

布に従う しかし サイコロが均質でなく偏っていて の出る確率がひとつひとつ異なっているならば 二項分布でなくなる そこで このような場合に の出る確率が同じであるサイコロをもっている対象者をひとつのグループにまとめてしまえば このグループの中では回数分布は二項分布になる 全グループの合計の分布を求め

< 解説 > 広告媒体の到達率推定モデル 株式会社ビデオリサーチ常務取締役木戸茂 広告媒体計画の評価指標として広告業界では 有効リーチ あるいは 有効フリークエンシー の概念が一般に用いられている 広告の到達回数分布 Frequency Distribution の推定が重視される背景としては Krugan97977 の3ヒット セオリー Threeexosuretheory を根拠とした 3リーチ

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

Learning Bayesian Network from data 本論文はデータから大規模なベイジアン ネットワークを構築する TPDA(Three Phase Dependency Analysis) のアルゴリズムを記述 2002 年の発表だが 現在も大規模用 BN モデルのベンチマークと

@mabo0725 2015 年 05 月 29 日 Learning Bayesian Network from data 本論文はデータから大規模なベイジアン ネットワークを構築する TPDA(Three Phase Dependency Analysis) のアルゴリズムを記述 2002 年の発表だが 現在も大規模用 BN モデルのベンチマークとして使用されている TPDA は BN Power

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シーケンスに基づく検索モデルの検索精度について 東京工芸大学工学部コンピュータ応用学科宇田川佳久 (1/3) (2/3) 要員数 情報システム開発のイメージソースコード検索機能 他人が作ったプログラムを保守する必要がある 実務面での応用 1 バグあるいは脆弱なコードを探す ( 品質の高いシステムを開発する ) 2 プログラム理解を支援する ( 第 3 者が書いたコードを保守する ) 要件定義外部設計内部設計

<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

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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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

交通ミクロシミュレーションを用いた長岡まつり花火大会の交通渋滞緩和施策評価 環境システム工学課程 4 年 都市交通研究室杉本有基 指導教員佐野可寸志 1. 研究背景と目的長岡まつり大花火大会は長岡市の夏の最大イベントである 長岡まつり大花火大会は 昭和 20 年 8 月 1 日の長

交通ミクロシミュレーションを用いた長岡まつり花火大会の交通渋滞緩和施策評価 環境システム工学課程 4 年 10333288 都市交通研究室杉本有基 指導教員佐野可寸志 1. 研究背景と目的長岡まつり大花火大会は長岡市の夏の最大イベントである 長岡まつり大花火大会は 昭和 20 年 8 月 1 日の長岡空襲からの復興を意義ある日とするために毎年 8 月 2 日 3 日に開催されるようになり, 現在では

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回帰分析 単回帰 麻生良文. 回帰分析の前提 次のようなモデルを考える 単回帰モデル : mple regreo moel : 被説明変数 eple vrble 従属変数 epeet vrble regre : 説明変数 epltor vrble 独立変数 epeet vrble regreor : 誤差項 error term 撹乱項 trbe term emple Kee 型消費関数 C YD

スライド 1

本資料について 本資料は下記論文を基にして作成されたものです. 文書の内容の正確さは保障できないため, 正確な知識を求める方は原文を参照してください. 著者 : 伊藤誠吾吉田廣志河口信夫 論文名 : 無線 LANを用いた広域位置情報システム構築に関する検討 出展 : 情報処理学会論文誌 Vol.47 No.42 発表日 :2005 年 12 月 著者 : 伊藤誠悟河口信夫 論文名 : アクセスポイントの選択を考慮したベイズ推定による無線

サーバに関するヘドニック回帰式（再推計結果）

2012 年 3 月 日本銀行調査統計局 企業物価指数 サーバ に関するヘドニック回帰式 ( 再推計結果 ) 企業物価指数 サーバ の品質調整に適用するヘドニック回帰式について 1 最新のデータを用いて再推計しましたので その結果をお知らせします 1. サーバのヘドニック推計に関する基本方針 留意事項推計頻度 年 1 回 (2 月 ) 適用範囲 国内品 輸出品 輸入品に対し 同一の推計式を適用 2

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に, 月次モデルの場合でも四半期モデルの場合でも, シミュレーション期間とは無関係に一様に RMSPE を最小にするバンドの設定法は存在しないということである 第 2 は, 表で与えた 2 つの期間及びすべての内生変数を見渡して, 全般的にパフォーマンスのよいバンドの設定法は, 最適固定バンドと最適可変バンドのうちの M 2, Q2 である いずれにしても, 以上述べた 3 つのバンド設定法は若干便宜的なものと言わざるを得ない

平成20年2月10日号

Microsoft PowerPoint - S11_1 2010Econometrics [互換モード]

S11_1 計量経済学 一般化古典的回帰モデル -3 1 図 7-3 不均一分散の検定と想定の誤り 想定の誤りと不均一分散均一分散を棄却 3つの可能性 1. 不均一分散がある. 不均一分散はないがモデルの想定に誤り 3. 両者が同時に起きている 想定に誤り不均一分散を 検出 したら散布図に戻り関数形の想定や説明変数の選択を再検討 残差 残差 Y 真の関係 e e 線形回帰 X X 1 実行可能な一般化最小二乗法

情報工学概論

確率と統計 中山クラス 第 11 週 0 本日の内容 第 3 回レポート解説 第 5 章 5.6 独立性の検定 ( カイ二乗検定 ) 5.7 サンプルサイズの検定結果への影響練習問題 (4),(5) 第 4 回レポート課題の説明 1 演習問題 ( 前回 ) の解説 勉強時間と定期試験の得点の関係を無相関検定により調べる. データ入力 > aa

情報システム評価学 ー整数計画法ー

情報システム評価学 ー整数計画法ー 第 1 回目 : 整数計画法とは? 塩浦昭義東北大学大学院情報科学研究科准教授 この講義について 授業の HP: http://www.dais.is.tohoku.ac.jp/~shioura/teaching/dais08/ 授業に関する連絡, および講義資料等はこちらを参照 教員への連絡先 : shioura (AT) dais.is.tohoku.ac.jp

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

ファイナンスのための数学基礎 第1回　オリエンテーション、ベクトル

時系列分析 変量時系列モデルとその性質 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ 時系列モデル 時系列モデルとは時系列データを生み出すメカニズムとなるものである これは実際には未知である 私たちにできるのは観測された時系列データからその背後にある時系列モデルを推測 推定するだけである 以下ではいくつかの代表的な時系列モデルを考察する 自己回帰モデル (Auoregressive Model もっとも頻繁に使われる時系列モデルは自己回帰モデル

経路選択モデルの動向

経路選択モデルの動向 東京工業大学 福田大輔 fukuda@plan.cv.titech.ac.jp 経路選択モデルを巡る 最近の実務的話題 首都圏都市鉄道需要予測 ( 交通政策審議会 ) 目標年次 2030 年とした検討 ( ポスト 18 号答申 ) が本格化 特に, 空港アクセス線評価, ならびに, 未着手の A1/A2 路線の評価が課題 需要予測勉強会 ( 岩倉 加藤先生 福田, 社会システム

Microsoft PowerPoint - H22制御工学I-10回.ppt

制御工学 I 第 回 安定性 ラウス, フルビッツの安定判別 平成 年 6 月 日 /6/ 授業の予定 制御工学概論 ( 回 ) 制御技術は現在様々な工学分野において重要な基本技術となっている 工学における制御工学の位置づけと歴史について説明する さらに 制御システムの基本構成と種類を紹介する ラプラス変換 ( 回 ) 制御工学 特に古典制御ではラプラス変換が重要な役割を果たしている ラプラス変換と逆ラプラス変換の定義を紹介し

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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

An Automated Proof of Equivalence on Quantum Cryptographic Protocols

量子暗号のための プロトコル等価性検証ツール 久保田貴大 *, 角谷良彦 *, 加藤豪, 河野泰人, 櫻田英樹 * 東京大学情報理工学系研究科, NTT コミュニケーション科学基礎研究所 背景 暗号安全性証明の検証は難しい 量子暗号でもそうである 検証のための形式体系が提案されているが, 実際には, 形式体系の適用は手作業では非常に煩雑である 形式検証のためには, 検証ツールが開発されることが望ましい

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

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担当教員名 単位数西田健 2 単位 教室 時間 4-1A 教室火曜 4 限 目的不確定性を有する対象の制御に有効な確率システム制御理論について解説する また 確率的要因を考慮した状態推定のために 宇宙ロケットや自律ロボットなどの幅広い分野で利用されているカルマンフィルタやパーティクルフィルタについて解説し それらを用いる制御系の構成手法を教授する 授業計画 (1) ガイダンスと導入 (2) 線形動的システムの時系列モデリング

不偏推定量

不偏推定量 情報科学の補足資料 018 年 6 月 7 日藤本祥二 統計的推定 (statistical estimatio) 確率分布が理論的に分かっている標本統計量を利用する 確率分布の期待値の値をそのまま推定値とするのが点推定 ( 信頼度 0%) 点推定に ± で幅を持たせて信頼度を上げたものが区間推定 持たせた幅のことを誤差 (error) と呼ぶ 信頼度 (cofidece level)

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 (,

構造力学Ⅰ第１２回

第 回材の座屈 (0 章 ) p.5~ ( 復習 ) モールの定理 ( 手順 ) 座屈とは 荷重により梁に生じた曲げモーメントをで除して仮想荷重と考える 座屈荷重 偏心荷重 ( 曲げと軸力 ) 断面の核 この仮想荷重に対するある点でのせん断力 たわみ角に相当する曲げモーメント たわみに相当する ( 例 ) 単純梁の支点のたわみ角 : は 図 を仮想荷重と考えたときの 点の支点反力 B は 図 を仮想荷重と考えたときのB

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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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Ch.4 重回帰分析 : 推論 重回帰分析 y = 0 + 1 x 1 + 2 x 2 +... + k x k + u 2. 推論 1. OLS 推定量の標本分布 2. 1 係数の仮説検定 : t 検定 3. 信頼区間 4. 係数の線形結合への仮説検定 5. 複数線形制約の検定 : F 検定 6. 回帰結果の報告 入門計量経済学 1 入門計量経済学 2 OLS 推定量の標本分布について OLS 推定量は確率変数

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2011 年 9 月 28 日 ICS 修士論文発表会 我が国の年齢階級別 リスク資産保有比率に関する研究 2011 年 3 月修了生元利大輔 研究の動機 我が国では, 若年層のリスク資産保有比率が低いと言われている. 一方,FP の一般的なアドバイスでは, 若年層ほどリスクを積極的にとり, 株式等へ投資すべきと言われている. 高齢層は本来リスク資産の保有を少なくすべきかを考察したい. Sep 28,

<4D F736F F D208EC08CB18C7689E68A E F193F18D8095AA957A C C839395AA957A814590B38B4B95AA957A2E646F63>

第 4 回二項分布, ポアソン分布, 正規分布 実験計画学 009 年 月 0 日 A. 代表的な分布. 離散分布 二項分布大きさ n の標本で, 事象 Eの起こる確率を p とするとき, そのうち x 個にEが起こる確率 P(x) は二項分布に従う. 例さいころを 0 回振ったときに の出る回数 x の確率分布は二項分布に従う. この場合, n = 0, p = 6 の二項分布になる さいころを

リスク分析・シミュレーション

はじめての Crystal Ball 操作マニュアル編 株式会社構造計画研究所 164-0012 東京都中野区中央 4-5-3 TEL:03-5342-1090 Copyright 2012 KOZO KEIKAKU ENGINEERING Inc. All Rights Reserved. はじめに 本マニュアルは 初めて Crystal Ball を操作する方向けに作成された入門マニュアルです

構造化プログラミングと データ抽象

計算の理論 後半第 3 回 λ 計算と型システム 本日の内容 λ 計算の表現力 ( 前回のつづき ) 前回の復習 不動点演算子と再帰 λ 計算の重要な性質 チャーチ ロッサー性 簡約戦略 型付き λ 計算 ブール値 組 ブール値と組の表現 ( 復習 ) true, false を受け取り 対応する要素を返す関数 として表現 T = λt.λf.t F = λt.λf.f if e 1 then e

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

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第 8 回 t 分布と t 検定 生物統計学 A.t 分布 ( 小標本に関する平均の推定と検定 ) 前々回と前回の授業では, 標本が十分に大きいあるいは母分散が既知であることを条件に正規分布を用いて推定 検定した. しかし, 母集団が正規分布し, 標本が小さい場合には, 標本分散から母分散を推定するときの不確実さを加味したt 分布を用いて推定 検定しなければならない. t 分布は標本分散の自由度 f(

(trip) ( ) 1 1

9 2 2.1 2.1.1 1 (trip) 2.1 2.1 1 ( ) 1 1 10 2 4 4 4 2.1.2 4 4 1 4 4?? 2 2.2 4 2.1 11 OD OD OD (a) 4 OD 4 OD 12 2 (b) 4 1 2 (c) r s t rs 2 OD OD t rs (d) 1 1 2.1 13 OD () (e) 1 OD 3 (f) 4 4 4 4 1 4 4 14

基礎理論(2) 不確実性下の意思決定・保険の役割

基礎理論 (2) 不確実性下の意思決定 保険の役割 公共政策論 II No.2 麻生良文 内容 不確実性下の意思決定 状態空間モデル 期待効用理論 リスクに対する態度 危険 ( リスク ) 回避的, 危険中立的, 危険愛好的 リスク プレミアム 危険回避度 保険の原理 リスク分散との違い 不確実性下の意思決定 不確実性 実現する状態が事前にはわからない ---------------------------------------------

2-2 需要予測モデルの全体構造交通需要予測の方法としては,1950 年代より四段階推定法が開発され, 広く実務的に適用されてきた 四段階推定法とは, 以下の4つの手順によって交通需要を予測する方法である 四段階推定法将来人口を出発点に, 1 発生集中交通量 ( 交通が, どこで発生し, どこへ集中

資料 2 2 需要予測 2-1 需要予測モデルの構築地下鉄などの将来の交通需要の見通しを検討するに当たっては パーソントリップ調査をベースとした交通需要予測手法が一般的に行われている その代表的なものとしては 国土交通省では 近畿圏における望ましい交通のあり方について ( 近畿地方交通審議会答申第 8 号 ) ( 以下 8 号答申 と略す ) などにおいて 交通需要予測手法についても検討が行われ これを用いて提案路線の検討が行われている

1/10 平成 29 年 3 月 24 日午後 1 時 37 分第 5 章ローレンツ変換と回転 第 5 章ローレンツ変換と回転 Ⅰ. 回転 第 3 章光速度不変の原理とローレンツ変換 では 時間の遅れをローレンツ変換 ct 移動 v相対 v相対 ct - x x - ct = c, x c 2 移動

/ 平成 9 年 3 月 4 日午後 時 37 分第 5 章ローレンツ変換と回転 第 5 章ローレンツ変換と回転 Ⅰ. 回転 第 3 章光速度不変の原理とローレンツ変換 では 時間の遅れをローレンツ変換 t t - x x - t, x 静止静止静止静止 を導いた これを 図の場合に当てはめると t - x x - t t, x t + x x + t t, x (5.) (5.) (5.3) を得る

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プロセス制御工学 6.PID 制御 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Systems Engineering Department of Chemical Engineering, Kyoto University manabu@cheme.kyoto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.kyoto-u.ac.jp/~kano/

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

FEM原理講座　（サンプルテキスト）

サンプルテキスト FEM 原理講座 サイバネットシステム株式会社 8 年 月 9 日作成 サンプルテキストについて 各講師が 講義の内容が伝わりやすいページ を選びました テキストのページは必ずしも連続していません 一部を抜粋しています 幾何光学講座については 実物のテキストではなくガイダンスを掲載いたします 対象とする構造系 物理モデル 連続体 固体 弾性体 / 弾塑性体 / 粘弾性体 / 固体

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

多次元レーザー分光で探る凝縮分子系の超高速動力学

波動方程式と量子力学 谷村吉隆 京都大学理学研究科化学専攻 http:theochem.kuchem.kyoto-u.ac.jp TA: 岩元佑樹 iwamoto.y@kuchem.kyoto-u.ac.jp ベクトルと行列の作法 A 列ベクトル c = c c 行ベクトル A = [ c c c ] 転置ベクトル T A = [ c c c ] AA 内積 c AA = [ c c c ] c =

Microsoft Word - Matlab_R_MLE.docx

R と Matlab による最尤最尤推定推定のコードコードの作成. 最尤法とは? 簡単に言うと尤度関数を最大にするように未知パラメーターの値を決める事 以下では観測されたデータを {y,, y, y } とし そのベクトルを Y = [y,,y ] 未知パラメーターのベクトルを θ = [θ,,θ q ] とする また尤度関数を L(θ と表すとする ( 尤度関数は未知パラメーターの関数 ( データ

１．民営化

参考資料 最小二乗法 数学的性質 経済統計分析 3 年度秋学期 回帰分析と最小二乗法 被説明変数 の動きを説明変数 の動きで説明 = 回帰分析 説明変数がつ 単回帰 説明変数がつ以上 重回帰 被説明変数 従属変数 係数 定数項傾き 説明変数 独立変数 残差... で説明できる部分 説明できない部分 説明できない部分が小さくなるように回帰式の係数 を推定する有力な方法 = 最小二乗法 最小二乗法による回帰の考え方