Amazonで安くなっていたのでHPのサーバーを買った。一年くらい前まではこの価格帯のサーバーも選択肢が幾つもあったがもうHPだけになってしまった。 HPは最近biosのアップデートを有料化したため、購入後(正確には代理店に販売されてから)1年以内しか無料で…

gitを使い始めたので関係する知識をまとめておく(随時更新)。

この記事には数式の間違いがあるので注意 thinkbayesの第15章では「belly buttom bacteria」の数を予測する問題を取り扱っている。テキストではシミュレーションによって予測していたが、解析的に解けることが分かったのでメモ。

ラプラス変換 ラプラス変換は微分方程式などで積分を掛け算、割り算の形に書き換えて解くための方法。 $$ F(s) = \mathcal{L}(f(t)) \equiv \int_{0}^{\infty} f(t)e^{-st}dt $$

ディリクレ分布 ベータ分布と同じく式の中にベータ関数が含まれていて、多次元ベータ分布と呼ばれている。ディリクレ分布の表示に使う分布は多次元のベータ関数になる。

2項分布 R $$ P(X=k) = \begin{pmatrix} n\\ k\\ \end{pmatrix} p^{k}(1-p)^{n-k} $$

久々にProject Eulerを解いていて素数の判定をしないといけなくなったのでメモ。簡単な問題でも素数の判定が入っていると結構時間がかかるのでエストラネスの篩を使うべき。

数量データ、カテゴリーデータの関連度を計算する。母集団ではなく、標本についての統計量。 数量データ カテゴリーデータ 数量データ 単相関係数 相関比 カテゴリデータ 相関比 クラメールの連関係数 と書いてある。単相関係数が[-1, 1]、相関比、クラメー…

カテゴリーデータを扱う。カテゴリーデータを可視化するときにも棒グラフは使える。 うどん ラーメン そうめん そば 40% 30% 20% 10% を表示したかったが、現状python3に移行できていないのでラベルはa,b,c,dにする。