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Tokyor35 人工データの発生
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- 2. AGENDA ■自己紹介 ■人工データの発生 ■人工データ ■母集団分布に従う1変量データ ■母集団分布に従う多変量データ ■統計モデルに基づいた人工データ ■最後に 2013年11月9日土曜日
- 3. AGENDA ■自己紹介 ■人工データの発生 ■人工データ ■母集団分布に従う1変量データ ■母集団分布に従う多変量データ ■統計モデルに基づいた人工データ ■最後に 2013年11月9日土曜日
- 6. AGENDA ■自己紹介 ■人工データの発生 ■人工データ ■母集団分布に従う1変量データ ■母集団分布に従う多変量データ ■統計モデルに基づいた人工データ ■最後に 2013年11月9日土曜日
- 8. どんな人工データが作れるのか 特定の母集団からの無作為標本 ① 母集団分布を指定した1変量データ ② 母集団分布を指定した多変量データ ③ 統計モデルを指定した多変量データ 例: 回帰分析モデル、因子分析モデル、etc... 2013年11月9日土曜日
- 9. AGENDA ■自己紹介 ■人工データの発生 ■人工データ ■母集団分布に従う1変量データ ■母集団分布に従う多変量データ ■統計モデルに基づいた人工データ ■最後に 2013年11月9日土曜日
- 10. 確率分布に従う乱数の生成 乱数を生成する関数一覧 確率分布 関数名 引数としてしていする母数 正規分布 rnorm mean, sd 一様分布 runif min, max ベータ分布 rbeta shape1, shape2, ncp 二項分布 rbiom size, prob コーシー分布 rcauchy location, scale カイ二乗分布 rchisq df, ncp 指数分布 rexp rate F分布 rf df1, df2, cnp ガンマ分布 rgamma prob ... ... ... 2013年11月9日土曜日
- 26. AGENDA ■自己紹介 ■人工データの発生 ■人工データ ■母集団分布に従う1変量データ ■母集団分布に従う多変量データ ■統計モデルに基づいた人工データ ■最後に 2013年11月9日土曜日
- 29. AGENDA ■自己紹介 ■人工データの発生 ■人工データ ■母集団分布に従う1変量データ ■母集団分布に従う多変量データ ■統計モデルに基づいた人工データ ■最後に 2013年11月9日土曜日
- 34. AGENDA ■自己紹介 ■人工データの発生 ■人工データ ■母集団分布に従う1変量データ ■母集団分布に従う多変量データ ■統計モデルに基づいた人工データ ■最後に 2013年11月9日土曜日