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Lab04
1 Q5a: Robustness of Networks 1.1 network_removal_vertex_or_edge_by_random_only 1.1.1 Random Vertex Removal removal_N = 20 removal_out = network_removal_vertex_or_edge_by_random_only(fblog_igraph, option = "vertex", method = "random", removal_N = 20) removal_out method option max.component.orig max.component.removed 1: r...
3560 sym R (13364 sym/42 pcs) 15 img
第８回数理統計学
演習問題 データ \(x_1, x_2, ..., x_N\) を計測したとき (平均 \(\mu\) )、このデータの標準偏差 \(\sigma = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N(x_i - \mu)^2}\) と標準誤差 \(\frac{\sigma}{\sqrt{N}}\) を両方計算することができる。標準偏差と標準誤差の違いは何かを述べよ。 標準偏差 … デ�...
8879 sym R (3110 sym/17 pcs) 6 img
期末テスト
禁止事項 本試験を解くにあたり、下記のことを厳守すること。厳守していないことが判明した場合、カンニングと同等の扱いとする。カンニングと判断された場合、本学期に取得する予定の全ての単位が破棄される。 他者と対面やオンラインにて本試験に関...
1840 sym R (1400 sym/2 pcs)
第１１回数理統計学
演習問題 男性と女性とで身長を比較してみる。男性50人の身長を調査したところ、平均170cm、標準偏差5cmであった。女性50人の身長を調査したところ、平均163cm、標準偏差7cmであった。このとき、男女の身長差はどの程度であろうか？ 男性の身長の母集団平均...
6098 sym R (1464 sym/9 pcs) 1 img 2 tbl
Assignment_01: Basic C Programming with Rstudio
1 Exercise 1 1.1 C Code #include <stdio.h> int main() { int kk, termnumber, term1 = 0, term2 = 1, term3 ; printf("enter the number of terms you want to display : "); scanf("%d", & termnumber); printf("Display Fibonacci Series: "); for (kk = 1; kk <= termnumber; ++kk) { printf("%d, ", term1); term3 = t...
309 sym R (1477 sym/3 pcs) 6 img
TCA
テンソル分解は様々な種類があるが、そのうち比較的単純とされているCP分解を紹介する。 3階テンソルは、 \[\begin{equation} X_{i,j,k} \end{equation}\] として添字が3つある行列を奥行方向に並べたようなデータを意味する。添字を \(N\) 個にして、N階テンソルを考える...
1534 sym R (4872 sym/3 pcs) 1 img
PCA
簡単のため、下記のような２次元の身体運動のデータを観測したとする。 library(MASS) par(pty="s", mfrow=c(1,3)) # 平均 mu = c(0, 0) # 分散共分散行列(相関 > 0) Sigma = rbind( c(1, 0.5), c(0.5, 1) ) dat = mvrnorm(1000,mu,Sigma) r = cor(dat) plot(dat, main = bquote("r = " ~ .(r[1,2])), asp = 1) こ�...
51 sym R (600 sym/7 pcs) 1 img
第１０回数理統計学
演習問題 *標本平均を \(\bar{X}\) 、標準偏差の不偏推定量を \(\bar{S}\)、データサイズを \(N \ge 30\) とするとき、未知の母集団平均 \(\mu\) の95%信頼区間、99%信頼区間を計算せよ (上記の計算を確認せよ) *上記にて、\(\bar{X} = 155\) 、標準偏差の不偏推定量を \(\bar{S} = 5...
5146 sym R (6544 sym/14 pcs) 7 img 2 tbl
NNMF
筋電の分解は、非負値行列分解 (non-negative matrix factorization [NNMF]) がしばしば利用される。こちらは全ての成分を0より大きいまま分解する方法であり、特別な制約を入れない限り、PCAとは異なり互いに直交しない成分が出てくる。 直交することのメリットは、�...
1117 sym R (3231 sym/8 pcs) 1 img
第９回目数理統計学
演習問題 データ分散の不偏推定量を計算せよ (もう一度計算を自分で追ってください) 中心極限定理の証明を計算せよ (もう一度計算を自分で追ってください) 統計の概念図 (再掲) 需要な点なので、再掲する。 母集団からランダムにサンプリングされるデー�...
3456 sym R (1419 sym/14 pcs) 5 img