はしくれエンジニアもどきのメモ

情報系技術・哲学・デザインなどの勉強メモ・備忘録です。

行列の固有値分解(スペクトル分解)の写像を可視化

行列の固有値分解(スペクトル分解)の写像を可視化

行列によるベクトルの写像は,行列の固有値分解で3段階で写像されている. それを可視化してみる.

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pythonで偏相関係数行列(pcor)を計算

pythonで偏相関係数行列(pcor)を計算

以前,3変数(X,Y,Z)の場合の偏相関係数の式を導出した.

cartman0.hatenablog.com

今回は3変数以上の多変数の場合の偏相関係数行列を求めてみる. ただscipy.stats, pandas, statsmodels,scikit-learnなどで関数がないようなので, 実装して計算してみる.

Rではcor2pcorという相関係数行列を偏相関係数行列に変換してくれる関数があるぽいので, これに近いものを実装してみる.

相関係数と似たL1ノルムを利用したスパースな精度行列なるものであればscikit-learnのほうにGraphicalLassoが実装されている.

自分用ノート: https://github.com/Cartman0/MultivariateAnalysis/blob/master/PartialCorrelationCoefficient_%E5%81%8F%E7%9B%B8%E9%96%A2%E4%BF%82%E6%95%B0%E3%81%AE%E5%B0%8E%E5%87%BA.ipynb

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線形写像と基底の取替えの表現行列のメモ

線形写像と基底の取替えの表現行列のメモ

線形写像(mapping)と基底の取替えの表現行列での変換を図示化してメモ.

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Twisted GFSRとMersenne Twist(メルセンヌ・ツイスタ)のメモ

Twisted GFSRとMersenne Twist(メルセンヌ・ツイスタ)のメモ

前回はLFSRとGFSRのメモであった.

cartman0.hatenablog.com

今回はそれを発展させたTwisted GSRとMersenne Twisteについてのメモ.

かんたんな発展の流れとしては

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Windows10にPlantUML環境を作る

Windows10にPlantUML環境を作る

Windows10環境で, コマンドプロンプト(cmd)からPlantUMLを動作させるメモ.

環境

  • Windows10 64bit

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線形フィードバックシフトレジスタLFSR,一般フィードバックシフトレジスタGFSRのメモ

線形フィードバックシフトレジスタLFSR,一般フィードバックシフトレジスタGFSRのメモ

前回はざっくりM系列法のメモだったが,今回はM系列を利用している線形フィードバックシフトレジスタLFSRと一般フィードバックシフトレジスタGFSRのメモ.

cartman0.hatenablog.com

かんたんな流れとしては

  • LFSR:1bitのみ
  • GFSR: ベクトル化して複数bitに対応できるように拡張
    • 3項GFSR
    • 5項GFSR:項を増やしてランダム性を改善

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疑似乱数発生法 M系列法のメモ

疑似乱数発生法 M系列法のメモ

前回は線形合同法のメモだったが,今回はもう1つの疑似乱数発生法として, メルセンヌ・ツイスタの基になっているM系列法のメモ.

cartman0.hatenablog.com

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乱数発生方法と線形合同法のメモ

乱数発生方法と線形合同法のメモ

メルセンヌ・ツイスタの前知識として,乱数発生方法と線形合同法のメモ

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Gijika.comの上級編「四分割表での比較」のレクチャーメモ

Gijika.comの上級編「四分割表での比較」のレクチャーメモ

前回は,応用編Cセット「RCT・DB・有意・お蔵入り・メタ分析」についてまとめた.

cartman0.hatenablog.com

今回でラスト. Gijika.com(https://gijika.com/rate/literacy.html)にある上級編「四分割表」の動画レクチャーを見たのでそのメモを残す.

Github: Gijikagaku/上級編_四分割比較.ipynb at master · Cartman0/Gijikagaku · GitHub

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Gijika.comの応用編Cセット「RCT・DB・有意・お蔵入り・メタ分析」のレクチャーメモ

Gijika.comの応用編Cセット「RCT・DB・有意・お蔵入り・メタ分析」のレクチャーメモ

前回は,応用編Bセット「バーナム効果自己成就予言,認知的不協和,学会/論文,説明責任,誤謬論」についてまとめた.

cartman0.hatenablog.com

今回は,Gijika.com(https://gijika.com/rate/literacy.html)にある応用編Cセット「RCT・DB(二重盲検法)・有意・お蔵入り・メタ分析」の動画レクチャーを見たのでそのメモを残す.

このセットは5つに分けられている.

  • RCT(無作為化比較対照試験)
  • DB(二重盲検法
  • 統計的に有意
  • お蔵入り効果
  • メタ分析

Github:Gijikagaku/応用編C(RCT・DB・有意・お蔵入り・メタ分析).ipynb at master · Cartman0/Gijikagaku · GitHub

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