「大人の教養・知識・気付き」を伸ばすブログ

一流の大人(ビジネスマン、政治家、リーダー…)として知っておきたい、教養・社会動向を意外なところから取り上げ学ぶことで“気付く力”を伸ばすブログです。目下、データ分析・語学に力点を置いています。今月(2022年10月)からは多忙につき、日々の投稿数を減らします。

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数学

数学記事を扱います。

統計学のための線形代数(035/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 2次形式とMoore-Penrose形逆行列の関係を調べます。

やりなおしの数学・微分積分篇(66/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 ガウスの発散定理をn次元に拡張すべく、k次元曲面における曲面積、体積を議論します。

統計学のための線形代数(034/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 引き続きMoore-Penrose型一般化逆行列の性質を調べます。

やりなおしの数学・微分積分篇(65/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 Brouwerの不動点定理に向けて連続関数における零点の存在を議論します。

統計学のための線形代数(033/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 引き続きMoore-Penrose型一般化逆行列の性質を調べます。

やりなおしの数学・微分積分篇(64/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 Brouwerの不動点定理に向けて導入を議論します。

Juliaを使ってみる:目次

Juliaでベイズ統計を実装してみる。

統計学のための線形代数(032/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 引き続きMoore-Penrose型一般化逆行列の性質を調べます。

Juliaを使ってみる(22/22):状態空間モデル

Juliaを使ってみる。今回はハミルトニアン・モンテカルロ法を用いた状態空間モデルを扱います。

やりなおしの数学・微分積分篇(63/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 調和関数を導入します。

本気で学ぶ統計学(目次)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。

本気で学ぶ統計学(31/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。 今回は具体的な状況(母相関係数など)においてどのようなノンパラメトリック仮説検定(検定統計量など)を扱うべきかを議論します(その6)。

統計学のための線形代数(031/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 Moore-Penrose型一般化逆行列の性質を調べます。

Juliaを使ってみる(21/22):階層ベイズモデル

Juliaを使ってみる。今回はハミルトニアン・モンテカルロ法での階層ベイズモデルを扱います。

やりなおしの数学・微分積分篇(62/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 凸性が無い場合のポテンシャルの積分を考える。

本気で学ぶ統計学(30/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。 今回は具体的な状況(母比率など)においてどのような仮説検定(検定統計量など)を扱うべきかを議論します(その4)。

統計学のための線形代数(030/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 Moore-Penrose型一般化逆行列を導入します。

Juliaを使ってみる(20/22):更なる統計モデル

Juliaを使ってみる。今回はハミルトニアン・モンテカルロ法でのポアソン回帰を扱います。

やりなおしの数学・微分積分篇(61/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 Gaussの発散定理、Stokesの定理の応用をすべく、ポテンシャルを導入します。

本気で学ぶ統計学(29/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。 今回は具体的な状況(母比率など)においてどのような仮説検定(検定統計量など)を扱うべきかを議論します(その4)。

統計学のための線形代数(029/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。行列ノルムの収束性を議論します。

Juliaを使ってみる(19/22):ハミルトニアン・モンテカルロ法(2)

Juliaを使ってみる。今回はハミルトニアン・モンテカルロ法でロジスティック回帰を扱います。

やりなおしの数学・微分積分篇(60/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 Stokesの定理を示します。

本気で学ぶ統計学(28/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。 今回は具体的な状況(母分散など)においてどのような仮説検定(検定統計量など)を扱うべきかを議論します(その3)。

統計学のための線形代数(028/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 スペクトル半径と行列ノルムの関係を議論します。

Juliaを使ってみる(18/22):ハミルトニアン・モンテカルロ法

Juliaを使ってみる。今回はハミルトニアン・モンテカルロ法を扱います。

やりなおしの数学・微分積分篇(59/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 勾配、発散、回転を定義し、Greenの定理を導入します。

本気で学ぶ統計学(27/31)

統計学を真剣に学ぶためのノートです。 今回は具体的な状況(母平均に関する検定)においてどのような仮説検定(検定統計量など)を扱うべきかを議論します(その2)。

統計学のための線形代数(027/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 行列ノルムを定義します。

やりなおしの数学・微分積分篇(58/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 ベクトル値関数の線積分・面積分を導入します。

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