「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。データ分析・語学に力点を置いています。 →現在、コンサルタントの雛になるべく、少しずつ勉強中です(※2024年1月21日改訂)。

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数学

数学記事を扱います。

やりなおしの数学・微分積分篇(73/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 正則な行列全体の集合がもつ性質、縮小写像を議論します。

統計学のための線形代数(040/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 Moore-Penrose形一般化逆行列の連続性とその応用としての一致性との関係を議論します。

やりなおしの数学・微分積分篇(72/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 行列ノルムの性質を議論します。

統計学のための線形代数(039/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 行列の和に関するMoore-Penrose形一般化逆行列を議論します。

やりなおしの数学・微分積分篇(71/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 今後のためにベクトル値写像の微分、連続を導入します。

統計学のための線形代数(038/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 分割行列のMoore-Penrose形逆行列を議論します。

やりなおしの数学・微分積分篇(70/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 陰関数定理を満たす関数の2階微分を求めます。

統計学のための線形代数(037/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 行列積と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(69/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 陰関数定理を証明します。

やりなおしの数学・微分積分篇(68/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 陰関数定理をより一般化して導入します。

統計学のための線形代数(036/X)

統計学に特有な線形代数を学びます。 行列積と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(67/X)

大学レベルの微分積分を復習していきます。 陰関数定理を導入します(証明は次回以降)。

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。

【完結】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(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。

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