Python線形カルマンフィルタのアルゴリズムと実装（観測値が１次元の場合）
観測値が１次元の場合の線形カルマンフィルタのアルゴリズムについて解説し、マイコン等でセンサの計測値を補正する際の実装方法についてシミュレーションを行う。この記事を読むことでセンサ補正機能の実装方法と考え方を理解することができる。
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確率・統計多次元正規分布で逆行列を計算したくない！
概要本記事では、コレスキー分解を用いて適切な変数変換を行うことで、多次元正規分布の確率密度関数に含まれる分散共分散行列の逆行列の数値計算を回避する方法について述べる。多次元正規分布\(M\)次元正規分布の確率密度関数$$\mathcal{N...
確率・統計βダイバージェンスについて、さっと語る
概要この記事では、βダイバージェンスと呼ばれる類似度指標の一群について、その定義と性質を簡単に解説する。簡潔さを重視するため、用語ならびに記号はやや適当に用いているが、要望が多いようであればより厳密かつ詳細な記事を作成したい。定義確率分布\...
確率・統計【統計検定１級】対策記事集
概要統計検定１級の勉強に役立ちそうな記事のリンク集。実際に筆者が統計検定１級を受験したときに、勉強を兼ねて執筆していた記事がほとんどです。なお、筆者は一発で「統計数理」「統計応用」ともに合格できたため、学習方針としては間違っていないと思われ...
確率・統計集合の類似度指標まとめ
概要この記事では、２集合の類似度を測る指標として、Jaccard係数、Dice係数、Simpson係数、Kendall相関係数、超幾何分布の累積分布に基づく指標を説明する。一般的な指標は前３者であるが、ここでは、集合に含まれうる要素の全体集...
確率・統計デルタ法の導出と、漸近分散近似への応用
概要デルタ法は、分布収束する先が決まっている確率変数の列に対し変換を施したとき、収束先がどのように変化するかを近似的に表現する手法である。また、正規分布する確率変数の変換により得られた新たな確率変数の漸近分散を、変換前の変数の分散を用いて計...
確率・統計確率変数の列の収束とスラツキーの定理
概要この記事では、確率変数の列の収束の概念を、確率収束と分布収束の２様式から説明する。また、それらがみたす関係について紹介し、そこから派生したスラツキーの定理についても取り扱う。最後に、それぞれの公式・定理についての証明を付した。表記確率変...
確率・統計超幾何分布に基づく集合の類似度指標
概要２集合の類似度を測る指標として、Jaccard係数などの手法が知られている。しかし、２集合の要素となりうる全要素の数と２集合の要素数が所与の場合には、これらの値に依存して、２集合が共通要素を持つ確率が大きく変動する。この変動を補正するた...
確率・統計超幾何分布の効率的数値計算法
概要超幾何分布の確率質量関数は$$P(x|N,K,n)=\frac{\binom{K}{x}\binom{N-K}{n-x}}{\binom{N}{n}}$$であり、これをすべての\(x\)について計算することによって累積分布関数を求めるこ...
確率・統計超幾何分布の性質と近似―二項分布とポワソン分布との関係
概要この記事では、超幾何分布の性質について簡単に説明した後、特定の条件下で、超幾何分布が二項分布、そしてポワソン分布に近似されることを示す。超幾何分布全\(N\)個のうち、\(K\)個が「成功」（赤玉・白玉などで考えて良い）である要素のうち...