Python

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プログラミング

Matplotlibでアニメーションを作る: FuncAnimation の使い方 0 (0)

概要 PythonとMatplotlibを使って、プロット内容が少しずつ変わっていく様子を動画として保存する方法についてまとめる。 今回は、2種類の気体分子が半径1の円の中で運動する様子の描画を例として用いた。 成果物 こんなのができる。...
プログラミング

尤度と誤差の関係―ガウス誤差モデル下のAIC, BIC 0 (0)

概要 WikipediaのBIC(ベイズ情報量基準)のページを読んでいると、BICは $$\mathrm{BIC}=-2\cdot\ln(L)+k\ln(n)\tag{1}$$ と定義されるが、ガウス誤差の下では $$\mathrm{BIC...
プログラミング

01-Kendall 順位相関係数の効率的な計算法 0 (0)

概要 この記事では、 01-Kendall 順位相関係数 2 値 Kendall 順位相関係数 Binary Kendall 順位相関係数 などと呼ばれそうな、Kendall 順位相関係数 の特殊な場合の計算法についてまとめる。ようす...
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プログラミング

同一の分布にしたがう確率変数の最大値の分布 0 (0)

動機 乱数をたくさん発生させたとき、その最大値はどんなふうに分布することになるのか気になった。 問題 確率密度関数 \(f\) にしたがう連続確率変数 \(X\) を考える。独立に \(n\) 個のサンプルを発生させ、その最大値を \(Y\...
プログラミング

GeoPandasのインストールに失敗した場合の対処法(Fiona/GDALのエラー + Rtreeのインストール) 5 (1)

この記事は Pythonの環境によっては、pipを用いたGeoPandasのインストールに失敗するみたいです。 私は失敗しました。 というわけで、解決策を記録しておきます。 (この記事では、GeoPandasのインストール中にFiona関連...
プログラミング

K-meansクラスタリング―任意の距離を持つデータに対する応用― 0 (0)

概要 空間内の点をいくつかのグループに分割することを考え、データにK-meansクラスタリングアルゴリズムを適用する。応用例として、MDSを用いて点同士の距離が任意となる場合(直線距離でなく道のりが与えられる等)の最適化手法について...
プログラミング

日本の県庁所在地の緯度経度を配列にしたもの 0 (0)

毎回作るのが面倒なので、共有しておきます。 name = ["札幌市", "青森市", "盛岡市", "仙台市", "秋田市", "山形市", "福島市", "水戸市", "宇都宮市", "...
プログラミング

Box-Muller法による標準正規分布に従う乱数生成 0 (0)

概要 ボックス=ミュラー法(Box-Muller's method)は、一様分布に従う確率変数から標準正規分布に従う確率変数を生成する手法である。この記事では、その手法と実装について紹介し、その後それらを導出する。 手法 ...
プログラミング

指数分布の最尤推定とパラメータ変換、乱数生成 0 (0)

定義 指数分布はパラメータ \(\lambda\) を用いて以下のように定義される。$$\mathrm{Exp}(x|\lambda)=\lambda e^{-\lambda x}$$ 基本的な性質 平均 分散...
プログラミング

ヒストグラムと確率分布の同時プロット―フィッティング精度の検証用に 0 (0)

多数のデータ点が得られたとき のようなフィッティングを行えば、それらのデータ点が従う分布を推定することができる。この場合、データのヒストグラムはその分布に類似した形状をとるはずであり、そのことを視覚的に確かめたい(または...
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