下記の解説
（１）有効桁数を考えたときの四則演算を不等式を
用いて解説評価する。
（２）集団検査で陽性と判定されても、実際に該当者である
確率は高くない場合がある。
（３）MCMCの基本的な考え方を示す簡単なサンプルコード：
以下のものは、一様乱数から正規乱数を生成するMCMCの例です。
// MCMCアルゴリズム
x = 0.0;
for (int t = 0; t < n; t++){
y = 7.0 * (rn.uni() - 0.5) + x; // 生成分布q(y|x)に
よるサンプリング
a = phi(y) / phi(x); // 更新確率αの計算
if (rn.uni() < a){ x = y; acpt++; } // 値の更新
vx[t] = x;
count[cat(x)]++;
}
上記コードにおいて配列countは生成された乱数の頻度を数える
ためのものです。コンソールアプリケーションとして作成しましたので
表示はMS-DOS時代の方法を用いています。
もちろん、正規乱数生成用として
Rejection Polar Method for Normal Variates
も取り上げております。
（４）計算の有効桁数を１次式による近似で説明する。
（５）行列計算をC++で行うためのクラス型。これは、
C++において行列の引数を値引数で用いることが
Pascal(Delphi)における場合と同様にできるように
するためのものです。
を岡本安晴「統計学を学ぶための数学入門[上]」培風館
で扱いました。
ちなみに本書は、高校では数学から遠ざかっていたが
心理学を専攻したために統計学を学ばなければならなくなった
学生さんのために用意したものです。内容はホームページ
http://mcn-www.jwu.ac.jp/~yokamoto/books/math1/
で紹介しております。
日本女子大学心理学科
岡本安晴
ここは心理学研究の基礎メーリングリストに投稿された過去の記事を掲載しているページです。