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。