[fpr 3226] 統計学を学ぶための数学入門のこと

岡本安晴


 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




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