数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その27【最小二乗法㉖】

平均分散共分散を使用した一次関数最小二乗法をJuliaで記載。 covとvarを使用する。 covは共分散を返す。 MATLABのように分散共分散行列にはなっていない。 パラメータを2列に並べて渡すと分散共分散行列を返す。
2023.04.06
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その26【最小二乗法㉕】

平均分散共分散を使用した一次関数最小二乗法をScilabで記載。 covとmtlb_varを使用する。 分散取得用の関数にvarianceは不偏分散しか返さない。 covは共分散だけでなく、分散共分散行列が取得される。 よって、covだけでも分散は取得可能。
2023.04.05
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その25【最小二乗法㉔】

平均分散共分散を使用した一次関数最小二乗法をPython(Numpy)で記載。 covとvarを使用する。 covは共分散だけでなく、分散共分散行列が取得される。 よって、covだけでも分散は取得可能。
2023.04.04
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その24【最小二乗法㉓】

平均分散共分散を使用した一次関数最小二乗法をMATLABで記載。 covとvarを使用する。 covは共分散だけでなく、分散共分散行列が取得される。 よって、covだけでも分散は取得可能。
2023.04.03
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【入門】不偏分散、不偏共分散についてさっくり解説【数値計算】

標本分散と不偏分散について説明。 証明方法は割愛。 図を見て、不偏分散の必要性を察っするレベルで確認。 各ツール、各言語で分散を求める関数等があるが、大体が不偏分散。 オプション指定で標本分散にすることも恐らく可能。
2023.04.02
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その23【最小二乗法㉒】

標本分散と不偏分散について説明。 証明方法は割愛。 図を見て、不偏分散の必要性を察っするレベルで確認。 各ツール、各言語で分散を求める関数等があるが、大体が不偏分散。 オプション指定で標本分散にすることも恐らく可能。
2023.04.01
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【入門】平均分散共分散で最小二乗法【数値計算】

総和、平均、分散、共分散を元に1次関数最小二乗法の係数算出が可能。 ただし、各数式の変形が必要なため、変形式を導出。 係数b(切片)を求めたあとに係数a(傾き)を求める。 一般的な連立方程式の解き方と一緒。
2023.03.31
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その22【最小二乗法㉑】

平均、平均の変形、分散の変形、共分散の変形を用いて係数aを求めた。 共分散、分散の計算式を元に図解すると四角形の面積で表現できる。 x,y方向の差の積による四角形、x方向の差の二乗による四角形の比なので、傾きを求めるのと同一となる。
2023.03.30
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その21【最小二乗法⑳】

いままでの導出した変形式と一次関数最小二乗法の連立方程式を再掲。 最小二乗法の連立方程式の片方からbを算出。 aが不明なため、このままではbも不明だが、もう片方の式のbに代入すればaが求まる。 aが求まれば、bも求まるはず。
2023.03.29
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その20【最小二乗法⑲】

共分散について簡単に説明。 2種類のデータの相関性を評価できる。 相関性について簡単に説明。 正の相関、負の相関。 強い相関、弱い相関。 共分散の式を変形した。
2023.03.28
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