統計学(statistics)は実際のデータの整理と可視化を主題とする記述統計学（descriptive statistics）と、様々な数理を導入しての予測を含む推計統計学(inferential statistics)の２つに大別されます。

データをとった場合、まずデータの図表化という重要な作業があります。続いて、平均などを算出する、といった作業が続きます。ここでは、こうしたデータ解析の出発点となる作業について「1つの変数をどのように記述するか」という視点から説明していきます。…

最近「統計的決定理論（Statistical Decision Theory）」なる概念を知りました。現段階では本当に右も左も全く解ってない状態。しかしながら、ゲームはもう始まってしまったのです。もはや後戻りなんて、決して出来ません…

実はこういう綺麗で見やすい度数分布票を表示するのも一苦労…

それにつけても、何故標本分散（Sample variance）sum*1/length(x)の分母はlength(x)で、不偏分散（Unbiased dispersion）sum*2/length(x)の分母は(length(x)-1)なのでしょうか？ こういう疑問に突き当たった時は実際にシミュレーションしてみるに限ります。…

パラメーター（parameter）が平均（Average）=0,標準偏差(Standard Deviation, SD)=1の場合の標準正規分布（Standard Normal Distribution）は以下。

コンピューター言語では容易に「区間や条件や個数を定めて発生させた乱数データ」を通常の数列の様に扱う事が可能です。 統計言語Rによる検証 cx<-rnorm(1000)cy<-rnorm(1000)plot(cx,cy,asp=1,main="Normal Distribution")

以下の様に数学方面からの円描画方法の探索は歴史的に行き詰ってしまった訳ですが… ある意味かかる閉塞状態を打破したのが物理学における等速円運動解析（Constant velocity circular motion）概念の登場だったとも考えられる訳です。

一般に「三平方の定理（Three square theorem）」あるいは「ピタゴラスの定理（Pythagorean theorem）」として知られるX^2+Y^2=Z^2の式、すなわち単位円（Unit Circle、半径1の円弧）上ではx^2+y^2=1、 単位球面（Unit Circle、半径1の円弧）上ではx^2+y^2+z…

一般に「三平方の定理（Three square theorem）」あるいは「ピタゴラスの定理（Pythagorean theorem）」として知られるX^2+Y^2=Z^2の式、すなわち単位円（Unit Circle、半径1の円弧）上ではx^2+y^2=1、 単位球面（Unit Circle、半径1の円弧）上ではx^2+y^2+z…

①関数y=axの形(傾きaがΔx/Δyで定義される為、関数y=-axとの狭間となるy=0の時点で0除算が発生し計算継続不可能となる) 関数x=ayの形(傾きaがΔy/Δxで定義される為、関数x=-ayとの狭間に該当するx=0で0除算が発生し計算継続不可能となる) 簡単に言うと距離空間…

ある意味、自然数(Natural Number)や整数(Integer Number)が何か規定する等差数列（arithmetic progression）あるいは算術数列（arithmetic sequence）の定義(definition)こそが数理計算(mathematical computing)の出発点といえましょう。