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第13回 点推定と区間推定 定義 母集団＝考察対象全体 サンプル（標本）＝母集団を調べるためにとられた一部分
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解法 ①仕分けを考える ②不明金額が発生 ③勘定分析により②が求められる。 売上 受取手形→売掛金→売上 貸倒 →売掛金 前受け金→ →売上 仕入れ 支払手形→買掛金→仕入れ →仕入れ 前渡し金→仕入れ 内訳不明 内訳不明金額をある１つの取引金額と仮定し、残りの取引をすべて０として推定を行う 逆進推定 順進処理した場合の会計処理に基づいて、逆算的に推定を行うこととなる。 収支額の推定 キャッシュフロー計算書で狙われる。 損益額と収支額を間違えない。 損益額：収益と費用の額 収支額：現金預金の収入・支出の額 現金主義なら損益額と収支額は一致 通常は発生主義なのでずれる。
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推定体重の計算式 推定体重ｇ＝1.07BPD(3)＋3.00×10(-1)AC(2)×FL AC(2)＝APTD×TTD÷0.089
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ベイズ推定 ベイズ推定とは、ベイズ確率の考え方に基づき、観測事象（観測された事実）から、 それの起因である原因事象を推定するための方法論である。 ベイズ定理は、以下のように表される。 （Bの条件下でAiが生起する確率。nは考えられうるAの状況の数） ベイズ推定の例 つぼＵ１、つぼＵ２，つぼＵ３があるとする。 それぞれのつぼの中身は以下の通りとする。 Ｕ１ → 赤の玉が３つ、白い玉が１つ Ｕ２ → 赤の玉が１つ、白い玉が１つ Ｕ３ → 赤の玉が１つ、白い玉が２つ また、Ｕ1,Ｕ2,Ｕ3が選ばれる確率をそれぞれＡ1,Ａ2,Ａ3と表し、赤の玉が取り出される確率をＢとする。 それぞれのつぼから赤の玉が取り出される確率は以下のようになる。 Ｐ（Ｂ｜ Ａ1）＝ 3/4 Ｐ（Ｂ｜ Ａ2）＝ 1/2 Ｐ（Ｂ｜ Ａ3）＝ 1/3 どのつぼが指定されるか分からないため、どのつぼも同等と仮定して Ｐ（Ａ1)＝Ｐ（Ａ2）＝Ｐ（Ａ3）＝1/3 と置く。 ←事前確率 Ｐ（つぼＵ１｜赤の玉）＝？？ つまり、ベイズ確率を用いて、つぼＵ１から赤の玉を取り出す確率は 9/19 となる。 このように、どのつぼからも選ばれる確率が同等にあるという情報をもとに、 つぼＵ１から赤の玉が選び出された可能性を見積もることができる。 このプロセスをベイズ推定という。
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推定少女 パイロット ノンパイロット ユニット メッセージ ダイアログ エフェクト アニメ
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amazonで探す @楽天で #推定有罪 を探す！ 日22WOW 2012.03.25～2012.04.22 wikipedia 前 分身 次 罪と罰 Hulu NETFLIX dTV PrimeVide U-NEXT TVer Paravi GYAO youtube検索 / Pandora検索 / dailymotion検索 / bilibili検索 1 2012/03/25 2 2012/04/01 3 2012/04/08 4 2012/04/15 5 2012/04/22
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フェルミ推定 ケースステディの考え方のひとつ．フェルミ推定（-すいてい、Fermi estimate）とは、実際に調査するのがむずかしいようなとらえどころのない量を、いくつかの手掛かりをもとに論理的に推論し、短時間で概算すること。 フェルミ推定について 「シカゴにピアノ調律師は何人いますか？」 もし、あなたが「フェルミ推定」という言葉を知らず、面接官にこんな質問をされたら、なんと答えますか？ 「40～50人、あるいは50～60人、あるいはそれ以上かもしれません」と迷推理をかますのか 「知るわけないすっよ！ そんなのググってくださいよ!?」と若干逆ギレてみるのか…… ただでさえ緊張してる面接。根拠をもって答えられる気がしません。 が、昨今の採用現場ではこの「フェルミ推定」に注目が集まっているようで…… 今回は採用にフェルミ推定を導入したというITコンサルファームの採用担当Aさん(28歳／女性)に話をうかがってみました。 ――まずは、フェルミ推定って何ですか？ 「エンリコ・フェルミという物理学者が、学生や秀才相手に問いかけていた答えにくい問題で有名なのが『シカゴにピアノ調律師は何人いますか？』という問題のようです」 ――勘で答えろとでも？ 「いやいや、この問題はずばりの人数を当てるクイズではないんですよ。大体の規模を見積もる…その規模を見積もったプロセスの分け方、また論理的であるかが重要なんですね」 ――プロセスと言いますと？ 「ピアノ調律師問題の模範解答の一つを例にします。 まず、シカゴのピアノ台数と調律師のバランスが合っているのが前提です。 その上で (1) シカゴにあるピアノの台数を推定する(シカゴの世帯数×ピアノの推定保有率) (2) 年間に必要なピアノの調律回数を推定する(年1回と想定) (3) (1)と(2)をかけると、ピアノ調律業界の仕事の全体数を算出。 (4) ピアノ調律師1人あたりの稼動を推定(1日3台/年200日など) (5) (3)と(4)を割ると、シカゴにいる調律師の数が… と言った感じで問題に対し、もっともらしいプロセスで答えていくんです。もちろん、プロセスは一通りではなく、色々考え方があります。この問題の答えは一つではないんですね」 ――な、なるほど…答えてないのに頭が良くなった気がします。他にはどんな問題があるんでしょうか？ 「ピアノ調律師の問題も、弊社ではそのまま出すことはないです。もう少し日本風にして出題することが多いですよ。『博多にとんこつラーメン屋は何軒ある？』とか」 ――なぜ、また採用試験に？ 「マイクロソフト等が有名ですが、特に外資のIT企業が採用試験で出題する傾向があるんですよ。その流れに乗ったのが正直なところです。ただ、実際にやってみて、思考力をチェックするのにうってつけの方法だと思ってます。流行のビジネス書にも紹介されてますので、そういう書に目を通しているかどうかも分かりますし」 ――（こっそりと）なにか良い対策法を…… 「フェルミ推定が何者かを知るだけでも雲泥の差です。最近はネットでも情報が出てますし関係書籍も豊富になりましたので、チェックしてみて下さい。ただ、解きすぎると、パターン化してしまって本末転倒の懸念もありますので…対策と言うよりも物事の考え方の一つとして、身に付けていただくのが良いかと」 フェルミ推定対策本 地頭力を鍛える 問題解決に活かす「フェルミ推定」
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RGB値を、特定波長の反射率との関係を行列式で表す。 (行列RGB)=f*(行列p(λ))+(行列C) …（式１） R 行列RGB=G B p(λ1) 行列p(λ)=p(λ2) p(λ3) CR 行列C=CG CB 式１より、fのｲﾝﾊﾞｰｽを用いて、 (行列p(λ))=f-1*(行列RGB)-(行列C) …（式２） 式２を用いて、画像のRGB値から特定波長の強度を推定し、植物の状態を解析する。 fの考察 R=αR*p(λ1)+βR*p(λ2)+ … +CR G,Bも同様として、行列fを αR βR … f=αG βG … αB βB … とする。 αR,βR…はCCDの赤色ﾌｨﾙﾀを通る、透過率におけるλ1,λ2,…,の透過率の比率と考える。 αG,αBも同様。
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＜解答１＞ 児玉 マグニチュード推定法とは、実験参加者に一連の刺激を呈示し、刺激の主観的な大きさ[magnitude]に比例するような数値を、それぞれの数値に割り当てるよう求める、という感覚の大きさの直接的な測定法である。この方法は S.S.Stevens によって開発され、音の強さだけでなく、光の強さ、においの強さ、皮膚への圧力といった様々な刺激について測定が行なわれ、「刺激の物理的強度」と実験参加者の反応から推測される「感覚の大きさ」との対応関係を調べることを可能にした。 →閾値・極限法と恒常法 ＜解答２＞ （田代） マグニチュード推定法とは、心的属性に数を割り当てる方法の一つ。 実験参加者に一連の刺激を呈示し、刺激の主観的な大きさに相当するような数値を、それぞれの刺激に割り当てさせる。 S.S.Stevensは、この方法によって感覚量を直接測定し、べき法則を求めた。 （それまでのウェーバーの法則やフィヒナーの法則でも言われていた心理量と物理量の対数比例の関係を、感覚量を直接測定し実験的に吟味することを可能にした。） この方法により、Stevensはべき関数の法則を導いた。 音の強さ、見えの長さ、皮膚への圧力など、様々な刺激について測定が可能で、物理的強度と、実験参加者の反応から推定される感覚の大きさとの対応がわかる。 （「どのくらい多いか」という加算的な感覚の次元であれば、どのような刺激でも適用可能ということ。 「どんな種類か」というような置換的な次元では可能ではない。） ○詳しい実験例は音響実験Ⅱの実験書参照。
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ロバスト推定 通常測定値には必ず誤差が含まれる． 測定値の中で想定される誤差範囲内にあるものをインライア， 明らかに誤りであるものをアウトライア，外れ値と呼ぶ． 外れ値が存在することで測定結果からのフィッティングに影響がでるため， 外れ値を排除する必要がある． このような手法がロバスト推定である． 最小二乗法(LMS) 二乗誤差を最小化する方法． 外れ値に対してロバストではない． M推定法 二乗誤差基準では誤差が大きいほど値が大きくなるが， ある一定以上の誤差で値の上昇を抑えることで 外れ値による影響を小さくする手法． RANSAC RANdom SAmple Consensus. ランダムに幾つかのサンプルを抽出し， LMSに当てはめることを繰り返す． 抽出したサンプルに外れ値が含まれなければ より確からしい推定が得られ， 且つ外れ値の数が全測定数に比べて少なければ 推定される誤差範囲内により多くの測定値が含まれる． このことから， もっとも多くの測定値が範囲内に含まれるときの推定を 正しい推定とみなす． 最小メジアン法(LMedS) ランダムに幾つかのサンプルを抽出し， LMSに当てはめることを繰り返す． RANSACとの違いはこのときの評価で， 全測定値における二乗誤差の中央値が最も小さいときの推定を 正しい推定とみなす． それぞれの特性 ロバスト性 LMedS=RANSAC＞＞M-estimator＞＞＞＞LMS 実行時間 LMS=M-estimator＜＜＜＜RANSAC＜LMedS LMedSは誤差範囲が不明なとき，RANSACは明らかなとき（画像処理で1px以内とか）に有効 参考リスト http //www.neurosci.aist.go.jp/~kurita/lecture/statimage/node28.html http //www.suri.it.okayama-u.ac.jp/~kanatani/papers/imlab-matching-pub.pdf