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インストールWindows+VC2008 Linux AVIファイルが読み込めない場合 Linuxでpngやjpegが読み込めないとき カメラキャリブレーション F行列とE行列の推定 インストール Windows+VC2008 Linux AVIファイルが読み込めない場合 cvCreateFileCapture()がNULLを返す場合は, コーデックが入ってない可能性がある. この場合, エンコードされてない(全フレームを格納する)生データにすることで読み込むことができる場合がある. 以下, FFmpegでの方法. ffmpeg -i hogehoge.avi -vcodec rawvideo hogehoge.avi Linuxでpngやjpegが読み込めないとき 使ってるディストリで用意されているlibpngのパッケージのバージョンが古くて, リポジトリから取ってきてビルドしたOpenCV使ったらpngが読めなかった(ちなみにリビジョンは4167). OpenCVにはlibpngとかのソースが付属してるので, そういうときはOPENCV_BUILD_3RDPARTY_LIBSっていうCMake環境変数をTRUEにしてMakefileを構築してインストすると楽. カメラキャリブレーション F行列とE行列の推定 FindFundamentalMat()でF行列推定できるんだけど, ランクが2でない時がある. 推定したF行列を特異値分解して最小特異値を0とおいて再合成したものを使った方がいい(内部でやってくれればいいのに…). ちなみに, cvCalibrateCamera2()で求めた内部行列とFindFundamentalMat()で求めてランク2にしたF行列でE行列計算してみても, 特異値2つが同じゃない. 線形解法じゃ限界があるのか, バグか. しらべてみないと. カウンタ -
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名前 *る*形 性別 * 年齢 ** 職業 **** 出現CH *CH 推定出現時間 **** 推定接続時間 **分～**時間 アセン 非公開 ランク *******
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Bayes パラメータ推定値 経験ベイズ (empirical Bayes) 推定値ともいう． See also PosthocParameter
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この項目は著名なアルティス国籍者の名を掲載する 皇族 ルカ１世系統 ルカ・ガレット・ラヴィル 神聖アルティス帝国第44代皇帝 クラウス・ファ・ラヴィル 神聖アルティス帝国第45代皇帝 レオン・アメル・アルティス 神聖アルティス帝国第46代皇帝 ユーリ・アクセルロード アリス・ルカ・アルティス ユイ・アルティス 旧姓・白川唯。レオン1世の正室で王妃 クライス・ユイ・アルティス 神聖アルティス帝国第47代皇帝 エドワード・ユイ・アルティス 神聖アルティス帝国第48代皇帝 エレノア・レオン・アルティス (アセリア暦1973年11月11日～)レオン1世の第一皇女。 ルカ・ユイ・アルティス レオン1世の第三皇子。クロヴィスの双子の兄。 クロヴィス・ユイ・アルティス レオン1世の第四皇子。ルカの双子の弟。 ピョートル・ユイ・アルティス レオン皇帝の第五皇子。 イタール公系統 イタール・フォウ・アルティス ルカ1世の異母兄。廃太子 フェリクス・エル・アルティス イタール皇子の長男 ボリス・エル・アルティス イタール皇子の次男。法皇子 オーウェン・レク・アルティス ハル・レナ・アルティス ドミトリー・レナ・アルティス リリス・ウェン・アルティス ガエターノ公系統(ノール公爵家) ガエターノ・フォウ・アルティス カミュ大公系統 レヴァン大公系統 レヴァン・ガレット・アルティス ルカ1世の実弟、レオン1世の大叔父。 公爵 シャール・ハル・キース アセリア暦1916年～1991年。神聖アルティス帝国の元閣僚評議会議長(首相)。軍部出身で元陸軍大元帥・参謀総長・第一軍(本土防衛軍)司令。元国民党主席。本人の項も参照。 エミール・ミールケ Emil Mielke クルト・アレイ・ヴァーゼル (アセリア暦1883年～1986年)ラヴィル王国外相。ヴァーゼル公爵家当主。貴族階級の長老的存在で典型的な回帰主義者として知られる。絶対君主制への回帰を主張する王党派の筆頭。 ローデリヒ・エーデルシュタイン・フォン・ハプスブルク 東方ハプスブルク家当主 侯爵 ルーク・イル・バスカヴィル 男爵 ヘルムート･エル･ネーベルスタン(アセリア暦1918年～)：ラヴィル王国第二代閣僚評議会議長。キース首相同様に軍部出身だが公選によって選出された初の首相でもある。本人の項も参照。男爵。 神聖アルティス帝国貴族・名族一覧 ロメリア十貴族：ほとんどが皇室の分家でいずれも皇帝に嗣子なき場合皇位継承権を有す。以下儀式などの序列順。ヴァーゼル家(フリンフォール公爵家)クライス1世の第5王子、ロベルト・レナ・ラヴィルが臣籍降下したのが起源。摂政、大宰相を最も多く輩出した。現当主はクルト・アレイ・ヴァーゼル元内務大臣。所有財産は皇王家を除いては国内随一。総資産額：推定４兆８０００億レーヴェ ドラキュラ家(ワラキア公爵家)串刺し公ヴラド・ツェペシュの末裔の一族。ヴラドの長男、ヴラド・ツェペルスの末裔。この一族は何故か異常なほど長寿で美形が多い。皇室の系統ではないが、例外として皇位継承権が与えられている。現当主はヴラド・ミル・エシェルト・ドラキュラ。総資産額５兆１０００億レーヴェ。 ハプスブルク家(オーストリア公爵家)オーストリア=ハプスブルク家の庶流であるルートヴィヒ・フォン・ハプスブルクとアルティス皇女レオナ・ベル・アルティスの婚姻で創設された家。本家とは違い、オーストリアの帝位継承請求権を放棄していないため、オーストリア入境は不可能。現在の当主はローデリヒ・エーデルシュタイン・フォン・ハプスブルク。 アルニム家(グラッテンベルク公爵家)ゾロアスター2世の次男のゼノン・リディア・ラヴィルが始祖。主に武官を多く輩出した。現当主はアルバルト・フォン・アルニム陸軍大佐。総資産額：推定３兆９０００億レーヴェ エルルバルデス家(イングレッサ公爵家)ルカ1世の姉、エレノア・カムラン・ラヴィルが始祖。現当主はグレーテル・レオ・エルルバルデス。総資産額：推定４兆２００億レーヴェ レイン家(ステッセル侯爵家)テリオス1世の長男で庶子のダイク・二ナ・ラヴィルが始祖。現当主はロード・エル・レイン。総資産額：推定２兆２０００億レーヴェ バスカヴィル家(カルヴィア侯爵家)レイン家の庶流。トーマス・ナナ・レインが始祖。現当主はルーク・イル・バスカヴィル。総資産額：推定１兆４０００億レーヴェ ハイネマン家(ブランデンブルク伯爵家)レイン家の庶流。アドルフ・アレシア・レインが始祖。現当主はパウル・ガラシア・ブランデンブルク。総資産額：推定２兆レーヴェ ジンネマン家(パルシア伯爵家)ノア1世の孫、コンラート・ジリ・ラヴィルが始祖。現当主はイェフネン・ジンネマン。総資産額：推定１兆レーヴェ ベルルリット家(ニスタット子爵家)クライス3世の次男、ウィリアム・セリア・ラヴィルが始祖。現当主はグララット・セシル・ベルルリット。総資産額：推定８０００億レーヴェ 爵位 爵位 備号 大公爵 皇族のみが叙爵される 公爵 侯爵 伯爵 子爵 男爵 騎士長 騎士
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シーズンオフ 週ごとの俸禄10/2～10/8（案）シーズンオフ10/2～10/8 （計7日間） 俸禄受け取り方法の選択資金で受け取りたい方はこちら（資金＝推定作業時間×1.0 端数四捨五入） 個人口座へマイルで受け取りたい方はこちら（マイル＝推定作業時間×1.0 端数四捨五入） 藩国口座へマイルで受け取りたい方はこちら（マイル＝推定作業時間×1.0 端数四捨五入） シーズンオフ 週ごとの俸禄10/2～10/8（案） シーズンオフ10/2～10/8 （計7日間） 国民番号 ＰＣ名＠藩国名 実作業時間 推定作業時間 俸禄（資金orマイル） 備考 4100008 ゆうみ＠悪童同盟 7.6 7.6 8 0600147 蝶子＠レンジャー連邦 5.1 6.8 7 2100399 花井柾之＠え～藩国 4.8 6 6 2000381 たまき＠愛鳴藩国 3.3 4.1 4 0200039 リバーウィンド＠akiharu国 4 4 4 3000572 双海環＠芥辺境藩国 3 3.2 3 1800344 星月 典子＠詩歌藩国 2.5 2.5 3 2700521 ｌｉａｎｇ＠ヲチ藩国 0.8 1 1 総計 31.1 35.2 36 俸禄受け取り方法の選択 ターン９第２週からの俸禄は、資金とマイルのどちらで受け取るかを選ぶことができます。 申請期限は設けませんので、宰相に俸禄案を提出・承認後であれば、受け取り方法の希望を書き込み次第、即時反映してくださってかまいません。 ※この俸禄案は既に宰相に提出・承認済みです。反映をよろしくお願いします。（10/29追記） また、9/10から資金の報酬が変更（１時間あたり０．５億から１億へ。端数も切り上げから四捨五入へ）になりました。 俸禄受け取り希望調査終了のため、コメント欄を閉じさせていただきました。確定したリストについてはこちらをご覧下さい。 資金で受け取りたい方はこちら（資金＝推定作業時間×1.0 端数四捨五入） 俸禄を資金で受け取りたい方は、こちらのコメント欄に書き込んでください。 個人口座へマイルで受け取りたい方はこちら（マイル＝推定作業時間×1.0 端数四捨五入） 俸禄をマイルで個人口座へ受け取りたい方は、こちらのコメント欄に書き込んでください。 ありがとうございます。個人マイルでお願いいたします。 -- 蝶子＠レンジャー連邦 (2007-10-31 03 00 50) ありがとうございます。個人マイルにて受領いたします。 -- 双海環＠芥辺境藩国 (2007-11-07 02 55 25) ありがとうございます。個人マイルでお願いいたします。 -- 星月 典子＠詩歌藩国 (2007-11-09 18 15 34) 有難う御座います、個人マイルでの受け取りを希望いたします。 -- ｌｉａｎｇ＠ヲチ藩国 (2007-11-10 23 23 28) ありがとうございます。個人マイルでお願いいたします。 -- たまき＠愛鳴藩国 (2007-12-17 20 31 17) ありがとうございます。個人マイルでお願いいたします。 -- 花井柾之＠え～藩国 (2008-04-01 00 00 26) 藩国口座へマイルで受け取りたい方はこちら（マイル＝推定作業時間×1.0 端数四捨五入） 俸禄をマイルで藩国口座へ受け取りたい方は、こちらのコメント欄に書き込んでください。 これまで同様、藩国口座にマイルをいただきます＾＾ -- リバーウィンド＠akiharu国/護民官長 (2007-11-05 18 51 07) ありがとうございます。藩国マイルでいただきます。 -- ゆうみ＠悪童同盟 (2008-01-18 08 55 57)
https://w.atwiki.jp/kuni_memo/pages/180.html
前ページ次ページLibrary/数学/統計学 ベイズ統計 基本原理：ベイズの定理 ベイズ統計学の考え方 事前分布と推定値 ツール WINBUGS 基本原理：ベイズの定理 [定理] 事象 は、互いに排反で、 とする。 は全事象を示す。 このとき、 事前確率： 事後確率： [証明] 条件付き確率の定義は、 なので、 ...(A) 一方、 ...(B) が互いに排反かつ和がであり、(B)式から、 (A)に代入すると、 ベイズ統計学の考え方 ベイズの定理で、 原因： 結果：z、 事前確率： 事後確率： 確率確率： とすれば、 連続的に動く場合、 分母は、定数と見れば、 事前分布と推定値 事前分布をどう決めるかによって推定値が決まる。 ツール WINBUGS http //www.mrc-bsu.cam.ac.uk/software/bugs/the-bugs-project-winbugs/ Windowsで動くみたい。
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シーズンオフ 週ごとの俸禄9/18～9/24（案）シーズンオフ9/18～9/24 （計7日間） 俸禄受け取り方法の選択資金で受け取りたい方はこちら（資金＝推定作業時間×1.0 端数四捨五入） 個人口座へマイルで受け取りたい方はこちら（マイル＝推定作業時間×1.0 端数四捨五入） 藩国口座へマイルで受け取りたい方はこちら（マイル＝推定作業時間×1.0 端数四捨五入） シーズンオフ 週ごとの俸禄9/18～9/24（案） シーズンオフ9/18～9/24 （計7日間） 国民番号 ＰＣ名＠藩国名 実作業時間 推定作業時間 俸禄（資金orマイル） 備考 1800344 星月 典子＠詩歌藩国 8.1 8.4 8 ※作業過多により警告 0200039 リバーウィンド＠akiharu国 5.7 5.7 6 2100399 花井柾之＠え～藩国 5 5.2 5 2000381 たまき＠愛鳴藩国 3.7 4.3 4 2600510 こんこ＠たけきの藩国 4.2 4.2 4 0600147 蝶子＠レンジャー連邦 3.1 3.2 3 4100008 ゆうみ＠悪童同盟 1.8 2 2 0100010 クレール＠るしにゃん王国 1.5 2 2 2700521 ｌｉａｎｇ＠ヲチ藩国 0.5 1 1 総計 33.6 36 35 俸禄受け取り方法の選択 ターン９第２週からの俸禄は、資金とマイルのどちらで受け取るかを選ぶことができます。 申請期限は設けませんので、宰相に俸禄案を提出・承認後であれば、受け取り方法の希望を書き込み次第、即時反映してくださってかまいません。 （※この俸禄案は既に提出・承認済みです。反映をよろしくお願いします。） また、9/10から資金の報酬が変更（１時間あたり０．５億から１億へ。端数も切り上げから四捨五入へ）になりました。 俸禄受け取り希望調査終了のため、コメント欄を閉じさせていただきました。確定したリストについてはこちらをご覧下さい。 資金で受け取りたい方はこちら（資金＝推定作業時間×1.0 端数四捨五入） 俸禄を資金で受け取りたい方は、こちらのコメント欄に書き込んでください。 ありがとうございます。資金でお願いいたします。 -- 星月 典子＠詩歌藩国 (2007-10-15 03 50 28) 個人口座へマイルで受け取りたい方はこちら（マイル＝推定作業時間×1.0 端数四捨五入） 俸禄をマイルで個人口座へ受け取りたい方は、こちらのコメント欄に書き込んでください。 ありがとうございます。個人マイルでお願いいたします。 -- 蝶子＠レンジャー連邦 (2007-10-10 14 18 25) まとめお疲れさまです。個人マイルでお願いいたします。 -- クレール＠るしにゃん４級 (2007-10-10 21 04 23) ありがとうございます。個人マイルでいただきたいと思います。 -- こんこ＠たけきの2級 (2007-10-19 23 05 00) 有難う御座います、個人マイルでの受け取りを希望いたします。 -- ｌｉａｎｇ＠ヲチ藩国 (2007-11-10 23 25 06) ありがとうございます。個人口座でお願いいたします。 -- たまき＠愛鳴藩国 (2007-12-04 23 38 11) ありがとうございます。個人マイルでお願いいたします。 -- 花井柾之＠え～藩国２級 (2008-03-31 23 59 37) 藩国口座へマイルで受け取りたい方はこちら（マイル＝推定作業時間×1.0 端数四捨五入） 俸禄をマイルで藩国口座へ受け取りたい方は、こちらのコメント欄に書き込んでください。 お疲れ様です。この週分も藩国マイルとしていただきます。 -- リバーウィンド＠akiharu国 (2007-10-17 21 38 45) 藩国マイルでいただきます。ありがとうございます。 -- ゆうみ＠悪童同盟 (2008-01-18 08 53 48)
https://w.atwiki.jp/iroirocapture/pages/20.html
■ソロプレイ編 推定ﾚﾍﾞﾙ 所要時間 お勧め職業 お勧め種族 効率良い手順 ■パーティプレイ編 推定ﾚﾍﾞﾙ 所要時間 お勧め職業 お勧め種族 効率良い手順
https://w.atwiki.jp/iroirocapture/pages/16.html
■ソロプレイ編 推定ﾚﾍﾞﾙ 所要時間 お勧め職業 お勧め種族 効率良い手順 ■パーティプレイ編 推定ﾚﾍﾞﾙ 所要時間 お勧め職業 お勧め種族 効率良い手順
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1925年頃、イギリスのR.A.Fisherがやりだした手法。 統計データ解析に基づいた多くの情報を効率よく知るための統計手法。 通常、下記の３段階の手順を踏んで実施される。 ①効率的に要因効果を把握するための実験方法を計画する。（実験の計画） ②本当に効果があるのかを調べる。（分散分析による検定） ③特定の水準の組み合わせにおける母平均の大きさを見積もる。（推定） ここで、全体の流れをまとめてみた。 フィッシャーの３原則 ①ランダム化 実験順序によって生じる、慣れなどの系統誤差を偶然誤差に転化させる。 データ収集時の順番をバラバラにして実験結果をかたよらせない。 ②局所管理 実験誤差が大きくなるような場合、実験の場を小分けにして水準間を精度よく比較できる様にすること。小分けの原則とも言う。 ③反復 実験の誤差の大きさを評価するために行う。同一条件で２回以上実験を行うこと。（「繰り返し」は同一条件で複数回「測定」を行うことであり、反復と意味がことなる。） 用いられる単語 「偶然誤差と系統誤差」 偶然誤差 目盛りの読み取りミスなど「誤差の大きさが偶然によって決まる誤差」 系統誤差 暑さによってものさしが伸びてでる誤差など、「偶然によらず一定の傾向を持つ誤差」 「因子の種類」 大きく２つに分けられる １、母数因子 水準（規格）を技術的に指定でき、その水準効果が再現可能な因子 ほとんどがこれ。 例）加熱温度、保持時間 ２、変量因子 水準を指定できず、次回の実験では同じ水準を再現できない因子 例）原料鉱石のロット番号、農場の土壌条件など 「使用例」 （ブロック因子） 変量因子のような水準を指定できない条件の場合、 適当な「ブロック」に区分けして、 できるだけ均一な実験条件の場を作る。 例）日間の違いの比較、土壌条件を均質化した農場の区画など →【乱塊法】ともいう （制御因子） 生産の場において、水準の指定も選択も可能なもの。 実験のほとんどはこの因子。 例）反応温度、処理時間、材料の種類、仕上げ方法など （標示因子） 生産の場において、水準の指定はできるが選択はできないもの 水準の違いを知りたいときに取り上げる因子 （誤差因子） 生産の場において、水準の選択も指定も不可能なもので 生産側でコントロールできない因子 「一元配置実験と二元配置実験」 取り上げた因子の数が１つの実験：一元配置実験 ２つの実験：二元配置実験 → 分散分析表の作成 「交絡」→分離できない状態のこと。 実験計画法の準備 ①データを取得し、下記内容をチェックする。 「外れ値の有無」 「等分散性の検討」 →R管理図で範囲を比較してチェック 「要因効果の有無」 「最適水準の推定」 ＊分散分析の結果、交互作用がない場合は、その平方和を誤差の平方和に加えて新たな誤差分散の推定値をつくる。 →「プーリング」という。 分散分析表の解析（F検定） （手順：要因A-B間に交互作用がある場合） ①n個の繰り返しデータを合計して、補助表を作成する。 ②データの総計から修正項CTを求める。 CT＝（総計の二乗）／総データ数 ＊要は平方和Sxx＝Σ X^2 - (Σ X)^2/n の (Σ X)^2/n 項を計算しているだけ。 ③各平方和Sを求める 総平方和：St ＝ Σ（個々のデータの二乗）- CT Aの水準間平方和：Sa ＝ Σ {（Aiのデータの合計の二乗）／Aiのデータ数} - CT Bの水準間平方和：Sb ＝ Σ {（Biのデータの合計の二乗）／Biのデータ数} - CT ABの水準間平方和： Sab ＝ Σ {（Ai＊Biのデータの合計の二乗）／Ai＊Biのデータ数} - CT 交互作用平方和： Sa×b ＝ Sab - Sa - Sb 誤差平方和： Se ＝ St - Sa - Sb - Sa×b ＝St - Sab ④各平方和の自由度を求める。 総平方和の自由度： 総データ数 - １ Aの水準間の自由度： Aの水準数 - １ Bの水準間の自由度： Bの水準数 - １ AB間平方和の自由度： Aの水準数×Bの水準数 - １ 交互作用平方和の自由度： AB間平方和の自由度 - Aの水準間の自由度 - Bの水準間の自由度 誤差平方和の自由度： 総平方和の自由度 - AB間平方和の自由度 ⑤各分散V（平方和／自由度：平均平方）と分散比F０（各々の分散／誤差平方和の分散）を求める。 ⑥分散分析表を作成する。 F表による検定 →数値が高ければ有意であるとする。 １％（信頼区間９９％）の場合、「高度に有意である」と表現。 ⑦最適な組み合わせ条件を選定する。 ⑧最適条件での母平均μを推定する。 A、Bの最適な水準を決め、その水準の和、データの総和を算出し点推定する。 （点推定） μ（AB）＝A水準の平均値＋B水準の平均値 - データの平均値 （有効繰り返し数） 点推定に用いられる係数の和（伊奈の式）から求める。 A、Bのサンプル数が６、８ 総サンプル数が２４個の場合、 1/Ne＝１／６＋１／８- １／２４＝１／４ ⑨有意な要因について各水準の母平均μを推定する(t 検定）。 μ(AB)±t（Φe、α）√（Ve／n) Φe：誤差eの自由度 α：棄却率（５％ or １％） Ve：誤差の分散（＝Se/Φe） n：有効繰り返し数（一元配置実験ではデータ数） 例） Aの水準（３種×繰り返し２回）：和１９７ Bの水準（４種×繰り返し２回）：和２７０ データの総和（A-３種とB-４種の組み合わせ×繰り返し２回）：６８６ 最適条件での点推定値 μ（AB）＝A水準の平均値＋B水準の平均値 - データの平均値 ＝（１９７／６）＋（２７０／８）- （６８６／２４） ＝３８．０ 区間推定（信頼率９５％） 有効繰り返し数を点推定に用いられる係数の和（伊奈の式）から求めると 1/Ne＝１／６＋１／８- １／２４＝１／４ μ（AB）±t（Φe、α）√（Ve／n) ＝３８．０±t（１８, ０．０５）√（１３．２／４） ＝３８．０±２．１０１×√（１３．２／４） ＝３４．２, ４１．８ となる。 分散分析についてのリンク 分散分析その２（平均平方） めっちゃ適当なメモなので気が向いたらまた書き足します。。。 トップページに戻る