Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
R を用いた分析(補講) (2) — 人工データの生成 / Analysis using R ...
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Kenji Saito
PRO
November 30, 2024
Technology
0
75
R を用いた分析(補講) (2) — 人工データの生成 / Analysis using R (supplementary) (2) - Generating artificial data
早稲田大学大学院経営管理研究科「企業データ分析」2024 冬のオンデマンド教材 第12回で使用したスライドです。
Kenji Saito
PRO
November 30, 2024
Tweet
Share
More Decks by Kenji Saito
See All by Kenji Saito
民主主義というアナログAI と、逃走の線の描き方 / Democracy as an Analogue AI and How to Draw the Line of Escape
ks91
PRO
0
37
アカデミーキャンプ2026 冬「ウチらとヤツらのフューチャー・デザイン」DAY3 / Acadmy Camp 2026 Winter - Future Design by Us and Them DAY3
ks91
PRO
0
65
アカデミーキャンプ2026 冬「ウチらとヤツらのフューチャー・デザイン」DAY1 / Acadmy Camp 2026 Winter - Future Design by Us and Them
ks91
PRO
0
98
アカデミーキャンプ2026 冬「ウチらとヤツらのフューチャー・デザイン」DAY2 / Acadmy Camp 2026 Winter - Future Design by Us and Them DAY2
ks91
PRO
0
83
アナログAI からの逃走とメタ・ネイチャーポジティブ / Escape from Analog AI, and Meta-Nature Positive
ks91
PRO
0
47
AI 前提社会におけるトラスト / Trust in an AI-Driven Society
ks91
PRO
0
71
非営利組織の起業/発表と総括 / Starting up a Nonprofit Organization, Presentation and Summary
ks91
PRO
0
73
自己開発 / Self-Development
ks91
PRO
1
41
あなたは何によって憶えられたいですか? / What Do You Want to be Remembered for?
ks91
PRO
0
46
Other Decks in Technology
See All in Technology
Windows ファイル共有(SMB)を再確認する
murachiakira
PRO
0
280
Phase07_実務適用
overflowinc
0
2k
AgentCoreとLINEを使った飲食店おすすめアプリを作ってみた
yakumo
2
250
韓非子に学ぶAI活用術
tomfook
3
930
GitHub Copilot CLI で Azure Portal to Bicep
tsubakimoto_s
0
200
QA組織のAI戦略とAIテスト設計システムAITASの実践
sansantech
PRO
1
160
タスク管理も1on1も、もう「管理」じゃない - KiroとBedrock AgentCoreで変わった“判断の仕事”
yusukeshimizu
0
100
AI時代のシステム開発者の仕事_20260328
sengtor
0
280
PostgreSQL 18のNOT ENFORCEDな制約とDEFERRABLEの関係
yahonda
0
130
AIエージェント時代に必要な オペレーションマネージャーのロールとは
kentarofujii
0
120
DMBOKを使ってレバレジーズのデータマネジメントを評価した
leveragestech
0
290
AI時代のオンプレ-クラウドキャリアチェンジ考
yuu0w0yuu
0
240
Featured
See All Featured
svc-hook: hooking system calls on ARM64 by binary rewriting
retrage
2
180
The SEO identity crisis: Don't let AI make you average
varn
0
420
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
37
6.3k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
560
Become a Pro
speakerdeck
PRO
31
5.9k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
348
40k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
1.9k
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
280
HDC tutorial
michielstock
1
590
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
madoxten
62
53k
Building the Perfect Custom Keyboard
takai
2
720
Transcript
Boxes and whiskers — generated by Stable Diffusion XL v1.0
2024 12 R ( ) (2) — (WBS) 2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11 – p.1/14
https://speakerdeck.com/ks91/collections/corporate-data-analysis-2024-winter 2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11
– p.2/14
( 20 ) 1 • 2 R • 3 •
4 • 5 • 6 ( ) • 7 (1) • 8 (2) • 9 R ( ) (1) — Welch • 10 R ( ) (2) — χ2 • 11 R ( ) (1) — • 12 R ( ) (2) — • 13 GPT-4 14 GPT-4 15 ( ) LaTeX Overleaf 8 (12/16 ) / (2 ) OK / 2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11 – p.3/14
N(µ, σ2) ρ 2 ( : ˆ y = a
+ b1 x1 + b2 x2 + e ) 2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11 – p.4/14
N(µ, σ2) “rnorm()” set.seed(173205) # # N(50, 10^2) 100 x
<- rnorm(n=100, mean=50, sd=10) # x # hist(x) mean(x) sd(x) 2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11 – p.5/14
Histogram of x x Frequency 10 20 30 40 50
60 70 80 0 5 10 15 20 25 30 35 mean(x) : 50.06994 sd(x) : 10.30096 2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11 – p.6/14
ρ 2 (1/2) MASS “mvrnorm()” “ .R” # r =
0.9 # t = 3.7 # r = 15.2 # t = 7.5 # = -0.5 # <- matrix(c( r^2, * t * r, * r * t, t^2 ), nrow=2) 2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11 – p.7/14
“mvrnorm()” = S xx S xy S xy S yy
= S xx rS x S y rS x S y S yy ( r = S xy S x S y ) 2 x, y x, y, z, . . . 2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11 – p.8/14
ρ 2 (2/2) MASS “mvrnorm()” “ .R” # set.seed(28284) <-
mvrnorm(n=100, mu=c( r, t), Sigma= ) <- pmin(pmax( [,1], 13.0), 19.9) <- pmin(pmax( [,2], 0.0), 20.0) “ [,1]” “ [,2]” plot 2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11 – p.9/14
0 5 10 15 20 13 14 15 16 17
18 ㈇ࡢ┦㛵ࡢ 㐌ᙜࡓࡾࡢㄢእ㐠ື㛫 100m㉮ࡢࢱ࣒ (⛊) r : -0.5932345 ( ) -0.5884094 ( ) 2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11 – p.10/14
(1/2) “ .R” n <- 50 # a <- 49.4
# ( (158cm ) ) # r_father <- 0.306 mean_father <- 168.78 sd_father <- 3.2 # r_mother <- 0.37 mean_mother <- 155.32 sd_mother <- 2.45 2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11 – p.11/14
(2/2) “ .R” <- round(rnorm(n=n, mean=mean_father, sd=sd_father), digits=1) <- round(rnorm(n=n,
mean=mean_mother, sd=sd_mother), digits=1) e <- rnorm(n=n, mean=0, sd=2.8) # <- round(a + r_father * + r_mother * + e, digits=1) 1 “round()” plot 2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11 – p.12/14
ፉ㌟㛗 160 165 170 175 152 156 160 164 160
165 170 175 ∗㌟㛗 152 156 160 164 150 154 158 150 154 158 ẕ㌟㛗 : 34.2484 : 0.3545 : 0.4137 : 0.2831 2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11 – p.13/14
2024 12 R ( ) (2) — — 2024-11 –
p.14/14