Top 8
git checkout hogeしてerror: pathspec 'hoge' did not match any file(s) known to gitとなったときの対処法【Git】
Oct. 13, 2019, 12:57 a.m.GitHubからpullするときにfatal: refusing to merge unrelated historiesとエラーが出るときの対処法
Aug. 13, 2019, 3:41 a.m.Secure BootのままNvidiaドライバをaptからインストールする【Ubuntu 16.04】
July 24, 2021, 9:39 a.m.正規表現のre.search().groups()とre.findall()の違い【Python】
Oct. 11, 2019, 12:12 a.m.NumPyで標準誤差を計算する【Python】
Feb. 4, 2020, 2:24 a.m.
ストーリー追加 Mod: The Outsider やっていく日記【Outer Wilds】
Feb. 19, 2023, 6:33 a.m.与えられたリストについて1行で微分・積分【Python】
Dec. 6, 2019, 4:36 a.m.意識が量子効果で生じることを示す実験結果についてちょっと調べただけのメモ
April 21, 2022, 3:09 p.m.NumPyで標準誤差を計算する【Python】
Feb. 4, 2020, 2:24 a.m. edited Dec. 5, 2021, 3 a.m.母集団から \(n\) 個の標本 \(\{x_i\}\) を抽出したとする。その平均を \(\overline{x}:=\sum_{i=1}^n x_i/n\) とする。
このとき、得られた個々のデータ自体のバラつきの度合いを知りたいときは標準偏差 $$ s:=\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i-\overline{x})^2} $$ を使う。一方、標本から計算される統計量(平均など)のバラつきの度合いを知りたいときは標準誤差 $$ \frac{s}{\sqrt{n}} $$ を使う(なお、これは母集団の大きさが十分大きいときの式であるが、実用上はこれで十分であろう)
ゆえに、NumPyを用いて書くと、
import numpy as np
x = [1, 5, 3, 6, 4, 5] # 適当なデータ
というデータがx
にあったときに、前者(標準偏差)は
np.std(x, ddof=1)
で計算でき、後者(標準誤差)は
np.std(x, ddof=1) / np.sqrt(len(x))
で計算できる。
Top 8
git checkout hogeしてerror: pathspec 'hoge' did not match any file(s) known to gitとなったときの対処法【Git】
Oct. 13, 2019, 12:57 a.m.GitHubからpullするときにfatal: refusing to merge unrelated historiesとエラーが出るときの対処法
Aug. 13, 2019, 3:41 a.m.Secure BootのままNvidiaドライバをaptからインストールする【Ubuntu 16.04】
July 24, 2021, 9:39 a.m.正規表現のre.search().groups()とre.findall()の違い【Python】
Oct. 11, 2019, 12:12 a.m.NumPyで標準誤差を計算する【Python】
Feb. 4, 2020, 2:24 a.m.
ストーリー追加 Mod: The Outsider やっていく日記【Outer Wilds】
Feb. 19, 2023, 6:33 a.m.与えられたリストについて1行で微分・積分【Python】
Dec. 6, 2019, 4:36 a.m.意識が量子効果で生じることを示す実験結果についてちょっと調べただけのメモ
April 21, 2022, 3:09 p.m.Tags
- #Python (22)
- #量子力学 (12)
- #Unity (11)
- #量子情報 (9)
- #AoE2 (8)
- #Mac (8)
- #数学 (6)
- #Quantum Zoo (6)
- #Outer Wilds (6)
- #意識 (5)
- #NumPy (5)
- #Bash (5)
- #Linux (5)
- #相対論 (4)
- #シミュレーション (4)
- #Docker (4)
- #Android (4)
- #Qiskit (4)
- #GitHub (3)
- #Django (2)
- #情報理論 (2)
- #LaTeX (2)
- #Rust (2)
- #PyO3 (2)
- #AR (2)
- #Git (2)
- #iOS (2)
- #C++ (2)
- #正規表現 (2)
- #電磁気学 (1)
- #Google Drive (1)
- #Overleaf (1)
- #Let's Encrypt (1)
- #ポケモン (1)
- #AdMob (1)
- #Autoya (1)
- #docopt (1)
- #SymPy (1)
- #AWS (1)
- #Twitter (1)
- #URP (1)
- #iMovie (1)
- #論文 (1)
- #PyTorch (1)
- #C# (1)