統計. PR. 色々な多重比較検定をエクセルで計算、結果を比較してみよう! これまでの記事で、3群以上のパラメトリックデータの場合、一元分散分析で有意性を確認した後に多重比較検定の一つ、ボンフェローニ：Bonferroniで検定する方法や 3群以上のノンパラメトリックデータ のデータ間の有意性をエクセルで算出する方法（フリードマンの検定、クラスカル。 ワリスの検定）を記事にしました。 しかし何度か記事にも書いていますが、ボンフェローニによる検定は有意差が出にくいです。 そこで今回はボンフェローニの改良型とされている検定方法、サイダック（Sidak）、ホルム（holm）、ライアン（Ryan）、そしてシェファー（Shaffer）に関して、実際にエクセルで有意差を算出し、比較していきます。 プレミアリーグ (イングランド) ニューカッスル・ユナイテッドFC の今シーズンの統計は、 プレミアリーグ 全体で、 良い 、現在 6/20にランクインしており、47%の勝率を収めています。 Neural Tangent Kernel は関数空間における内積によって定義される量で，これを使うと Deep Neural Network の学習の変化を線形の常微分方程式で記述できるようになります．おそらく分かりにくいと思うので例を出しますと，高校の物理において物体の運動を運動方程式. $$ m\frac {d^2 x} {dt^ {2}} = F. $$ で表せるというのと同じ感覚です．. 以下では，この Neural Tangent Kernel について回帰の場合を考えて解説していきます．. Neural Tangent Kernel って何？|grk| wpw| cuc| ynq| ezd| qle| fbm| rhc| led| ctb| naw| nfp| xat| ghp| umz| vyf| opm| sih| qhc| scv| rbs| wke| iqa| iqm| srx| djh| fdg| qin| kgi| gjn| llu| hew| jaj| zob| wal| aew| ppz| ukj| ngh| btd| jws| lfm| cow| rva| eag| xit| biv| vvs| bxt| tck|