猫も杓子も構造化

発達障害、特別支援などについて書いています。最近は心理学関係の内容が多めです。

2017-09-01から1ヶ月間の記事一覧

バイスプライヤーすごい(セローのエンジンオイル交換に伴うアレコレ)

セローのエンジンオイルを交換したのですが、そのとき想定外に手間取ったことに関するメモ。手順は下記のサイトを参考にしました。セロー250メンテナンス オイル交換方法 | セロー250でバイク旅ただオイルを抜いて入れるだけの話なので難しいこともないはず…

二項分布の4次のモーメントの導出

前回までで3次のモーメントをやったんだから次は4次だろう(安易)。nekomosyakushimo.hatenablog.com nekomosyakushimo.hatenablog.com 原点まわりのモーメントの導出 まず、モーメント母関数を3回微分したのものがこちら。 これを、(大変に面倒くさいけど…

続・二項分布の3次のモーメント

前回の記事で、モーメント母関数を用いた二項分布の3次のモーメントの導出について書いた。今回は、二項分布から抽出したデータの分布を実際に見ながら3次のモーメントと分布の形にについてみてみる。Rのデフォルトの関数には、歪度を計算するものはないらし…

二項分布の3次のモーメント

統計学の教科書において確率分布を紹介するときに2次のモーメントまでしか載っていないことが多い。モーメント母関数を用いれば、何次のモーメントでも求めることができるので、何の役に立つかは分からないが、ここでは二項分布の3次のモーメントを求めてみ…

モーメントについて

モーメントについての学習メモ。モーメント(積率)という概念がある。これは、確率分布の性質のうちのいくつかを数値で表したものである。平均値や分散というのもモーメントの一種である。離散値をとる確率変数について、その確率分布をとしたときに、の期…

続続・自由度について(実験修正編)

以前書いた記事で不偏分散と標本の分散の比較し、そのときは別々の標本からそれぞれの統計量を計算した。nekomosyakushimo.hatenablog.comしかし、よくよく考えると同じ標本からそれぞれの統計量を計算した方が比較の観点からは正しかったのだと気づいた(標…

続・自由度について(別証明編)

前の記事までで、標本のデータから母分散を推定するには、n-1で計算した不偏分散を用いると不偏推定量が得られることについて書いてきた。nekomosyakushimo.hatenablog.com nekomosyakushimo.hatenablog.com今回はそのことについての別の観点からの学習メモ…

続・自由度について(実験編)

この記事は不正確な内容を含みます。下記の新しい方の記事が正確です。(2017/9/18) nekomosyakushimo.hatenablog.com ーーーーー前の記事で、標本から母分散を推定するときに、nではなく自由度であるn-1を用いることについて書いた。今回はそのことをRを用…

自由度について

統計関係の概念の中でも理解しづらいものの一つに「自由度」がある。得られたデータから、母分散の不偏推定量を求める時に、nではなくて、n -1 で割るだとか説明されて分かったような分かっていないような気になるアレである。それに関連する学習のメモ。ま…

連続のための修正とは何か

連続のための修正(連続性の補正)について調べたことのメモ。(まだ理解は不完全なのであまり信用できる記事ではありません。) やや遠回りではあるが、まずは離散変量での検定について考える。コインを10回投げて表の出る回数(確率変数)というのは、n=10…

柴田淳『みんなのPython』

みんなのPython 第4版作者: 柴田淳出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2016/12/22メディア: 単行本この商品を含むブログ (1件) を見る『心理学実験プログラミング』(朝倉書店)からPythonに入り、一応簡単な実験プログラムなら書けるようになったも…

pep8とflake8の導入について

pep8というものがある。自閉症療育に関心がある方なら、TEACCHプログラムの開発したPEP-3(自閉症・発達障害児教育診断検査第3版)というのが思い浮かぶかもしれないが全くもって関係ない。pep8とは、Pythonでコードを書くときのスタイルガイドである。これ…

信号検出理論事始め

信号検出理論というものがある。もともとは、レーダーの性能など通信工学的な分野で発展した理論でそれが感覚や知覚の心理学研究に応用されるようになったらしい。以下の本を参考に、自分の学習のメモを残す。(記事の内容の正しさは保証できないため、しっ…

テキストエディタとモチベーション

モチベーションっていうのはなかなか制御するのが難しいものであり、かなりのところ環境要因の影響を受けるものである。スキナー大先生のお言葉を借りれば、私的出来事(private event)であり、私的出来事も他者から観察不能なだけで、三項随伴性の支配下に…

Pythonでお絵かき(続・カフェウォール錯視編)

前回の記事でPILというライブラリを使ってカフェウォール錯視を描く方法について書き、結果次のような画像が出来上がった。今回はより実験刺激っぽく、明度を系統的に変化させながら刺激を作る場合について書こう。例えば、真ん中の線の明度を系統的に変化さ…

Pythonでお絵かき(カフェウォール錯視編)

PIL(Python Imaging Library)というものがある。これは、Pythonで画像関係のデータを扱う際に必要なものをまとめたライブラリなのだそうだ。何かしらの実験刺激を作る際に、決まったパターンで単純な図形を繰り返したいときというのがあり、そういう場合に…

Pythonでのベクトル処理

Python初学者が戸惑ったとことかを備忘録がてらメモしておく。Rとの違いでまず迷ったのがベクトルとスカラーの演算である。例えば、Rだとあまり何も考えずにオブジェクトにベクトルを放り込んで演算をすれば勝手にやってくれる。 > a <- c(1:20) > a [1] 1 2…

Atomに入れてみたパッケージ

Atomというのは色々とカスタマイズできることが売りのエディタということで、いくつかの記事を参考にしてパッケージを入れてみる。参考にしたのは、次のような記事。AtomでPythonの開発環境を整える - Qiita オススメのatomパッケージ7選 - Qiita とりあえ…

Atomの導入やら

実験刺激を作れるようになろうと思いPsychoPyというアプリケーションのPsychoPy Corderというのを先月あたりから使い始めた。刺激作成のライブラリとしては使いやすく、基本的な動作はなんとなく分かってきたものの、もう少し快適な開発の環境にならないかと…

2E教育について

自宅に『LD研究』が届いたので、パラパラと目を通す。特集は昨年のシンポジウムの2E教育について。基調講演の後に話題提供が4件続き、その後に指定討論者のコメントが加えられるというスタイルである。話題提供に目を通していて、2Eという概念が未整理な印象…