∗ I 2 1 2 2 2 3 3 4 5 5 7 6 8 II 11 1 11 2 12 3 13 4 14 5 15 6 — 16 ∗ 2002 8 5 8 2006 5 2007 8 Soto-Andrade Varela 1984 1 Part I 1 Russell, B.A.W., 1872-1970 ( ) X ∈ X X M 1 M M M ∈ M M M M M ∈ M M 2 Cantor, G., 1845-1918 1 X 2X X u t X m : 2X → X X R R = {m(A) | A ⊆ X, m(A) 6∈ A} m(R) R m(R) ∈ R R m(A) 6∈ A A ⊆ X m(R) = m(A) m R = A m(R) 6∈ R m(R) 6∈ R R m(R) ∈ R 1 M 2 1 1 ( ) 3 1 2 X X X XX X u
2015年9月11日のブックマーク (7件)
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abrahamcow 2015/09/11
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Multinomial distributionとCategorical distributionの違い | LESS IS MORE
些細な違いなんだけど調べたのでメモ。Multinomial distributionは多項分布のこと。Categorical distributionは、一般的な日本語表現が見つからなかった（なのでタイトルは英語）。打つのが大変なので、以下カテゴリカル分布と書く。 結論としては、多項分布のn=1の特殊な場合がカテゴリカル分布ですよってこと。以下少しまとめる。 分布を仮定する離散変数をカテゴリと呼ぶとして、 多項分布は、n回試行したときに各カテゴリが何回出るかを表す確率分布 多項分布は、二項分布を多カテゴリに一般化したもの カテゴリカル分布は、多項分布のn=1の場合に相当する カテゴリカル分布は、ベルヌーイ分布を多カテゴリに一般化したもの 以上 nokunoさんによるこの記事→ 多項分布の最尤推定 は、多項分布というよりカテゴリカル分布の話。本文には書いてあるけどね。あと最尤推定の結果はどち
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【寄稿】Googleアナリティクスの目標到達プロセスをフル活用！カゴ落ちポイントの発見事例
※本記事は、2015年公開当時の情報を基にした記事です。 はじめまして、グラシズの土谷と申します。 Google アナリティクスやヒートマップによる定量分析と、ユーザーテストの定性分析による定量・定性両アプローチからのサイト改善を得意としているアクセス解析コンサルティング会社を経営しています。主にECサイト事業者様や総合代理店様案件のサイト改善のご支援をさせていただいています。 今回は、「Google アナリティクスの目標到達プロセスと、ビューを組み合わせることで、カゴ落ちポイントを詳細分析した事例」をご紹介していきたいと思います。 これは恐らくこのような活用方法をされている方は少ないのではないかというノウハウの紹介になります。カゴ落ちの影響が大きなビジネスに取り組まれている方には、きっとお役に立つと思います。 本記事はユニバーサル アナリティクス（UA）の情報です。UAは2023年7月1
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- 2015年9月12日
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