ヒストグラム

今回はOracleの統計情報のうち、ヒストグラムについて調査しました。 Oracleの統計情報 - 忘れかけのIT備忘録で少しだけ触れましたが、ヒストグラムは表の列データの分布状況です。セレクティビティ(行の選択率)のコストを見積もるために使用される統計情報です。通常の統計情報に比べ、より最適な実行計画を作成/選択するのが目的です。ヒストグラムには、頻度分布ヒストグラム、高さ調整ヒストグラム、上位頻度ヒストグラム、ハイブリッドヒストグラムがあります。XXX_TAB_STATISTICSのHISTOGRAMで使用しているヒストグラムを確認できます。XXX_HISTOGRAMS(XXX_TAB_H…

はじめに とんかつ増しまし丼を救え 本社にて 現場にて 機械稼働現場 海鮮御前を主力商品にしろ 力を入れるのはどっちだ？ サイトご利用方法 はじめに ここで行う統計解析は、数理統計学や統計学の数学的背景、解釈の数学的・専門的なアプローチなどは一切行わず、統計を用いた問題解決のみに焦点を絞る。基本的な事柄を提示し、なるべく専門用語を使わないように留意したので、曖昧で回りくどい表現が多くなることは承知しているが、致し方ないと考えている。 とくに断りがない限り本ブログの基本統計解析は以下に負っている。 【データ解析プログラム】 福井正康 教授（福山平成大学経営学部経営学科）が開発した統計解析ソフト …

東野圭吾さんのクスノキの番人を読みました。 ネタバレするかも知れないので読んでない方はここより先は読まないでくださいね😅 僕は自分で言うのもなんですが、自分の考えを主張することが苦手です。 というか、自分の中にそんなに確固たる理念、主張などありません。今を生きる、とりあえず 今日が無事終われば良いのかな。なんて思ったりしてます。 今回の『クスノキの番人』の主人公 玲斗と同じような考え方ですね😅 といっても、 玲斗のような複雑な家庭で育ってきたわけではなくごく普通の父、母、兄2人という家族の末っ子として育ってきたので、どちらかというと甘えて育ってきた環境ゆえ、なんとなく壁に当たることもなく来たか…

Rでヒストグラムと箱ひげ図をggplot2 を使って重ねて描く方法の紹介。

ヒストグラム(En: histogram)は度数分布図ともいわれ、データ分析にはなくてはならないツールの一つですね。一目でデータの分布が分かります。朗報としては、Big Dataでも破綻しにくい特性を持っています、が…。 ヒストグラムは要注意 Big Dataでは使わない方がいい？ Big Dataでは使うのは止めときましょう。理由は恣意性を否定できないからです。ヒストグラムは人によって、データによって、見た目が変わってしまいます。 この4つのグラフ、同じデータの分布を見ています。黒い線は密度曲線(後述)です。一番右がホントのデータの分布に近いです。あなたは、ヒストグラム(青い部分)で、4つが…

映画を早送りで観る人たち～ファスト映画・ネタバレ――コンテンツ消費の現在形～ (光文社新書) 作者:稲田 豊史 光文社 Amazon 読書感想文

前回まではfit ファイルから取得したデータでスピード、斜度などに関してグラフを作成してきました。普段のサイクリングやロングライドを楽しまれる方はスピードや距離の情報があれば十分という方も多いかと思いますが、ヒルクライムをされる方は坂に関する詳しい状況を知りたいいう方もいるかと思います。今回以降は坂に関する情報について、紹介してゆきたいと思います。 「fitファイルの利用 その５」の記事で斜度に関するグラフを紹介しました。サイクリングの行程の中でどの程度の斜度の坂があったかというのを確認するには良いのですが、坂の斜度の分布を確認するには別のグラフで表した方がわかりやすいです。今回はヒストグラム…

多くの、ある程度本格的な画像処理ソフトにはチャンネルミキサーというツールが、存在します。ART や GIMP でも例外ではありません。 ART のチャンネルミキサーダイアログカラータブの下 GIMP のチャンネルミキサー[色] → [色要素] にあり ただ、このツールどれほどの方が活用されておられるでしょうか？実はこのチャンネルミキサー、というかチャンネルミキシングは、デジタルカメラやスキャナーの中で必ず行われている非常に重要な基本的な色処理なのです。 以下の記事にも触れていますが... yasuo-ssi.hatenablog.com デジタルカメラやスキャナーなどの電子的な光学センサーの周…

はじめに こんにちは。会員基盤ブロックの小原田です。弊社では、ZOZOTOWNという大規模なモノリシックシステムをマイクロサービスへリプレイスする取り組みを進めています。私が所属する会員基盤ブロックでは、ZOZOTOWNの会員情報を扱うマイクロサービスの開発と運用を担当しています。 会員基盤ブロックでは、開発生産性の向上を目指し、約半年間にわたり様々な取り組みを行ってきました。本記事では、会員基盤ブロックが開発生産性の向上のために実施してきた施策と、その成果について紹介します。

python+opencvで画像処理の勉強2 画素ごとの濃淡変換 #Python - Qiita 今すぐに使うことはないですが、サンプルコードが載っててわかりやすいのでメモ トーンカーブというのは、画像の明るさのヒストグラムのことみたいです これに特定の補正を掛けることで、画像の見た目を変える

2024/09/26 推敲、9/27 追記 前回のパンゲノム解析の説明の続きとなります。 前回: https://kazumaxneo.hatenablog.com/entry/2024/08/28/163036 1、パンゲノムプロット パンゲノム解析結果を視覚化する最も一般的な方法は、x軸にゲノム数を、縦軸にコア遺伝子（ファミリー）数もしくはパンゲノム遺伝子（ファミリー）数の累積数をとってグラフにプロットする方法です。この"パンゲノム曲線"を見れば、分析した株間でユニークな遺伝子（ファミリー）数がどのくらいあるのか視覚的に推定することができます。 図１ 上の図はRoaryを使ってVibrio…

通常、デジタルカメラで撮影した画像では、画像のR, G, B チャンネルのレベルが大きく間違っているということはあまりありません。しかしフィルムなどをスキャンした画像では、スキャンした結果において、チャンネルのレベルがおかしくなって色被りしていることが多々あります*1。あるいはデジタルカメラで撮影した画像でも、特殊な人工的な光源で撮影した場合などでそのような場合がありえます。 そのような場合でもホワイトバランスの調整で簡単に調整できる場合もありますが、場合によってはホワイトバランスの調整では調整しきれない場合があります。このような場合に、色レベルの調整でヒストグラムを整えるという方法が有効な場…

【結論】 「S&P500」を積極的に買うタイミングは しばらく先今は 株価上昇の恩恵を受ける時期 補足 ただし、ドルコスト平均法での積立投資は、株価が上がろうが、下がろうが、関係なく継続し積み立てる こんにちは！タクドラたみです♪ 今回は、毎月恒例、9月の、米国株の買いのタイミングをテクニカル面で検証です ぶっちゃけ、積立投資では、テクニカル分析は、全く役立ちませんが、 市場を俯瞰するには、いいアプローチと思っています！ 今回は、2024年9月21日時点での検証です 使うテクニカルチャートは主に「S＆P 500：チャート - Yahoo!ファイナンス」を元にし、私が編集したものです。 見るポイ…

こんにちは、PyQチームです。 PyQのコンテンツ改訂に関するお知らせです。 このたび、ランク「データ可視化」の パート「Matplotlibの使い方」の改訂版 として、 パート「Matplotlib入門」 をリリースいたしました。 概要 パート「Matplotlib入門」 は、 データ可視化ライブラリであるMatplotlibの使い方を学べるパートです。折れ線グラフ・棒グラフ・ヒストグラム・散布図といった基本のグラフの作り方に加え、スタイル設定やグラフの調整、複数のサブプロットを持つ図など、さまざまなグラフが作れるようになります。 今回のリリースでは、構成・題材の見直しと説明の改善を行い、よ…

カケハシでデータサイエンティストをしている島吉です。 カケハシのデータサイエンティストは、AI在庫管理のエンジニアと連携したり、機械学習を使う業務が多いため、データ分析にはPythonを使用することが多いです。 しかし、統計的な手法のライブラリはRに多く存在しています。 たとえば、現在の業務では、効果検証に傾向スコアマッチングを使用しており、さまざまな書籍でRを用いた使用例を多く見かけます。 そこで、PythonとRの両方を使用し、Rが適した部分はRで実装し、ほかの処理は使い慣れたPythonで実装しようと考えました。 PythonとRの連携は、たとえば、下記のような方法で実現できます。 Py…

はじめに 前回は、「かんしょ」の10a当たり収量について平均気温のみを説明変数にした単純な予測モデルを作成しました。 cci-labo.hateblo.jp 気候変動が進んだ将来、「かんしょ」の10a当たり収量がどのくらい変化すると予測されるか？日本域150年連続実験データを予測モデルに当てはめ、推定してみましょう。 気候予測データの入手 前回作成した予測モデルでは、「かんしょ」の栽培期間の４月〜１０月の平均気温を説明変数としています。そこで、以下の記事の手順に従い、RCP8.5シナリオの４月〜１０月のデータを入手します。 cci-labo.hateblo.jp データを解凍する # ユーザホ…

はじめに 結構前は、DIDに関する記事から、はてなブログを書き始めたので、久々にDIDに関する記事を書いてみようかなということで、今回は合成コントロール法に焦点を当てていきたいと思います。今回も恒例の様に、理論の説明と、実装両方扱っていきたいと思います。また、サンプルデータ（できうる限り複雑なものにするつもり）で合成コントロール法とCausal Impactどっちがいい結果を出したのか、後は以前解説した傾向スコアで行うDIDとも比較できたらなと書いている初期は思っております。 どうなるかは、まだ自分にはわかっていません。 今回の記事は、厳密にいこうということで、論文を基に理論部分は進めていきま…

Z6IIIが発売したよ！！ ・・・ こんにちは！Z7！！！ 「出たら買う」と言っていたZ6IIIが発表されたが（主に価格面で）合わなかったのでZ7IIを買うことにした。何を買うとは指定してなかったのでセーフ。これで当職も流行りのフルサイズ・ミラーレスの仲間入りだ。 ちなみに同時購入したのはFTZのみ。レンズ買う金無くなっちゃった（無計画）ので当分はFマウント専用機として運用する予定。 ともかく買って数か月、ツーリングにアウトドアにシバいたので（カタログではわからない）気になる点をインプレしていく。 小型軽量化 ﾊﾁｺﾞｰ...（D850）と比べるとこの差。これだけでも買い換えた価値があるという…

こんにちは、赤坂ドリブンズのファン（ドリブラー？）の藤本みどりです。 もうすぐMリーグが始まりますね！ 最近、Mリーグの最終持ち点をランダムに生成する遊びをしたので、その結果をここに書き残しておきます。 最終的に、8500/54100/-9700/47100 ←こういう4つの数の組を、Mリーグの分布に従いながらランダム生成したいということです。 藤本みどりは統計学やプログラミングに関してドドド素人なので、不正確な記述があっても許してください。ごめんね。 発端 最終持ち点の分布を考える スクリプトを組む 結果 発端 発端は1年前にツイッターで下のツイートを見たことでした。 【最終持ち点度数分布表…