shuichi-takatsu の記事

shuichi-takatsu
  • |ブログ|5 min read
    #Analytics

    箱ひげ図と散布図を同時に描画して概要を把握する(描画編)

    以前のブログでは「箱ひげ図」を使ったデータの可視化手法をご紹介しました。 今回は「箱ひげ図」と「散布図」を使ってデータの可視化を行っていきたいと思います。 箱ひげ図とは(おさらい) # 箱ひげ図とは、下図に示すように最小値、第1四分位数、第2四分位数(中央値)、第3四分位数、最大値を持ち、第1四分位数から第3四分位数までの範囲を箱で描画し、最小値、最大値は箱の両端からそれぞれ線を引き出した図です。 箱は第2四分位数(中央値)で区切ってあります。 下図には平均値を箱の中の黒点で示しています...

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  • |ブログ|3 min read
    #テスト#pairwise#pict#pictmaster

    ペアワイズ法テストケース生成ツール「PictMaster」の制約表を使う

    前回はペアワイズ法をGUIから使う便利ツール「PictMaster」の基本操作を紹介しました。 今回は「PictMaster」の「制約表」について紹介します。 テストケースに制約を付けたいとき # 2因子網羅を効率よく生成するペアワイズ法ですが、テストケース生成時にテストケースに制約を設定したい場合が多々あります。 例えば、ある因子の水準を特定の環境にだけ割り当てたい、または割り当てたくない場合などです。 以前使用したテストケースの例題で考えてみましょう...

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  • |ブログ|3 min read
    #テスト#pairwise#pict#pictmaster

    ペアワイズ法をGUIから使いこなすツール「PictMaster」の紹介

    前々回、前回とペアワイズ法に関する情報を発信してきました。 今回は前回紹介したPICTをGUIから利用できるようにした便利ツールである「PictMaster」について紹介します。 PictMasterとは # 詳しくはPictMasterのサイトの説明を読んでいただくとして、PictMasterについて簡単にご説明します。 PictMasterはExcelベースのツールです。 Excel上で因子・水準等を設定するだけで簡単にPICTを操作して、結果をExcel表にして出力してくれます...

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  • |ブログ|3 min read
    #テスト#pairwise#pict

    ペアワイズ法による組み合わせテストケース生成ツール「PICT」の紹介

    先日のブログにて「ペアワイズ法」をご紹介しました。 その記事では組み合わせテストケースを作成する際に「PICT」というツールを使いました。 今回はペアワイズ法による組み合わせテストケース生成ツール「PICT」をご紹介いたします。 PICTとは # PICT (Pairwise Independent Combinatorial Testing tool) はMicrosoft社が開発したペアワイズ法による組み合わせテストケース生成ツールで、フリー(無償)で利用することが出来ます...

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  • |ブログ|3 min read
    #テスト#pairwise#pict

    複数因子の組み合わせテストケースを簡単に効率よく導出する(ペアワイズ法)

    ソフトウェア品質を保証する上でテストは非常に重要な役割を果たします。 テストに工数を使えば使った分だけ効果を期待できますが、テストにかける工数を無限に大きくすることは出来ず、いかに効率良くテストを実施するかが課題になります。 テスト技術者はこれまで「少ないテスト工数で多くの欠陥を効率よく検出する」を考えてきました。 複数の因子が絡み合うテストの場合、テストケースの数が爆発的に増加します。 今回ご紹介する「ペアワイズ法」は効率的にテストケース数の削減に寄与してくれます...

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  • |ブログ|3 min read
    #Analytics

    複雑な関係から真の関係を絞り込む(偏相関)

    以前のブログで複数のデータ群間の関係の強さをみる「相関行列」を学びました。 今回は、他のデータの影響を除外して”2つのデータ群間の相関のみ”を導き出す「偏相関」について見ていきたいと思います。 偏相関とは # 相関係数は「2つのデータ群間の関係の強さ」を示す値です。 相関係数は対象としているデータ以外からの影響の有無は考慮されていません...

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  • |ブログ|5 min read
    #Analytics

    直感が理性に大反抗!「モンティ・ホール問題」

    人生は選択の連続です。 選択を迫られたとき何を根拠にして選んでいるでしょうか。 直感を信じるか、理性を信じるか。 人によって重視するものは違うと思います。 今回は多くの数学者を巻き込んで大論争になった「モンティ・ホール問題」を取り上げてみたいと思います。 モンティ・ホール問題とは # 「モンティ・ホール問題」は、ベイズの定理における事後確率(主観確率)の例題として良く引用されます。 内容としては確率論の問題なのですが、「モンティ・ホール問題」の名前はアメリカのゲームショーに由来します...

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  • |ブログ|5 min read
    #Analytics

    Rを4.2系にバージョンアップしたらRstanの導入でつまずいた話

    今回はRにRstan(Rで利用可能なStan)を導入しようとしてつまずいた時の備忘録です。(OSはWindowsです) Rのバージョンを”うっかり”4.2系にバージョンアップしたために、Rstanの導入に苦労しました。 R4.2系のままRstanを導入する際の助けになればと思います。 (Rの操作はRStudioから行います) StanとRstan # 「Stan」は統計的推論のためのプラットフォームです。 ベイズ統計モデルの解析などに利用されます...

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  • |ブログ|7 min read
    #Analytics

    ベイズ推定を学ぶ ~2項推定~

    さまざまな分野でベイズ統計が活用されています。 筆者はこれまで古典的統計(伝統的な頻度論的統計)をメインで使ってきましたが、最近になってベイズ統計の面白さに惹かれています。 人間の思考に素直に従っているところがベイズ統計の魅力ではないかと考えています。 古典的統計では、本来証明したい仮説を”対立仮説”に置き、対立仮説の「当て馬」として”帰無仮説”を設定します...

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  • |ブログ|7 min read
    #Analytics

    ベイズ統計をお手軽に、統計解析ツールJASPの紹介

    近年ベイズ統計学が注目されています。 ネットでも書店でもベイズ統計学やベイズの定理、ベイズ推定に関する情報が増えたと感じています。 ベイズ統計学を「体験してみたい」「ちょっと使いたい」と思った時に統計解析に強いプログラミング言語Rを使ってコードをガリガリと書いていくのは入門者にはかなり敷居が高いと思います。 これからどっぷりとR言語に入り浸ってR言語を極めて行こうという志があれば話は別ですが、統計解析に興味があるからといってプログラミングをしたいわけでは無いケースも多いでしょう...

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