確率事象やシミュレーションの手習い

• 初心者が数週間で確率事象やそのシミュレーションを勉強するのをアシストする
• 題材ベースに必要な情報をどんどんつなぐ
• こんな感じで

• この絵の描き方
• Graphvizをインストールする(こちら)
• dot languageに関する情報
  • 情報1
  • 情報2
  • 情報3
• この絵のdot ファイル"mycourse.dot"をGraphvizのインストール後に

dot -Kdot -Tpng mycourse.dot -o mycourse.png

• として作成
• "mycourse.dot"ファイルの中身

graph g {
graph [charset="UTF-8",fontname="MS UI Gothic"];
node[charset="UTF-8",fontname="MS UI Gothic"];
edge[charset="UTF-8",fontname="MS UI Gothic"];
勝尾[style=filled,fillcolor="yellow"];
梶本[style=filled,fillcolor="yellow"];
丸一[style=filled,fillcolor="yellow"];
吉田[style=filled,fillcolor="yellow"];
パーセプトロン;
疫学;
生存解析;
R[style=filled,fillcolor="orange"];
内分泌;
細胞内濃度変化;
常微分方程式;
生存曲線;
免疫系;
酔歩;
乱数;
一様乱数;
正規乱数;
一様分布;
正規分布;
ベータ分布;
ベイズ推定;
評価関数;
微分;
偏微分;
確率事象;
指数分布;
ポアソン分布;
ポアソン過程;
学習;
組合せ;
確率密度関数;
累積分布関数;
生存関数;
ハザード関数;

勝尾--疫学--確率事象--指数関数;
確率事象--ポアソン過程--ポアソン分布--指数分布;
勝尾--生存解析--ポアソン過程;
生存解析--生存関数--確率密度関数--累積分布関数--ハザード関数;
梶本--パーセプトロン--評価関数--偏微分;
吉田--常微分方程式--行列の指数関数--指数関数;
常微分方程式--行列--固有値分解--固有値--実数--複素数;
丸一--酔歩--確率事象--乱数--一様乱数--正規乱数;
一様乱数--一様分布--確率密度分布;
正規乱数--正規分布--確率密度分布;
常微分方程式--微分--偏微分;
確率密度関数--積分--累積分布関数;
累積分布関数--微分--確率密度関数;
ベイズ推定--生存解析;
丸一--免疫系;
ベータ分布--確率密度関数;
梶本--学習;
勝尾--組合せ--梶本;
吉田--内分泌;
吉田--R;
勝尾--R;
梶本--R;
丸一--R;
ベクトル--R;
行列--R;
線形代数--R;
関数--R;
文法--R;
ループ--R;
抄読会--ベータ分布;
抄読会--ベイズ推定;
吉田--細胞内濃度変化;
勝尾--生存曲線;
R--乱数;
吉田--線形代数;
吉田--行列;
梶本--行列;
丸一--一様乱数;
丸一--正規乱数;
丸一--ループ;
丸一--関数;
勝尾--ループ;
勝尾--関数;
}