入力された仮定から、作業時間、プロジェクトスケジュール、運用量を推定する。
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実数2×2行列の実数または複素共役の固有値と判別式を求めます。
実数2×2行列の特異値、フロベニウスノルム、スペクトル条件数を計算します。
2〜5次の実対称正定値行列を、コレスキー分解により下三角行列へ分解します。
正の需要量と発生間隔をそれぞれ平滑化し、非負の間欠需要を予測します。
重み付きの2クラスのジニ不純度を使い、1つの数値特徴量を二分する最適なしきい値を求めます。
故障時間と修理時間が指数分布に従う有限台数の設備について、故障台数の定常分布を求めます。
独立したガウス分布の特徴量モデルを組み合わせ、2クラスの事後確率スコアを計算します。
2状態の隠れマルコフモデルについて、二値観測の尤度とフィルタリング後の状態確率を計算します。
固定した尺度とフーバー関数のしきい値を指定し、外れ値の影響を抑えた位置の推定値を求めます。
重み付きPAVA法により、単調非減少となる系列を当てはめます。
共通の正定値共分散を持つ2つのガウスクラスに対し、2次元の観測値を評価します。
指定した理想的な捕食者・被食者モデルを、固定刻みの4次ルンゲ・クッタ法でシミュレーションします。
同順位と連続性の補正を加えた、両側マン・ケンドール傾向検定の統計量を計算します。
複数のp値を、ボンフェローニ法、ホルム法、ベンジャミニ・ホッホベルク法で調整します。
各周期の平均を除いた完全な周期データから、正規化した季節指数を推定します。
一次元の観測値を並べ替え、二乗誤差が全体で最小になる連続したクラスターに分割します。
標準化した2つの説明変数に、切片を罰則の対象に含めないリッジ回帰を当てはめます。
各検証時点より前の観測値だけを使い、直近平均による1期先予測を評価します。
定常状態のランダムウォークモデルを使い、時系列に並んだ一次元の観測値をフィルタリングします。
2次元の点から、単連結法による階層型クラスタリングの結合順序を求めます。
順序付き数値系列について、区間内の偏差平方和が最小になる1か所の分割点を求めます。
一意で条件の良い解を持つ実数2×2行列について、シルベスター方程式 AX+XB=C を解きます。
体積が一定で内部が均一な2つの区画について、閉鎖系での濃度の交換を計算します。
正の重みを使った重み付き最小二乗法で切片と傾きを推定し、指定したxでの値を予測します。
