SE奮闘記

イベント会場で2台のプロジェクターに動画を同期してループ表示させたいと調査しているときの覚書。 そもそも大きな会場ならシステムが導入されているので、そんな会場を借りた方が早い。 今回はレンタルした2台のプロジェクターで何とかする方法。 ノートPC＋Chromecastでプロジェクター2台に出力 いろいろ試した結果、多分これが一番簡単だと思う。 機材一覧 ノートPC：Let's note CF-S9L(CF-S9LY9BDP) Windows 10 Pro Chromecast with Google TV(4K) GZRNL model:  Googleストア LAN環境： iPad Pro 12.9（第6世代M2）でインターネット共有 　　　　　 スマホでもいいが高性能なものにした方がいいと思う。 手順 iPad Proのインターネット共有をオンにして、ノートPCとChromecastを同じWi-Fiに接続。 片方のプロジェクターにノートPCを接続して、もう片方にChromecastを接続。 ChromecastはUSB給電が必要なので注意。 ノートPC上でGoogle Chromeを起動して、PC画面をchromecastへ出力する。 詳細はこちらのサイトを参考に：  Chromecastで簡単デジタルサイネージ | 病院ウェブリク ノートPCに直接接続しているプロジェクターは画面ミラーリングで出力。 ノートPC上で動画を再生（Windows Media Player）して全画面表示＋リピート再生。 少しだけChromecast側が遅れるが問題ないレベル。 イベント当日の反省など 講演会が終わって交流会が始まるときにChromecastがiPad Proのインターネット共有が見つからず時間が掛かった。 人数が多かったため（電波が多い）、iPad ProをChromecastの近くに持っていき無事接続。 そもそも交流会中は見てないため同期して表示させる必要がなさそう。 iPad Pro＋Chromecastを調査（結論できない） iPad Proのインターネット共有＋Chromecastだけで出来たらノートPCを会場で持っていかなくて済むので、出来るかどうか調査。 結論、できないことが分かったけど一応残しておく。 機材一覧 iPad Pro 12...

知人のと合わせて新幹線の席を予約して、その領収書を分けたときの覚書。 予約したのは、えきねっと。 えきねっと（JR東日本）｜トップ：新幹線・JR特急列車の予約 東日本のツアー 駅レンタカー申込 えきねっとで席を並びで予約して支払いを済ませた。 領収書を分ける方法は、予約したクレジットカードで駅の券売機で発券して、その券を持って「みどりの窓口」で「領収書を２つに分けてください」と言えばやってくれる。 最初、発券せずに「みどりの窓口」で発券と領収書を同時にやってもらおうと思ったが、えきねっとの会員番号が分からず（窓口の人もどこに表示されているか分からない）、結局券売機で発券して窓口の人に対応してもらった。 あとで調べたらスマホでえきねっとにログインして下記で確認できた。 会員番号はマイページの右上：例）001234567 スマホだとえきねっとロゴでトップに行ってマイページをタップ。 （「ログイン中」メニューからだと会員番号が記載されているページに行けない） 予約番号はマイページから少しスライドして予約した日付の上に記載：例）E01234 その他 発券するには「えきねっと」対応の指定券売機でないと発券できない。 （京都駅では八条口の指定券売機でしか対応してなかった） みどりの窓口は大きい駅にしかない。 川口駅はいつの間にかなくなっていた。 川口周辺は赤羽駅、浦和駅、大宮駅

多変量解析を勉強しているときの覚書。 ※この記事は主にGoogle検索と生成AIによる要約を元に記述されています。  正規分布とは？ 連続的な変数に関する確率分布の一つ。 データのばらつきを表した分布図または式。 平均値を中心にして、山なりの曲線を描く。 参考：  正規分布 - Wikipedia 平均をμ（ミクロン）、分散をσ²（シグマの2乗）とすると1次元正規分布はN(μ, σ²)と表記される。 標準偏差と分散の違い。 両方ともデータの散らばり具合（ばらつき）を表す指標。 標準偏差： 平均値からの散らばり具合の指標。 　　　　　 σ（シグマ）と表記される。 分散： 標準偏差を2乗した値。 　　　 標準偏差の面積。 　　　 σ²（シグマの2乗）と表記される。 平均値からの差は正と負の値があるため、2乗して正の値とし、まず分散を求める。 それを平方根して標準偏差とする。 標準偏差はデータと同じ単位なので分散で表記するより直感的に評価しやすい。 【関連記事】 最小2乗法とは？誤差がある世界での平均値。

多変量解析を勉強しているときの覚書。 ※この記事は主にGoogle検索と生成AIによる要約を元に記述されています。 最小2乗法とは？ 全ての測定データの誤差を最小にした関係式を求める方法。 測定データの誤差を2乗した和が最小となる代表値を求める式。 2乗する理由は測定値が負の値のとき、正の値と打ち消し合って誤差がなくなってしまうため、2乗して代表値からの誤差を距離として計測する。 異常値があると関係式の品質が低くなる。 逆に全ての測定データが信頼できるものであれば、最小2乗法は最も品質が高くなる。 平均値と最小2乗法 平均値＝最小2乗法の関係式の変数に代入して算出した値。 ちなみに誤差を2乗せず絶対値で計算すると中央値になるらしい。 データ解析の分野での平均値は最小2乗法の式から。 算術の分野で平均値はデータを全部足して総数で割った値。 誤差がない世界ではデータ解析と算術の平均値は一致する。 プログラミングで最小2乗法を計算するとき。 エクセルにはLINESTという関数が用意されている。 参考：  LINEST 関数 - Microsoft サポート ここで疑問が…。 平均値＝最小2乗法ならばAVERAGEでないのか？ LINEST関数は配列を返す。 AVERAGE関数は値を返す。 【関連記事】 多変量解析とは？統計学との違い