▽Biometrika -- Table of Contents (June 2006, 93 [2]) ●04/25 19:00 Dynamic Factor Analysis of High-Dimensional Recurrent EventsF Chen and othersBiometrika, asaf028, https://doi.org/10.1093/biomet/asaf028Recurrent event time data arise in many studies, including biomedicine, public health, marketing and social media analysis. High-dimensional recurrent event data involving many event types and observations have become prevalent with advances in information tech
▽ScienceDirect - Journal of Multivariate Analysis - List of Issues ●04/25 08:56 Research articleAbstract onlyAn operator theory approach to the evanescent part of a two-parametric weak-stationary stochastic processZbigniew Burdak, ... Marek S〓oci〓skiSeptember 2025https://doi.org/10.1016/j.jmva.2025.105445
▽妖精現実 フェアリアル - faireal.net ●04/23 23:49 2025-04-22 ニュートンから見たジラルの4乗和公式ジラルの公式 p4 = a4 + b4 + c4 + d4 = A4 − 4A2B + 4AC + 2B2 − 4D は、ニュートンの立場からは、p3 = A3 − 3AB + 3C の A 倍p2 = A2 − 2B の −B 倍p1 = A の C 倍p0 = 4 の −D 倍の和に過ぎない(そして構成要素の p3 等も、仮に中身を覚えてなくても、同様の単純計算で再帰的に求められる)。ニュートンの観点は、大文字の A, B, C などに対する「マクロ」の操作であり、便利な半面、具体的対象である小文字の a, b, c などの4乗和について、あまり地に足の着いた実感が得られない。 a, b, c などの直接操作によりこの導出を再実行し、具体的な例題も幾つか考えてみたい。↓ ありがちな難関校受験問題(?)も、一目で解