Akiyah

参考
https://bramp.github.io/js-sequence-diagrams/

Akiyah

* {
  margin: 0;
  padding: 0;
  border: 0;
}

body {
    background: #eee;
    font: 30px sans-serif;
    overflow: hidden;

Akiyah

html {
    height:100%;
}

body {
    background: white;
    width:100%;
    height:100%;
    overflow : hidden;
}

Akiyah

body {
  background: #ddf;
}

Akiyah

data <- c(
404,468,449,435,421,438,432,453,400,425,486,410,401,
423,458,422,406,458,397,453,452,395,425,
361,466,368,460,363,509,414,439,
437,
385,442,406,402,371,429,402,453,389,413,412,481,
385,406,402,422,414,484
)

data <- data - 189 # タンブラーの重さを除く

Akiyah

* {
  margin: 0;
  padding: 0;
  border: 0;
}

body {
  background: #ddf;
  font: 30px sans-serif;
}

Akiyah

body {
    background-color: #DDDDDD;
    font: 30px sans-serif;
}

canvas {
    border: solid thin black;
}

Akiyah

x <- c(53,46,55,53,61,58,40,56,49,42)

var(x) # 不偏分散
# => 47.56667

mean(x) # 平均
# => 51.3

std <- function(x) sd(x)/sqrt(length(x))
std(x) # 標本標準誤差

Akiyah

x <- rnorm(mean=0,sd=1,n=10000)
mean(x) # 平均
sd(x) # 標準偏差
var(x) # 分散（varは実は不偏分散）
sum((x - mean(x)) ** 2) / (length(x) - 1) # varはこれと一致する
vx <- sum((x - mean(x)) ** 2) / length(x) # 母分散(不偏分散で無い方の分散)。varとほとんど同じ。

n <- 10 # サンプルサイズ

vy1s <- c()

Akiyah

# install.packages('httpRequest') # 未インストールの場合
require('httpRequest')

dau <- function(date) {
  # 本当はデータベースなどから集計してDAUを出すが、ここではサンプルのため乱数にしている
  value <- floor(runif(1) * 1000)
}

plot_dau <- function(date) {
  value <- dau(date)