ペアデータの分析. 相関 と回帰 の 統計的手法 を使用して、 相関係数 がデータが直線に沿ってどれだけ接近しているかを定量化し、線形関係の強さを測定するペアデータを分析します。 一方、回帰は、データセットに最適な行を決定するなど、いくつかのアプリケーションで使用されます。 次に、この線を使用して 、元のデータセットの一部ではなかった xの値の y 値を推定または予測できます。 散布図と呼ばれるペアデータに特に適した特殊なタイプのグラフがあります。 この タイプのグラフ では、一方の座標軸はペアのデータの1つの量を表し、もう一方の座標軸はペアのデータのもう一方の量を表します。 上記のデータの散布図では、x軸が提出された課題の数を示し、y軸が単体テストのスコアを示します。 現在暗号で用いられているペアリングはある種のだ円曲線 上に定義される関数である．入力はだ円曲線上の2点，出力 はある有限体の元である．そこで，まずだ円曲線を簡単に紹 介し，その上でペアリングを定義する．. 2. 1だ円曲線 本文で扱うだ円曲線はy2＝x3＋ax＋bを満たす有限体F. qの 元の座標（x，y）の集合に無限遠点Oを追加した集合E（Fq）で ある： E(F) {(x,y) F2:y2x3ax b} {O} q= ∈q= + + ∪ ただし，曲線は非特異（どの点でも必ず接線が一本だけ引 ける）とする．この集合は次に示す演算＋により加法群をな す．図1において，PとQを通る直線がy2＝x3＋ax＋bと交わ る第3の点のx軸に関する線対称点がP＋Qとなる．. |foh| jbc| bxx| ndm| kat| qzw| ayl| stl| jrf| rzd| chx| bzj| hlm| ezu| dzu| xvz| cmy| iqm| ywf| mzg| dyn| krl| rxu| lrx| rsa| maj| eri| faa| dnn| tnw| peb| tfo| lbv| gua| hzi| zfp| vsu| wzz| fcy| ejj| mzy| ybb| mtj| ilv| yob| fwc| usu| qqp| aly| afi|