RUPは論文になってるけど、ICONIXって・・・

今、CiNiiで調べて、気づいた・・・

ＲＵＰは、「ラショナル統一プロセス」で検索かけると、
７件ひっかかる。


で、ICONIXは・・・
http://www.iconixsw.com
ってところしか引っかからない・・・
（まあ、このサイトは、ICONIXのサイトだけど、論文じゃない）
　そもそも、ICONIXのサイトってむしろ
http://iconixprocess.com/
　では？）

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ＩＥＥＥは？


IEEE Xplore
http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/guesthome.jsp

で調べてみる。
rational unified process
で引くと１３１件

ICONIXで引くと・・・２つ（＾＾；）
だけど・・ひとつはICONIXソフトウェアエンジニアリングのＣＥＯって話しだし・・
もうひとつも・・・？？

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ICONIXって、あんまり、論文になってないのかな？

Windowsで流れるパケットを見る（tcpdumpのWindows版）

Linuxなどにおいて、マシンに流れるＩＰパケットを見るには、tcpdumpコマンドを使えば良い。
これと同じ機能を持ったフリーソフトwindumpというのがあるのだが、
使い方まで書いてあるサイトが・・・少ないように見えるので、ちょっと書いてみる。

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■まずは、インストール

windumpを使うには、WinPcapをインストールしないといけない。
winPcapは、

http://www.winpcap.org/default.htm

にある。

ここのdownloadをクリックして（さらにもうひとつ画面があったけど、そこもdownloadをクリックして）
exeファイルをダウンロードする。

このexeファイルをクリックすると、

という画面が出て、インストールできるようになる。

以下




というかんじで、インストールする。


次に、windumpをインストール？する
windumpは、

http://www.winpcap.org/windump/default.htm

にある。

ここのdownloadをクリックして（さらにもうひとつ画面があった気がしたけど、そこもdownloadをクリックして）
exeファイルをダウンロードする。
このWinDump.exeを適当なところにおく（あとで、コマンドラインから、このプログラムをたたくので、呼びやすいところに置いておいてくれ）

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■使い方

コマンドラインを立ち上げ、いまダウンロードしたファイルのフォルダ（ディレクトリ）にいく。

cd /tmp

その後、たんに
windump
とたたいても、何がおこっているのかわからない

まずは、どんなデバイスがつながっているかを知るために、

windump -D

というコマンドを実行し、どんなデバイスがつながっているか見る。

その後

windump -w 出力ファイル名 -i 今、上でdumpしたデバイス

というのを、実行する。

そうしたら、ブラウザをリドローするとか、なにかパケットが流れる作業をして、

ctrl-c（コントロールキーを押しながらc)

でコマンドを終了させる。
ここまでやったのが、こんなかんじ。

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■そうすると

こんなかんじで・・・

キャプチャできてる・・けど、バイナリだから、中身はよくわかんないけど・・・

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■tcpdumpの場合

Linuxだとtcpdumpも入っているし、 | strings　とやると、文字部分しか表示しない。
なので、出力を画面にして（-w - )

tcpdump -w - -S 1500 | strings

などとやると、画面に出てくるようである。

電子書籍を入手したりＰＤＦをＥＰＵＢにしたりするWindows上でのソフト

calibreについてのお話。

こんなかんじ

の画面なんだけど、そこの「本を入手」をクリックすると、

な感じで、検索して、本がとってこれる（フリーのなのかな？）

本を追加の場合

ＰＤＦの本なども追加でき、それを「本を変換」して、

「EPUB出力」すれば、ＥＰＵＢに変換できそう

まだやってない（インストールしたばかり）なので、全部、「できそう」というお話。


そのcalibreは、
http://calibre-ebook.com/download
からダウンロードできる（Windows版、Ｍａｃ版、Ｌｉｎｕｘ版）

クラスは名詞からとか、名詞句の前に動詞句からって、Coad＆Yourdonなんだ！

　あることで、

　名詞句は、クラス＆属性になる
　動詞句は振る舞い（メソッド）になる
　動詞句からさがし、それに対する名詞句を見つける

という、現在、分析で行われている方法って、どこに書いてあったっけ？
というのを調べていた。

たしか、これ

・オブジェクト指向システム開発　本位田・山城（著）　日経ＢＰ　１９９３

か

・オブジェクト指向方法論ＯＭＴ　モデル化と設計　ランボー他(著）羽生田（監訳）
　トッパン　１９９２

のどっちかで見たぞ！と思ったらビンゴで、前者の
「オブジェクト指向システム開発」の９８ページ目からある。
　とくに、「動詞句からさがし、それに対する名詞句を見つける」話は、１０２ページ
に載ってた。載ってたけど、この手法って、Coad＆Yourdon手法なんだ！

　巻末に、Coad＆Yourdonぽいのは、２つ本が出てて、ひとつは、
羽生田さんが訳しているみたいだけど・・・

フリーのePubリーダー Windows用

クロスプラットフォームのePubリーダー「Emerson」についてメモメモ

ダウンロードサイトは、

http://code.google.com/p/emerson-reader/


ここに、Windows用もある。

相次ぐ通信障害に苦言＝川端総務相

でも、原因究明の結果、「通信帯域が狭いのが問題だ！もっと周波数よこせ」となったら、
総務省的には、どうなの？？
もう、通信の限界に来ているとか、いった場合、どうするんだろう・・・


相次ぐ通信障害に苦言＝川端総務相
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20120210-00000049-jij-pol

Crystal Ballを使って、プロジェクトの完了日等を、シミュレーションで確率的に求める方法

前に、

プロジェクトの完了日、クリティカルパスを、シミュレーションで確率的に求める方法
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/705c8c55a64818f6486db5582a18787f

というのを書いて、


このソフトを使って話をきいてきたんだけど、そのまえに、Oracle Crystal Ballの話
をしないといけなくて、それはちょっと長くなりそうなので、ここできる。

で話を終わらせてしまった。今回は、この話。

この話が終わると、

プロジェクトの見積もりは、単純に作業期間を積み上げたものより、長くなりがちの証明
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/e4f9dd5a05fb2f74fdd678d940d2de8f

が、証明ではなく、Crystal Ballを使ったシミュレーションで求められる。

話の内容は、

株価や販売予測を行う手順
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/0db4704b9d0c5337c898249c8cf6d8e2

に沿って、

・予測の元（入力）となる不確定なデータを発生させる
・不確定なデータをもちいて、予測したいデータ(出力）を導くモデルを作成
・予測したいデータ（出力）を設定
・シミュレーション実行
・結果の表示

の順で行います。

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■予測の元（入力）となる不確定なデータを発生させる

　今回は、「分布がわかっている」場合、つまり、「その分布をもとに、乱数を発生させる」ことを行います。分布は三角分布とし、最短、標準、最長の期間は、以下のようにします（単位：週）。


乱数を発生させる場合、標準のところのセルをクリックし、一番左の緑グラフアイコンをクリック。

というダイアログが出てきます。三角分布をクリック

というダイアログになります。ここで、最小値、最尤値、最大値を数値入力してもいいのですが、
そうではなく、数字の横にある、セルっぽいボタン（青白赤があるグリッドのボタン？）をクリックします。そうすると、セルから選べるので、それぞれ最小、標準（＝最尤）、最大を選びます。
そうすると、標準が緑になります。これを全工程行います。
（標準が全部緑になります）

■不確定なデータをもちいて、予測したいデータ(出力）を導くモデルを作成

　プロジェクトの期間を求める場合、
　　プロジェクトの開始から終了まで、いくつかのパスがあると思います。
　そのパスをパス１、パス２、パス３、パス４であらわしています。
　そこは、数字を直接入れているのではなく、セルの足し算で表現しています。

　総期間は、それらのパスの最大値を数式で（maxで）求めています。

　乱数で値が変わるので、数字を入れるのではなく、すべて式で表現します。


■予測したいデータ（出力）を設定
　上の操作を行うと、下の図のようになっているはずです。

　緑で指定してあって、パスや総期間は数式が入っている
（クリティカルパスの求め方はめんどっちいので省略）
　そうしたら、総期間のセルを選択して、
　左から３番目の赤と青の度数分布のグラフアイコンを選択

　というダイアログが出る。
　予測名称の入力欄の横の「セルっぽいアイコン」をクリックして、名称が
入ったセルを選ぶ（直接入力でもいいかな？）
　セルが水色になる。

■シミュレーション実行
以下のように、緑と水色になったら、

緑の三角形アイコンをクリックして、実行する

■結果の表示
結果が、以下のように表示される。

度数分布に切り替えた場合。

いろいろな見方があるので、今後、それはおいおい説明していく。

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基本的な流れは、こんなかんじ

iPadで校正は、確かにアリかも！（色が合えば）

　きのう、page2012に行ってきた。

　電子書籍はいっぱいあったけど、クラウドは（もちろんあったけど）かなり、落ち着いてきた感じ。
　冷静さを取り戻したようなかんじ。

　page2012最新トレンドみどころツアーのツアーガイドでは、

　　　eパワーで小ロットを効率的に

　ってことで、ポイントに

　　　・Ｗｅｂによる顧客対応
　　　・ワークフローの自動化とシステム連携
　　　・ＭＩＳ（印刷MIS（Management Information System））

　などについて述べているが、これは、昔から言われていることじゃないかな？どうだろう・・
　小ロットを効率的に、本気でやろうとしたら、リソグラフになっちゃうんじゃないか？
　（実際、理想科学は、リソグラフ、出展してた）
　なんか、リソグラフみたいな、印刷手法を変えることを考えないと、画期的なものは、
　でてこないかも・・・（リソグラフはどこでもあるので、そうでない新しい印刷手法）

　ePubについては、Word2ePubとか出てましたね。ほかにも、いろいろあったけど、ごめん、忘れた。

IPhone,iPad関係で面白かったのは、@の中をaでなくeとかく、@hagaki
　iPhoneの写真を絵葉書に出来るアプリなんだって（App Storeで「絵はがき」で検索してとのこと）

　あと、ウェブ校正ってやつで、iPadで校正可能っていう話。
　文字校なら、確かにアリかもね！

　色校で、色が合うのかなあ・・・？
　色が合うんならすごいけど、そうでなくても、文字校には、iPad、いいかもね。
　まあ、そこまで、iPadにこだわらなくても、ＰＤＦ送って、ちゃんとしたもので見ればいいんだけど（＾＾；）

　あ、ちなみに、その商品はProof HQっていうやつで、SOFTWARE Tooさんが、扱っているみたい


報告終わり！

株価や販売予測を行う手順

前に、

株価予測（時系列）シミュレーションをCrystal Ballで行うには
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/7d3d2f918cf9b442084f484a99a02c16

を書いたけど、そもそも、株価や販売予測を行う手順について書いてなかった。

書いておく。

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■手順

●予測の元（入力）となる不確定なデータを発生させる

・分布がわかっている
　　　その分布をもとに、乱数を発生させる
　　　（Crystal Ballでは：分布を設定する）

・分布がわからない
　　　時系列の場合　　（Crystal Ballでは：CB Predictor）
　　　そうでない場合　（Crystal Ballでは：バッチフィット、分布の推定）


●不確定なデータをもちいて、予測したいデータ(出力）を導くモデルを
　作成する
　　　Crystal Ballでは：Ｅｘｃｅｌで表現する

●予測したいデータ（出力）を設定
　　　Crystal Ballでは：予測の定義→水色セルになる


●シミュレーション実行


●結果の表示
　　　Crystal Ballでは：グラフがいろいろ出てくる

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こんなかんじかな。
２番目以降を、現在、書いていない。
そのうち書く。

ツイッター、ブラジル政府に提訴される

交通取り締まり情報を流しているアカウントを閉鎖するよう求める訴えを起こされているようです。
たしかに、オービスの情報とかをツイートされると、困るかもしれん。


ブラジル政府、交通取締情報の提供めぐりツイッターを提訴
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20120208-00000014-cnn-int


ほかにもブラジルのＳＮＳ話は・・

その発想はなかった!? ブラジル人のSNS活用術
http://blogs.itmedia.co.jp/brazil/2012/01/sns-d5c4.html

株価予測（時系列）シミュレーションをCrystal Ballで行うには

　株価の予測のような、時系列データ予測を行うことを考える。

　時系列データにおいては
　　・（長期の）トレンド
　　・季節性
　　・直近の動き
　の３種類が重なり合ったものに、誤差がともなうことになる。

　この辺のことを加味して（といっても、季節変動周期は、自分で入れるのだが）
　シミュレーションデータをだしてくれるのが、Crystal BallのPredictor（CB Predictor）になる。

　理屈はさておき、そのやり方について

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■方法

まず、過去のデータを用意する。
たとえば、
１００日分のある銘柄の終値の株価データ、
２０年分のある銘柄の終値の平均値の株価データ、などなど・・

ここで注意するのは、年毎にとれば、年単位の予測値を返すことになる。
日ごとに入れれば、日単位。

さて、そのデータが入ったとして、CB Predictorを以下のように起動する

すると、以下のダイアログが出てくる。

範囲を指定、最初の列は日付をチェック
（最初の列に年、日などを入れておく）

次に、データ期間の単位。

季節性がある場合は、ここで周期を入れる。
なお、下のほうにあるように、説明変数を複数にして、重回帰にさせることもできる

つぎに傾向予測。

まあ、全部チェックしてしまおう。

予測データ。

Ｓｔｅｐ７のところに１といれているが、そうすると１個だけ予測値を出す。
１００日（年）分だったら、１００だね。

で実行すると・・・

予測値が出る（今回はＳｔｅｐ７で１と指定したので、１個だけでてくる。指定した分、出てくる）。

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出るけど、予測値を出して、この後どうするかについて・・・だよね。

この予測値、乱数を発生させて、いろんな売買のシミュレーションができるようになっている。
それについては、Crystal Ballのシミュレーションの仕方になるので、
また今度書く。

線形判別、ベイズ判別、ロジスティック判別

　きのう、勉強したことをメモメモ

テーマ：
発熱する場合
　　　風邪を引いて発熱する
　　　インフルエンザで発熱する
の２とおりがありえる。このとき、体温をはかって、かぜかインフルエンザか見分けたい。
（いや、他の病気でも発熱するよ！というのは、今回考えない。この２つに絞られた状態で考える）


判別について：
線形判別、ベイズ判別、ロジスティック判別は、

すでに分類（風邪／インフル）　→　判別する規則　　→　新しいデータ（体温）
されているデータ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　を判別

という、教師つきデータで考えている。
なお、分類されているデータの背後には、分布があるということ。

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■さまざまな判別

（１）線形判別
　　判別する規則（判別関数）に、線形式をつかう。
　　h(x)=α0+α1x1+α2x2・・・・
　　なお、分散が等しくないときは、マハラノビスの距離を使う。

　　風邪とインフルの分布の中点に判別関数がきて、新しいデータは、どちらよりかをチェックする
　　イメージ

（２）ベイズ判定
　　風邪をＧ１、インフルをＧ２、発熱をＤとすると、
　　　発熱が起こったとき（Ｄ）の風邪の確率（Ｇ１）をＰ（Ｇ１｜Ｄ）
　　　発熱が起こったとき（Ｄ）の風邪の確率（Ｇ２）をＰ（Ｇ２｜Ｄ）
　　と表現する。
　　→Ｐ（Ｇi|Ｄ）は、発熱Ｄが起こった後の確率なので、事後確率という

　　ベイズ判定は、事後確率が大きいほうに判定する。
　　ここで、新しいデータ＝測った体温で表現すると、
　　　　Ｐ（風邪｜測った体温）
　　　　-------------------------
　　　　Ｐ（インフル｜測った体温）
　　　（logをとって考えることも）
　　の判定をする。

（３）ロジスティック判定
　　線形変換をすると、マイナスになったり、１よりおおきくなったりするが、
　　　０～１の範囲に収めたいときがある。そのとき、ロジット変換(log(y/1-y)）
　　　することにより、その範囲に収めるのが、ロジスティック回帰。
　　とくに、０か１かの判断をしたいときにいい（ベルヌーイ分布に従う）
　　これをもとに、判別を行う。

---

■関連

　これらには、関係がある。


・線形判別とベイズ判定
　　条件付確率をデータの尤度に対応と考え、いろいろ計算していくと、
　判別式が、最終的に以下のようになる。

　　　　ｐ（Ｇ１｜ｘ）　　　f（x|x1,s1)

　　　　-------------　＝-----------------

　　　　ｐ（Ｇ２｜ｘ）　　　f（x|x2,s2)

　(　f（x|μ2,σ2)は、尤度、これを元に推定を表したのが　f（x|x2,s2)）


・ベイズ判定とロジスティック判定

　事後確率の比の対数をとり、それを線形式で表現する

log(Ｐ（Ｇ１｜ｘ）／ｐ（Ｇ２｜Ｘ））＝β0+β1x1+β2x2+・・・＝β0+β'x

ここで、Ｐ（Ｇ１｜Ｘ）＋Ｐ（Ｇ２｜ｘ）＝１（風邪かインフルしかないと考えてる）
なので、　　　

log(Ｐ（Ｇ１｜ｘ）／（１－ｐ（Ｇ１｜Ｘ）））＝β0+β'x

変形すると

Ｐ（Ｇ１｜ｘ）＝exp(β0+β'x)／（１＋exp(β0+β'x))

という形でロジスティック回帰モデルに帰着できる。

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　私の理解が間違っているかもしれないので、
　ここの内容の信憑性は？？？

Rでお絵かき その２ グラフをファイル保存

Rでお絵かき　その１　グラフおえかき
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/1f031c4e7f6559d8202daf37ac1b68fc


でグラフを描いた。きょうは、それをeps形式、jpeg形式で保存する。

---

■今日の課題

Ｒで以下の操作

delta<- 1000 
en.x<-seq(0,pi,length=delta) 
en.y<-sin(seq(0,pi,length=delta)) 
plot(en.x,en.y,type="l",xlim=c(0,pi),ylim=c(0,1))

により、得られた下の図

をeps形式、jpeg形式で保存する。

---

■eps形式で保存。

こんなかんじ

setwd("C:/tmp")

postscript("test1.eps", horizontal=FALSE, height=5, width=5,onefile=FALSE,paper="special")

plot(en.x,en.y,type="l",xlim=c(0,pi),ylim=c(0,1))

dev.off() 

setwdで書き出すディレクトリ（フォルダ）を指定している。
epsで書き出すには、postscriptコマンドを使う。
最後、dev.off()する。

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■jpeg形式で保存

同じ理屈。

setwd("C:/tmp")

jpeg("test1.jpg", height=500, width=500)

plot(en.x,en.y,type="l",xlim=c(0,pi),ylim=c(0,1))

dev.off() 

---

次回は、For文でぐるぐる回す→ファイル名を変える

＜＜参考サイト＞＞

R出力の記録
http://www.okada.jp.org/RWiki/?R%BD%D0%CE%CF%A4%CE%B5%AD%CF%BF#z4dec07e

Google「Chrome for Android」発表

　Androidアプリをつくらなくても、ＨＴＭＬ５で書いて、Chromeで動作確認すればＯＫ、
ＰＣもスマホも動くという時代に・・・なってないか、iPhoneがいるね（＾＾；）
　まあ、Safariもたしかエンジンはwebkitだから、同じように、動くだろうけど・・・


Google「Chrome for Android」発表、モバイル版ついに登場!
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20120208-00000001-mycomj-mobi

「最高で250万円」という芸能人ブログ“広告”も ステマに業界危機感

　このままいくと、そのうちデータマイニングを使った、ステマチェックなんかも、行われるようになるんでしょうね。

　「この商品名は、最近、いろいろなブログで急に出てきたけど・・」
　「出始めの発端が芸能人・・・」。
　「それも、同時多発的となると・・・」

　怪しい？ステマ？
　みたいな分析をやるソフトがでてくるかもしれない。
　ただ、ステマでなく、本当に偶然に出てくる可能性もあるから難しい。

「最高で250万円」という芸能人ブログ“広告”も　ステマに業界危機感、健全化へ動く
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20120206-00000049-zdn_n-inet