2008年12月11日木曜日
google analytics
http://sites.google.com/site/tomorrowpluspluspublic/
はトラッキングIDを設定するだけでGoogle Analyticsで解析してくれるのだが、自分のアクセスを除外するのが難しい。色々情報はあるのだが、どれも、トラッキング用の.jsファイルをロードしてトラッキングコードを実行した後にこの.jsファイルに含まれる__setVar関数を呼んでユーザ定義フィールドを作成するようになっている。で、google sitesではjavascriptはなぜか徹底して使えないようになっている。調べてみたらfirefoxのクッキーはsqlite形式で保存されていたのでFirefoxのアドオンとして動作するsqliteデータベースツールのsqlite managerをダウンロードして自分でクッキーを設定した。実際には、トラッキングが有効になっている状態でサイトにアクセスすると
サイト:sites.google.com,
パス:/site/tomorrowpluspluspublic/
名前:__utma, __utmb,__utmc, __utmz
というクッキーがいくつか作られる。これらは全て、内容が
数字.なんちゃら
となっている。これらの数字は全部共通なので以下でも``数字''と書いてあるのは同じ数字の事。どれからのレコードをコピーして名前を
__utmv
に変え、内容を
数字.tomorrowplusplus
に変える。idとかの項目もあってどう設定すれば良いのか良くわからないが、なぜか__utma
から__utmcまで連番の後、__utmzで一つ飛んでいたので間のidにした。また、期限をめちゃくちゃ長くした。
で、google analyticsの方で
フィールド:ユーザ定義
パターン:tomorrowplusplus
という除外フィルタと一致フィルタを作りそれぞれを適用したプロファイルを作った。
これで、自分のアクセスとそれ以外のアクセスが振り分けられれば成功なのだけど、果たしてうまく行くのだろうか。google analyticsは反映されるまでにタイムラグがあるためこういう試行錯誤が必要な問題の解決が難しい。
はトラッキングIDを設定するだけでGoogle Analyticsで解析してくれるのだが、自分のアクセスを除外するのが難しい。色々情報はあるのだが、どれも、トラッキング用の.jsファイルをロードしてトラッキングコードを実行した後にこの.jsファイルに含まれる__setVar関数を呼んでユーザ定義フィールドを作成するようになっている。で、google sitesではjavascriptはなぜか徹底して使えないようになっている。調べてみたらfirefoxのクッキーはsqlite形式で保存されていたのでFirefoxのアドオンとして動作するsqliteデータベースツールのsqlite managerをダウンロードして自分でクッキーを設定した。実際には、トラッキングが有効になっている状態でサイトにアクセスすると
サイト:sites.google.com,
パス:/site/tomorrowpluspluspublic/
名前:__utma, __utmb,__utmc, __utmz
というクッキーがいくつか作られる。これらは全て、内容が
数字.なんちゃら
となっている。これらの数字は全部共通なので以下でも``数字''と書いてあるのは同じ数字の事。どれからのレコードをコピーして名前を
__utmv
に変え、内容を
数字.tomorrowplusplus
に変える。idとかの項目もあってどう設定すれば良いのか良くわからないが、なぜか__utma
から__utmcまで連番の後、__utmzで一つ飛んでいたので間のidにした。また、期限をめちゃくちゃ長くした。
で、google analyticsの方で
フィールド:ユーザ定義
パターン:tomorrowplusplus
という除外フィルタと一致フィルタを作りそれぞれを適用したプロファイルを作った。
これで、自分のアクセスとそれ以外のアクセスが振り分けられれば成功なのだけど、果たしてうまく行くのだろうか。google analyticsは反映されるまでにタイムラグがあるためこういう試行錯誤が必要な問題の解決が難しい。
指数分布
すごくどうでもいい話だけど物理出身者としては
private double canonicalDistribution(double average)
{
double beta = 1.0 / average;
return Math.Log(1 - randomForFakeData.NextDouble()) / (-beta);
}
これをカノニカル分布と名づけたのはちょっと恥ずかしすぎる。あれは離散分布だし、暗黙の状態数という重みに由来する状態の実現確率で、幾何分布の連続化とは意味が全く違う。つまり確率過程が背後にない。exp(-beta X)っていう関数形が同じなだけだ。指数分布と呼ぶべきだろう。というかwikipediaにはそう書いてあった。物理で言えば確率的にかつ無記憶的に消滅する粒子の寿命に関する分布とかだ。まあ、メソッド名なのでそのうちリファクタリングで修正しておけばすむ話で使う側には何の関係もない。
private double canonicalDistribution(double average)
{
double beta = 1.0 / average;
return Math.Log(1 - randomForFakeData.NextDouble()) / (-beta);
}
これをカノニカル分布と名づけたのはちょっと恥ずかしすぎる。あれは離散分布だし、暗黙の状態数という重みに由来する状態の実現確率で、幾何分布の連続化とは意味が全く違う。つまり確率過程が背後にない。exp(-beta X)っていう関数形が同じなだけだ。指数分布と呼ぶべきだろう。というかwikipediaにはそう書いてあった。物理で言えば確率的にかつ無記憶的に消滅する粒子の寿命に関する分布とかだ。まあ、メソッド名なのでそのうちリファクタリングで修正しておけばすむ話で使う側には何の関係もない。
本日の前場のデモ画像
本日の前場です。出来高を伴って流れが変わるというのが良く分かる結果になっている。天辺の赤は寄り付きだから出来高は桁違い(対数とってLinearGradientBrushで視覚化しているんだら文字通りの意味だ)に大きく、他に節目節目でオレンジ~赤になっている。こういう情報は直近(縦軸の1/4(時間にして1/16)だけティック表示をする)のティックに対しても見れた方が良いだろうと思ったので四本値は全部表示するようにした上でベータ版にしたが、やはりティックに隠れてしまう。ティックの丸の大きさをカスタマイズできるようにするのは容易なので、そうすれば大きなモニタを使っている人にとってはティックと四本値が同時に見やすくなるかもしれない。
それにしても今日は肉体的な疲労が突然異常に強まった。ちょっと辛い。
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