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1.Rな予測

Rによる機械学習:caretパッケージの使い方

この記事では、R言語を使って機械学習法を効率的に実装することのできるパッケージ「caret」について説明します。 ニューラルネットワークにSVM、ランダムフォレストに勾配ブースティング……。機械学習には実に様々な手法があ ...

カオス時系列の基礎とニューラルネットワーク

新規作成:2016年10月23日 最終更新:2016年10月23日 ランダムなノイズが一切ないのにかかわらず不規則な変動を示すデータのことを「カオス」と呼びます。 ここではカオスの特徴を簡単に説明したうえで、カオスかカオ ...

機械学習とは何か

新規作成:2016年10月16日 最終更新:2016年11月03日 機械学習とは、次にどのようなデータが来るのかを、決まった手順を踏んで予測する技術、あるいは手法のことです。 機械学習の良いところは、予測のための「手順」 ...

状態空間モデルの推定方法の分類

新規作成:2016年2月28日 最終更新:2016年2月28日 カルマンフィルタに拡張カルマンフィルタ、粒子フィルタ、そんでもってギブスサンプラーにハミルトニアンモンテカルロ法。 呪文みたいですが、これらはすべて、状態空 ...

dlmによる時変係数モデル

新規作成:2016年1月24日 最終更新:2016年1月24日 dlmパッケージを使って、「傾きが時間によって変化する回帰モデル」を推定します。 Stanを使って「傾きが時間によって変化する回帰モデル」を推定する解説記事 ...

”慣れ”の統計モデリング:Stanで推定する時変係数モデル

新規作成:2015年12月13日 最終更新:2016年9月22日 ローカルレベルモデルくらいでしたらdlmパッケージでも簡単に推定できます。 せっかくStanを使うのですから、もっと複雑なモデルを作ってみましょう。 今回 ...

Stanで推定するローカルレベルモデル

新規作成日:2015年12月6日 最終更新日:2016年9月22日 Stanを使って、ローカルレベルモデルを推定しましょう。 今回はナイル川の流量データを対象として、ローカルレベルモデルを推定します。 なお、Stanとベ ...

Stanによるベイズ推定の基礎

新規作成日:2015年12月5日 最終更新日:2016年9月22日   理論がわかっても、実践ができなければ意味がありません。 ここでは、Stanというフリーソフトを使って、ベイズ統計学をもとにしたパラメタ推定 ...

ベイズとMCMCと統計モデルの関係

最終更新:2015年12月2日 最終更新:2016年9月22日 MCMCとは乱数発生アルゴリズムです。ランダムなデータを発生させるアルゴリズムです。 MCMCを使う目的は、統計モデルのパラメタを推定することです。 このペ ...

ベイズと統計モデルの関係

新規作成:2015年11月30日 最終更新:2016年9月22日 ここでは、ベイズと統計モデルの関係を説明します。 両者の違い、そしてつながりについてご理解いただければ幸いです。   この記事はベイズ推定を応用 ...

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