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1.Rな予測

時系列データへの回帰分析

新規作成:2017年05月16日 最終更新:2017年05月16日 ここでは、時系列データを手にした際に、どのような手順で回帰分析をかけていけばいいのか、フローチャートを交えて解説します。 時系列データは特殊でして、普通 ...

カルマンフィルタと最尤法

新規作成:2017年04月16日 最終更新:2017年04月16日 カルマンフィルタを実行するには、パラメタを事前に与える必要があります。 そのパラメタを推定する方法が、今回紹介する最尤法です。 この記事では、尤度の説明 ...

カルマンフィルタの考え方

新規作成:2017年04月15日 最終更新:2017年04月16日 カルマンフィルタは、状態空間モデルにおいて、内部の見えない「状態」を効率的に推定するための計算手法です。 カルマンフィルタを理解するためには、まず状態空 ...

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 ...

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