2024年9月14日 / 最終更新日時 : 2024年10月14日 馬場真哉 ９９．情報 Pythonではじめる時系列分析入門：サポートページ 『Pythonではじめる時系列分析入門』のサポートページです。 この記事では、書籍の特徴などの紹介をしています。 本書に使用したサンプルデータとPythonのコードは、すべてGitHubから参照できます。 ライブラリのイ […]
2022年5月25日 / 最終更新日時 : 2022年6月22日 馬場真哉 ９９．情報 Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 [第2版]：サポートページ 『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 [第2版]』のサポートページです。 ありがたいことに、『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書』の初版は、中国や韓国など海外も含めて、多くの方にお読みいただきました。心よ […]
2020年12月19日 / 最終更新日時 : 2024年8月28日 馬場真哉 データ分析入門 分散分析の基礎 この記事では、分散分析と呼ばれる検定手法について解説します。特に一元配置分散分析の解説となります。 分散分析の理論と、ソフトウェアを使った実行方法を解説します。 まず分散分析の基本事項を整理してから、分散分析で用いられる […]
2019年6月10日 / 最終更新日時 : 2023年7月29日 馬場真哉 ９９．情報 RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門：サポートページ 『RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』のサポートページです。 この記事では、書籍の特徴などの紹介をしています。 本書に使用したサンプルデータとR,Stanのコードは、すべてGitHubから参 […]
2018年4月4日 / 最終更新日時 : 2020年12月27日 馬場真哉 ９９．情報 Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書の紹介 Pythonで学べる統計学の入門書を執筆しました。 「Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書」というタイトルです。 この記事では「Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書」の紹介をします。 サンプルコードやデータは […]
2017年12月2日 / 最終更新日時 : 2017年12月2日 馬場真哉 ベイズ統計学 Stanによる統計モデル：推測統計の基本から時系列分析まで 新規作成：2017年12月2日 最終更新：2017年12月2日 StanとRを用いた統計モデル構築の基本について説明します。 統計学の初歩からベイズ推論、Stanというソフトウェアの概要といった基本事項から時系列モデルの […]
2017年4月9日 / 最終更新日時 : 2017年9月9日 馬場真哉 Pythonデータ分析 Pythonの簡単な使い方：環境構築～データ読み込み～図示・モデル化 最終更新：2017年07月31日 この記事では、タイトルの通り、環境構築から簡単な文法の説明、numpy・pandasの機能を用いたデータの取り扱い、seabornを使った図示、最後はstatsmodelsを用いた一般化 […]
2015年12月6日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 ベイズ統計学 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 […]
2015年12月5日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 ベイズ統計学 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 […]
2015年12月2日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 ベイズ統計学 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 […]
