統計モデル
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
2017年4月9日Pythonデータ分析 ４．Python
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 ...
Stanで推定するローカルレベルモデル
2015年12月6日ベイズ統計学 状態空間モデル １．Rな予測
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 ...
平均・分散から始める一般化線形モデル入門：サポートページ
2015年7月11日平均・分散から始める一般化線形モデル入門 ２．統計学基礎
最終更新：2017年7月18日 2015年7月15日に、本サイトの管理人が著しました『平均・分散から始める一般化線形モデル入門』という本が発売されます。 統計学基礎から一般化線形モデル（GLM）までを、データ解析環境「R ...
統計勉強会の資料～二日目 一般化線形モデル編～
2013年8月27日平均・分散から始める一般化線形モデル入門 １．Rな予測
2013年8月10～11日にかけて北大函館キャンパス内で行われた統計勉強会の資料です。SlideShareを利用して投影スライドはすべて閲覧できるようにしました。 初日の内容はこちらです。 一般化線形モデル(GLM)を手 ...
統計勉強会の資料～一日目 正規線形モデル編～
2013年8月25日平均・分散から始める一般化線形モデル入門 １．Rな予測
2013年8月10～11日にかけて北大函館キャンパス内で行われた統計勉強会の資料です。 二日目の資料はこちら。 統計モデルを手っ取り早く勉強したい方にはちょうど良い資料だと思います。 勉強会に参加された方もそうでない方も ...
