タグ : 統計モデル
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
2019年6月10日 ９９．宣伝
『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 …
Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書の紹介
2018年4月4日 ９９．宣伝
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 …
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 …
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．予測理論
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．予測理論
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 …
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