タグ 最尤推定
人気順 5 users 50 users 100 users 500 users 1000 users西浦先生らによる実効再生産数の統計モデルを解説＆拡張する試み - StatModeling Memorandum
2020/05/17
18 users
StatModeling Memorandum
MLE
先日の西浦先生のニコ生の発表を聞いていない人はぜひ聞いてください。 モデルとデータを以下のリポジトリでオープンにしていただいたので、モデルについて僕が分かる範囲内で少し解説を加えたいと思います。 github.com 実効再生産数を推定するコードが2種類ありまして、最尤推定（Maximum Likelihood Estimation, MLE... 続きを読む
【これなら分かる！】変分ベイズ詳解＆Python実装。最尤推定/MAP推定との比較まで。｜転ばぬ先のバンドエイド
今回は，確率モデルの潜在変数・パラメータの事後分布を求めるための繰り返し近似法である変分ベイズ法（Variational Bayesian methods）の解説とPythonで実装する方法をお伝えしていこうと思います。 本記事はpython実践講座シリーズの内容になります。その他の記事は，こちらの「Python入門講座/実践講座まとめ」をご... 続きを読む
ベイズ推定でエンゼルの出現確率を予測する - チョコボール統計
2017/12/10
29 users
エンゼル
ベイズ推定
MCMC
出現確率
予測
2017 - 12 - 10 ベイズ推定でエンゼルの出現確率を予測する 分析 はじめに レアな現象の発生確率予測 最尤推定でのエンゼル出現確率予測 ベイズ推定でのエンゼル出現確率予測 ベイズ推定の基本 モデル設計 MCMCでの予測 予測結果 終わりに 参考文献 はじめに チョコボール といえばエンゼル。 エンゼルがどのくらいの確率で入っているのか？というのは 全国の チョコボール ファンが常に気に... 続きを読む
藤井四段で学ぶ最尤推定、MAP推定、ベイズ推定 - Qiita
2017/06/28
445 users
対局
勝率
連勝
Qiita
対戦成績
藤井四段の連勝が止まらないですね。 21日の対局に勝利して、連勝記録を１位タイの28連勝まで伸ばしてきました。26日の対局で勝利すれば単独トップになります。 そんな藤井四段の対戦成績は28勝0負。勝率でいうと1.000です。クラクラするような成績ですが、この「勝率」とは何かを少し数学的にみてみましょう。 単純に言葉だけをみると「藤井四段が勝利する確率」ではないかと考えられます。つまり $$P(\t... 続きを読む