【統計モデリング入門 】一般化線形モデル（GLM）を基礎から学ぶ -Pythonによる実践あり-｜はやぶさの技術ノート

2020/05/07 18 users gLm 備忘録 モデリング はやぶさ Cpp_Learning

こんにちは。 現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。仕事でもプライベートでも機械学習で色々やってます。 今回は統計モデルの一つ、一般化線形モデル（GLM：Generalized Linear Model）について勉強したので、備忘録も兼ねて本記事を書きます。 統計モデリング入門 最初に「モデリング」や「モデル」などの用... 続きを読む

statistics - 【統計学】一般化線形モデル(GLMM)を理解するための可視化。う - Qiita

2015/08/09 46 users 通称 みどりぼん アニメーション シミュレーション 分布

「データ解析のための統計モデリング入門」(通称:みどりぼん)のp157 にある、「分布を混ぜる」の考え方について、分布で考えるのではなく乱数ベースでシミュレーションを行いアニメーションで可視化をしてみましたので紹介したいと思います。 結果のアニメーションはこちらです。本文でこの内容を説明していきます。 (コードはこちら) 詳細な説明はこの「みどりぼん」に全てわかりやすく書いてあるので、ここでは可視... 続きを読む

実践 統計モデリング入門 【1. 概要・目次】 - ほくそ笑む

2015/05/12 80 users 目次 実践 概要

はじめに統計モデリングは今後ますます重要になってくる技術です。現在、Web 上には統計モデリングに関する様々な優良記事があります。それらの記事は、完成したモデルをスマートに提示しているものが多いようです。しかし、実際の統計モデリングの現場は決してスマートなものではなく、様々な泥臭い試行錯誤を行いながら地道にモデルを構築していきます。この一連の記事では、最終的なモデルの完成形をいきなり提示するのでは... 続きを読む

「調査観察データの統計科学」3.1章 傾向スコアの数式メモ（前半） - Mi manca qualche giovedi`?

2014/12/12 23 users Mi manca qualche giovedi 前半

因果効果, 傾向スコア みどりぼん(「データ解析のための統計モデリング入門」)を読み終わったから、というわけではないが、同じ岩波・確率と情報の科学シリーズの「調査観察データの統計科学」（星野崇宏）を読んでいる。Amazon.co.jp： 調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学): 星野 崇宏: 本社内で週一開催している勉強会の自分の担当回でもこの「... 続きを読む

可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC) - ほくそ笑む

2014/09/11 120 users MCMC マルコフ連鎖モンテカルロ法 アルゴリズム タイトル

先日行われた第9回「データ解析のための統計モデリング入門」読書会にて、「可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法」というタイトルで発表させて頂きました。発表スライドは以下です。 可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法 from hoxo_m この発表は、みどりぼんに登場する、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)のアルゴリズムである「メトロポリス法」と「ギブス・サンプラー」について、可視化し... 続きを読む