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不動産価格分析とモデルの作成とクローム拡張 - にほんごのれんしゅう

2019/03/26 66 users れんしゅう Chrome Extention クローム拡張

序機械学習で不動産を予想する意味特徴量から重要度を知ることができる EndUserにとって嬉しいことは？線形モデルならばChrome ExtentionなどJavaScriptなどにモデルを埋め込むこともでき、意思決定の補助材料などとして、不動産の情報の正当性を推し量る事ができる管理会社にとって嬉しいことは？特徴量の重要度が... 続きを読む

線形モデルによる文京区の賃貸物件価格の解釈（「最高の借家」は統計解析で見つかるか？）

2015/03/28 112 users 借家 Sat 解釈統計解析文京区

Transcript 1. 3/28/15 線型モデルによる文京区の賃貸物件価格の解釈 ̶「最高の借家」は統計解析で見つかるか？̶ 先行研究としてTokyo.R#37の安井さんの『Rでお部屋探し』と、 @berobero11さんの『データ解析で割安賃貸物件を探せ！（山手線沿線編）』を参考にさせて頂きました。 1 @windfall_j 2015/03/28(Sat.) Tokyo.R 2. C... 続きを読む

log 変換する？しない？AICでモデル比較するときの注意点 - ほくそ笑む

2013/12/23 67 users ＭＡＸ AIC min log 分析

データを分析にかける前に、出力変数を log 変換する、というのはよくあることだと思います。次のデータを見て下さい。このデータ、線形モデルに当てはめる前に log 変換したほうがよさそうだなーというのが見てとれます。それもそのはず、このデータは次のように作っています。 N 100 x runif(N, min = 1, max = 2) y exp(x + rnorm(N, sd = 0.3)) ... 続きを読む

ロジスティック回帰分析の結果のまとめ方 | Theoretical Sociology

2013/08/05 29 users Theoretical Sociology 自説反論結果

ロジスティック回帰分析の結果のまとめ方について私の考え方をまとめておく。通常の回帰分析やその他の線形モデルにも共通する部分も多いと思う。あらゆる分析結果のまとめ方に共通する大事な原則は、必要な情報を記載し、不要な情報は削除すること。必要な情報とは読者が分析結果を吟味するうえで必要な情報ということであり、読者に自説の正しさをわかってもらい、反論を封じるために必要な情報ということでもある。というこ... 続きを読む

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