書籍2019.04.29ゴールデンウイークですね。長い休暇なので、私は兼ねてより興味があった「統計モデリング」に入門しようと思います。教材はかの有名な緑本こと久保先生の『データ解析のための統計モデリング入門』。連休中には終わらなさそうですが、実装までやっていこうと思います。ところで「統計モデル」とは何者なのか?それは、観測されたデータにうまくあてはめられるような数理モデルであり、確率分布を使って観測データにおける「ばらつき」を上手く表現し、観測データの背後にある(データを生み出した)現象を説明するためのもの*1。複雑な現象を整然としたモデルで説明できるのが統計モデリング。ちなみに緑本では、統計モデルの中でも特に一般化線形モデルを学びます。これはデータのばらつきに正規分布を仮定している線形モデルを正規分布以外の確率分布を扱うように拡張したもので、応用範囲が広いモデルなんだとか。そんなこんなで、ご興味のある方はぜひこの機会に一緒に挑戦しましょう。長い旅になりそうですが...。*1:今読んだ第1章に書いてた事を大雑把に纏めた。詳しい説明はhttps://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_modelなどをご覧ください。一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考えかたを説明する。前半では、応用範囲のひろい統計モデルのひとつである一般化線形モデルの基礎を、後半では、実際のデータ解析に使えるように、それらをベイズ統計モデル化する方法を説明する。今日は緑本第2章を読んで実装しました。以下のコードは本に載っているものと異なります。オリジナルのコードはRなのですが、ここでは私が慣れているPythonで進めていきます。はてブ研究所で働くエンジニアのブログ関連記事Python【Python】緑本こと『データ解析のための統計モデリング入門』を実装していく【第4章】まだまだ続くみどり本。今日は第3章で作ったモデルの中から、一番良いモデルを選ぼうというお話です。モデル選択は良い予測をするモデルを選ぶことが重要。観測データへの当てはまり...確率統計ベルヌーイ分布とかベータ分布とかタイトルの確率分布について、ふと気になって調べて見つけた動画のメモです。ベルヌーイ分布が語られる際に、よく一緒に登場するベータ分布。それらの関係を手短に、わかりやすく解説した玉木先生の講義動画。今日も元気にみどり本です。第3章を終わらせましょう。(所々、はてなのtex記法で書いた数式が正しく変換されず、そのまま文字列が表示されてしまっている箇所がありますがご容赦ください...。「知的生産性を向上させたい」「仕事の質をより高めたい」ということで、ビジネス書として評判の高い外資系コンサルの知的生産術という本を読みました。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。研究所で働くエンジニアのブログ.。