時系列分析 定常確率過程とMAモデル
時系列データを予測するために、簡単な確率モデルを考えます。モデルを考える上で、確率過程を使います。その中で、定常確率過程が大事です。今回の記事では、定常な時系列モデルであるMAモデルを解説します。
masamue
時系列分析 時系列分析 時系列分析の話~相関係数~
時系列データの基本的な統計量に、自己相関係数があります。自己相関係数ををグラフにしたものは、コレログラムと呼ばれます。この記事では相関係数の簡単な性質をまとめ、pythonで実装します。また、コレログラムの描画をした後に、データのトレンド除去をします。
機械学習 2019年のまとめ
2019年のまとめと、来年の抱負記事です。今年最も読まれた記事や、もっと読まれても良い記事を残してます。
統計学 ベルヌーイ分布の応用2
統計検定2級の問題で、面白い問題があったので解答を載せます。ベルヌーイ分布から幾何分布を作ります。幾何分布の期待値と分散を、幾何分布が確率分布になっている、という事実と微分だけで導出します。
統計学 ベルヌーイ分布の応用1
統計検定2級の問題で、面白い問題があったので解答を載せます。母比率の検定の問題ですが、ベルヌーイ分布から二項分布を作ります。次に、二項分布から正規分布正規分布を作り、数を比率に書き換えて答えを出します。
Python R 最も簡単な異常検知の手法-ホテリングのT2 理論
異常検知の入門ともいえる、ホテリングのT2理論を使ってみる記事です。python で1次元、多次元データに対する異常度の計算を実装します。
Python R ベイズ統計学でブログのアクセス数を解析する
ブログを始めて4か月くらい経ちました。 最初の1週間はTwitterでフォローしてくれた人が見るだけと言うサイトでしたが、現在は検索エンジンから殆どのユーザーがブログを見てくれています。なんとなく、あるタイミングからアクセス数が増えたな～...
Python R 変分推論をpythonで実装する
ポアソン混合モデルを変分推論で近似するクラスをpython で実装します。ELBOを監視して、計算を早めに止めるEMアルゴリズムちっくな手法も実装します。
ベイズ統計学 変分推論入門
ベイズ統計学に、変分推論という技があります。この技はEMアルゴリズムを知っていると分かりやすくなります。原理を解説し、ポアソン混合モデルに対して変分推論を適用します。
変分推論
未知の確率分布\(p\)があるとしましょう。この...
Python R ベイズ線形回帰とEMアルゴリズム
EMアルゴリズムを応用して、ベイズ線形回帰のパラメーターを予測します。パラメーターを更新するための式を導出して、pythonで実装します。