計算

色々な記事を読んだり、概念を理解する助けになる具体的な計算を載せています。

計算

正規分布の事後分布に関する公式

変数yがxによって線形に生成されていると仮定し、xが正規分布に従っているとすると、p(y|x ) は正規分布に従います。この情報から事後分布を計算する事が出来ますが、事後分布も正規分布に従います。その計算の詳細を書いています。
ベイズ統計学

ベイズの定理の応用(検査ロボットの能力を測る)

ベイズの定理の現実への応用の記事です。モデルを二項分布として、パラメーターの事前分布にベータ分布を仮定すると、事後分布もベータ分布になる事を示します。その結果を使って、現実の問題への応用を考えます。
統計学

回帰分析が分散分析を再現する話

大量の平均値を比べるには、t検定は危険をはらみます。平均値を比べて因子の効果を説明する手法として、変動の分解を元にした分散分析という手法があります。実は、回帰分析の特別な場合として捉える事を、分散分析と回帰分析と一緒に説明します。
統計学

最尤法って何?

統計学でも機械学習でも、必須の手法が最尤法です。尤度を最大にするのが最尤法ですが、案外教科書でも変な説明をしていたりします。この記事では、尤度と最尤法について説明します。 得られたデータを活用したい このご時世、データドリブン...
時系列分析

偏相関係数の話

見せかけの相関を見分ける道具である、偏相関係数について解説します。また、時系列分析での応用についても解説します。最後にpythonでiris データや時系列データで計算してみます。
時系列分析

時系列モデルのパラメーター推定

時系列モデルのパラメーター推定の方法として、最小二乗法と最尤法を紹介します。パラメーター推定の式を具体的に求めます。データ数を変化させてpython で計算させて、推定の精度が上下することを確認します。
時系列分析

モデルを合成して新しく作る(ARMAモデル)

この記事では、ARモデルをMAモデルで表したり、MAモデルをARモデルで表したり、組み合わせて新しくモデルを作ります。ARモデルでMAモデルを表すことが出来る気もしますが、そうでもありません。MAモデルの方が、多くの定常過程を表現できる事...
時系列分析

ARモデルの定常/非定常性の判定方法

定常確率過程にも、非定常確率過程にもなるARモデルを紹介します。簡単な性質を紹介した後、定常/非定常となる条件を計算します。最後に、pythonで色々グラフを描いてAR過程の特徴を捉えます。
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。
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。
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