ベイズ統計に基づいたモデリングは、正規分布以外の確率分布を使うことが、マルコフ連鎖モンテカルロ法によって、比較的手軽に汎用的に実現できます。しかし実際は、慣れない確率分布を扱うのには、ハードルがある方も多いのではないでしょうか。本書では豊富な応用例が示されており、例に習って自分のデータへの適用を助けてくれます。プレート表現(グラフィカルモデル)の使い方も説明されており、結果などをスッキリ表現することができ、プレゼンなどでも重宝するはずです。「ベイズ」と「モデリング」を手を動かしながらも理解でき、「結果の伝達」もサクッと学べる1冊はこちらです
モデリング
ベイズ統計の実践力をつけたい方はチェックしてほしい良書、9冊はこちらです
ベイズ統計は、その応用を知ることで、さらに役に立つ場面が満載です 今回は、ベイズの雰囲気はつかんだ方、本格的に学びたい方、実践で使えるようになりたい方向けに、 わかりやすいものを紹介していきます!
「モデリング」したんだけど、「どう評価」したらいいの?モデル評価のための「情報量規準」をしっかり学べる1冊はこちらです
現代は、コンピュータシステムやネットワーク技術の発展が相まって、膨大なデータを容易に収集できるようになっています。このビッグデータと、統計学的手法や機械学習を組み合わせると、これまで得られたなかった知見が得られる可能性があります。こういった手法では、 得ら
「統計的モデリング」や「データの情報通信」について、サクッと俯瞰して、多数の文献ガイドで専門書への足がかりを得たい方、こちらはいかがでしょうか
みなさんは、数学を身近に感じることはありますか?「数学」と言ったときに、よく使われる分類には、「純粋数学」「応用数学」(「科学技術への応用」)といったものがあります。 この分類の軸は、”私たちの日常への近さ” のように思います。数学を俯瞰したときに、1つの
ベイズ統計モデリングについて、特に、モデルの評価について学びたい方はこちらをどうぞ
さまざまな観測データが、より簡単に得られるようになってきました。そのなかには、非線形構造のデータ、超 高次元のデータなど、様々なものがあります。こういった複雑なデータの中から その背後にある構造や知識を把握する手法が、今回紹介する、「ベイズ統計モデリング」