マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-1（http://www.slideshare.net/teramonagi/ss-5190440） の続き。お天気推移モデルを拡張して連続モデル（正規分布等）を構築。そのマルコフ連鎖モンテカルロ法をどうするのか？という点を解説。また合わせて熱浴法・メトロポリスヘイスティング法の解説も実施。Read less
マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-2
マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-1（http://www.slideshare.net/teramonagi/ss-5190440） の続き。お天気推移モデルを拡張して連続モデル（正規分布等）を構築。そのマルコフ連鎖モンテカルロ法をどうするのか？という点を解説。また合わせて熱浴法・メトロポリスヘイスティング法の解説も実施。Read less
時系列データの解析（厚労省公開の医療費データ） - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
この本に沿って時系列データの解析方法をまとめました。 Rによる時系列分析入門 作者: 田中孝文出版社/メーカー: シーエーピー出版発売日: 2008/06/01メディア: 単行本購入: 12人 クリック: 113回この商品を含むブログ (19件) を見る サンプルデータを使っても面白くないので、厚労省が公開している医療費のデータを使いました。 厚労省の医療費データベース 例によってこのデータはエクセルで公開されていて、そのまま解析できる状態じゃありません。 今回は入院の総医療費だけを扱ったので、その部分だけ加工してcsvにしました。 一応、加工したデータはダウンロードのページに置いてます。 それでは、解析していきます。 まずはデータ読み込みと加工。 Iryouhi <- read.csv("医療費.csv", as.is = T) Nyuin <- ts(Iryouhi[, 2], fre
Rで多変量解析（一般化線形モデル）〜タイタニックのデータも分析しました〜 - Issei’s Analysis 〜おとうさんの解析日記〜
今回は多変量解析についてです。その前にそもそもですが、「多変量解析」という言葉は様々な意味で使えるので、なるべく使うのを止めましょう。私が経験してきた中で、このような意味で使われていました。重回帰、一般線形モデル一般化線形モデル変数選択（ステップワイズ法）変数縮小（主成分分析） どの手法も目的がまったく違っています。「多変量解析をやりたいのですが、、、」と相談されると、こちらとしては「多変量解析」が何を意味するのかを探るところから始めます。 具体的には、解析手法はこのように使い分けます。何かの結果変数を説明するモデルを作る→重回帰同じ目的で説明変数が連続値以外→一般化線形モデル（GLIM、ぐりむと発音） 実は「重回帰」も「GLIM」もほとんど同じ意味ですが、ニュアンスとして重回帰は一般線形モデル（GLM、じーえるえむ）を指す事が多いです。正確には「重回帰」は「単回帰」と対になる言葉で、説明
GoogleとFacebookではRをどうやって使っているのか？
ひさしぶりに統計ソフトRの話。 来年こそは仕事でバリバリつかってみようと思っている統計ソフトのR。 前のエントリーでも書いているように、フリーソフトなのに高機能。（統計解析・グラフの種類が豊富） しかし、日本語での資料がまだ少ないのがちょっとイタイ…。 （最近は書籍でも多く診られるようになってきましたけどね！嬉しい限りです） ちょうど調べ物をしてたときに、「How Google and Facebook are using R」というエントリーを見つけました。 今日はその内容をちょっと日本語に訳した内容を紹介しようと思います。 紹介するサイトこの記事が書かれていたのは、Dataspora Blog というサイトで、データに関する（Big Data, open source analytics, and data visualization）記事をメインに書かれているようです。 （私は知らな
リスクの影響考えて年利10%で月5万円の積み立てを30年間継続して得られる資産をシミュレートしてみた - 生物物理計算化学者の雛
某ファンドが月5万円の積み立てを年利10%で30年間行えば１億円になるという件で盛り上がっています。 http://kirik.tea-nifty.com/diary/2013/02/post-b4a9.html このリンク先にあるように、毎年10%の利回りを継続できれば、毎月５万円の積み立てで30年後には1億857万円の資産を形成できます。 ところが現実の投資には不確実性があり、定期預金・国債のようなケースを除けば毎年のリターンは一定にはならず、ばらつきが生じます。 このばらつきは「リスク」と呼ばれ、投資結果を考える上で無視することはできません。 今回はRを使って毎月5万円の積み立てを「平均利回り10%」とし、「利回りの標準偏差（リスク）」を様々に変えて30年間積み立てのシミュレートを行いました。 利回りのリスクって？ まず大雑把にリスクの説明をしておきます。 ここでは利回りは正規分布に
主成分分析が簡単にできるサイトを作った - ほくそ笑む
あけましておめでとうございます。 本年もよろしくお願いいたします。 主成分分析 さて、昨年の終わりごろから、私は仕事で主成分分析を行っています。 主成分分析というのは、多次元のデータを情報量をなるべく落とさずに低次元に要約する手法のことです。 主成分分析は統計言語 R で簡単にできます。 例として iris データで実行してみましょう。 data(iris) data <- iris[1:4] prcomp.obj <- prcomp(data, scale=TRUE) # 主成分分析 pc1 <- prcomp.obj$x[,1] # 第一主成分得点 pc2 <- prcomp.obj$x[,2] # 第二主成分得点 label <- as.factor(iris[,5]) # 分類ラベル percent <- summary(prcomp.obj)$importance[3,2] *
はじめての「R」
2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431
エロゲのエッチシーンからシナリオライターが同定できるか調べてみた（後編） - spring efemeral
昨日の続きでクロシェット作品を検証していきます。 スズノネセブン！ この作品では4人のヒロインに使われていました。 三峰美奈都 代官山すみれ 鷹取柚子里 志麻莉里 考察 鷹取柚子里ルートに志麻莉里のおなにゅーシーンが含まれているので、この2人のエッチシーンを合わせたものが1ルート分になります。従って、登場頻度が突出している鷹取柚子里シナリオを担当したのでないかと推定できそうです。ただ、三峰美奈都については数が少ないので除外していいと思うのですが、代官山すみれについてはちょっと判断に迷っています。登場回数がやや多いこと、セリフに含まれていることなどを鑑みると違うとは言い切れなさそうなので。 スズノネセブン！ Sweet Lovers' Concerto この作品でも4人のヒロインに使われていました。 野々村仁乃 鷹取柚子里 志麻莉里 島村静穂 考察 登場頻度及び本編での考察をふまえると鷹取柚
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