「プログラミングを学ぼうと瞬間最大風速的に意識は高くなるものの、一人でいると気がついたら一日ソシャゲして夕方頃に『また今日も勉強できなかった』と自己嫌悪。」モチベーションが続かない時の対策をはじめ、学び方、学べる環境の作り方をまとめています。
「プログラミングを学ぼうと瞬間最大風速的に意識は高くなるものの、一人でいると気がついたら一日ソシャゲして夕方頃に『また今日も勉強できなかった』と自己嫌悪。」モチベーションが続かない時の対策をはじめ、学び方、学べる環境の作り方をまとめています。
前の記事でもリンクさせていただいているが、サイト 「状態空間時系列分析入門」をRで再現する では以下のテキストを {dlm}, {KFAS} で再現されており非常にありがたい。これらのパッケージの使い方については リンク先を読めば困らない感じだ。 自分も勉強のために似たことやりたい、、でも同じことやるのもなあ、、と考えた結果 同テキストの内容 {rstan} を使ってやってみた。 補足 Stan には状態空間表現用の関数 gaussian_dlm_obs ( 利用例 ) があるのだが、自分は使ったことがない。7章までのモデルは全て漸化式で表現されているため、それらを Stan のモデルとして記述した。 状態空間時系列分析入門 作者: J.J.F.コマンダー,S.J.クープマン,Jacques J.F. Commandeur,Sime Jan Koopman,和合肇出版社/メーカー: シーエ
2008–12–03 (2012-07-01 10:11 ) 1 (2008 10-11 ) 5 (+2) 7 (2008–12–03) kubo@ees.hokudai.ac.jp http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture2008.html ! http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/IwanamiBook.html 1. 2 2. 4 3. 5 4. GLM 6 5. 8 6. 8 7. GLMM 11 8. Markov chain Monte Carlo ? 13 9. MCMC 15 10. 17 ! MCMC Bayesian MCMC Bayesian Bayesian Bayesian Fisher Bayesian Bayesian Fisher Neyman Bayes
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