Bayesian Data Analysis 3 (BDA3)の翻訳本『ベイズデータ解析 第3版』はいいぞ
ついにBDA3の翻訳が森北出版から出版されました！ ヨドバシカメラ Amazon そもそもBDA3って何？ Bayesian Data Analysis 3rd editionの略です。Andrew Gelman先生、John B. Carlin先生、David B. Dunson先生、Donald B. Rubin先生ら超一流の著者陣によるベイズの教科書の第3版です。 原著は2013年に出版された本だぞ、古いのでは？ 全く古くありません。線形代数は古いから使わない、線形回帰は古いから使わない、そんなことないですよね？ベイズ統計をベースにした考え方はfundamentalな技術であり、モデルが線形回帰だろうと深層学習だろうと拡張できますし、欠測補完や因果推論といった問題設定とも相性が良いです。超一流の著者陣による色褪せない理論の説明とデータ解析例を味わいましょう。 とはいえコードとかは古く
資料｜分寺杏介 (K. Bunji)のホームページ - Kobe Univ.
担当が終了した講義の資料は基本的に更新していません。 資料作成当時の理解に誤りがあったり，時代によってスタンダードが変わっていたりする可能性があるので，ご利用は自己責任にてお願い致します。 近い内容の講義を新たに担当した場合は，最新のもののみ公開しています。 （間違いを見つけられた方は，こっそりご連絡いただけると幸いです。）
識別条件を満たさないモデルをベイズで解釈する(?) - バナナでもわかる話
今回の記事は、ちょっとある噂を耳にしたのでそれに関する検証をしようかと思います。 「識別条件を満たさないモデルでもベイズだと(どういう意味合かはわからないが)解釈出来るらしい」 という話を耳にしまして。 ちょっとどういう意味合いで解釈できるのか、どういう意味で妥当なのかを聞きそびれたので、今回はそれを検証してみようかと思います。 (そもそも個人的には、本当かどうかも疑わしい気がしてるのですが...どうなのでしょうか。) 識別条件 まず、一般的に統計モデルには識別条件というものがあって、 要はこの条件を満たさないモデルのパラメータはまともに推定することも、理論上解釈することも出来ないというお話です。 例えば、次のような線形モデルを考えたとします。 とがパラメータです。 普通の線形モデルだと下のような形をしているわけですが 今回はとがふたつ掛けてあります。 このモデルは識別条件を満たさないモデ
従来の推定法とベイズ推定法の違い | Sunny side up!
ベイズ推定って、最近はやってきてますね。僕も流行りにおいて行かれないように勉強しています。 理論的な話や数学的な話はいろいろWebや本をあされば出てきますが、実用面とか解釈面について言及しているものは少ないですね。 今回は清水の個人的な意見として、ベイズがどういう風に使えそうか書いてみます。数学的な話はなしで。よくわからないので。 興味ある人は続きをどうぞ。 2016/2/1追記：ベイズ統計について，入門的な資料を作りました。心理学者のためのベイズ統計入門もあわせてどうぞ。 ベイズ推定法の前に、従来法の代表として最尤推定法について触れておきます。 その方法とベイズがどう違うのかについて、そのあと述べます。 最尤推定法 最尤法ともいわれますが、基本的な発想は、モデルとデータの関係を次のように考えます。 真のモデルというのがあって、我々はそのモデルから発生したデータを手に入れている。真値は一つ
ベイズ線形回帰の事前分布を色々比較してみた - Qiita
はじめに ベイズモデルは柔軟性が高く、伝統的な線形モデルや一般化線形モデルの他に、筆者がこの記事のように、 様々なモデル・分布を自由自在に組み合わせることによって、生データに隠された構造を可視化できる。 ただ、ベイズモデルを利用する際に、パラメータの事前分布を指定する必要があり、しかも事前分布のチョイス次第でモデルの挙動が大きく変わることがあるため、初心者にとっては少々難易度が高いと思われる。 本記事は単純な線形回帰モデルを事例に、事前分布を正規分布、ラプラス分布、ガンマラッソ（Taddy 2017）に変えることでパラメータ（係数）の挙動がどうなるかを実際に可視化して確認する。 モデル説明 ここではまずモデルの説明から入る。 一つ目は切片（β）に正規分布を設定するモデル： \sigma \sim Gamma(1,1) \\ \rho \sim Gamma(1, 1) \\ \beta \s
A/Bテストの評価をベイズ統計でやってみない？ - tdualのブログ
遊びでA/Bテストの評価をベイズ統計でやってみたら、思いのほか面白かったので記事に残します。 用語の定義 コンバージョン コンバージョン率 A/Bテスト コンバージョンの確率分布 なぜベイズ統計を使うのか 割合の問題点 尤度と最尤法 尤度 最尤法 ベイズ統計 ベイズの定理 共役事前分布 ベータ分布 事後分布の導出 事後分布のグラフ ベイジアンA/Bテストの実装 コード 使用例 本番っぽい使い方 カイ二乗検定と比較 最後に 用語の定義 コンバージョン コンバージョンとは「Webサイト上で起きた最終的な成果」のことです。 具体的に何を意味するかはサイトの種類によっては様々です。 例えば、ECサイトでは商品の購入で、SNSでは会員登録などです。 コンバージョン率 コンバージョン率は「成果に繋がる最初の行動に対して実際に成果に繋がった割合」のことです。 ECサイトではある商品が購入された数をその商
【徹底解説】変分ベイズをはじめからていねいに | Academaid
初学者の分かりやすさを優先するため，多少正確でない表現が混在することがあります。もし致命的な間違いがあればご指摘いただけると助かります。 はじめに 機械学習を勉強したことのある方であれば，変分ベイズ（VB：variational bayes）の難しさには辟易したことがあるでしょう。私自身，学部生時代に意気揚々と機械学習のバイブルと言われている「パターン認識と機械学習（通称PRML）」を手に取って中身をペラペラめくってみたのですが，あまりの難しさから途方に暮れてしまったことを覚えています。 機械学習の登竜門は，変分ベイズ（変分推論）だと私は考えています。また，VAE（変分オートエンコーダ；variational autoencoder）に代表されるように，変分ベイズは最近の深層学習ブームにおいて理論面の立役者となっている側面もあります。一方で，多くの書籍やWeb上の資料では式変形の行間が詰ま
統計モデリング概論 DSHC 2021
東京海上 Data Science Hill Climb 講師: 岩嵜航 (東北大学生命科学研究科) 日程: 2021年6月30 09:30–17:30 場所: zoom.us 講義資料 リンク先では←→キーで戻る・進む。 2021-06-30 09:30 | 導入 2021-06-30 10:00 | 統計モデルの基本: 確率分布、尤度 2021-06-30 13:00 | 一般化線形モデル、混合モデル 2021-06-30 15:00 | ベイズ推定、階層ベイズモデル
【論文紹介】ベイズ分析のワークフローにおける視覚化について - Qiita
こんにちは，株式会社Nospareリサーチャー・千葉大学の小林です． 今回はJournal of Royal Statistical Society Series Aにも掲載されたGabry et al. (2017)（arXiv版）の紹介をします．この論文では次の挙げられるベイズ分析のワークフロー 探索的データ分析 分析前のモデルチェック アルゴリズムの動作チェック モデル推定後のモデルチェック において視覚化をどのように使っていくかについて書かれており，実証分析や実務においてベイズ分析を行うにあたってとても有用な内容になっています．本記事で掲載する図などは著者がgithubにポストしてあるコードを使って作成しました． データ分析例の設定 この論文では終始PM2.5に関するデータ分析例を取り扱っており，この例では以下の設定があります． PM2.5は人体に対して影響があると考えられ，本当は
縮小事前分布によるベイズ的変数選択1: Bayesian Lasso - Qiita
東京大学・株式会社Nopareの菅澤です．今回から縮小事前分布を使ったベイズ的変数選択の方法について，背景の原理やRでの実装について数回に分けて紹介していこうと思います． 今回は正則化法として有名なLassoのベイズ版であるBayesian Lassoについて紹介していきます． 線形回帰モデル 以下のような線形回帰モデルを考えます． $$ y_i=x_{i}^T\beta+\varepsilon_i, \ \ \ \ i=1,\ldots,n. $$ ここで$y_i$は被説明変数，$x_i=(x_{i1},\ldots,x_{ip})^T$は説明変数のベクトル，$\beta=(\beta_1,\ldots,\beta_p)^T$は回帰係数のベクトル，$\varepsilon_i$は誤差項を表します．以下では簡単のために，$\varepsilon_i$は独立かつ$\varepsilon_i\
簡単かつ高性能な統計モデル構築！TensorFlow Probability によるベイズモデリング入門 | 株式会社トップゲート
削除する Google Service TGカルチャー アプリケーション開発 コンサルティング セミナー テックブログ デザイン デジタルプロダクト開発 開発実績 ニュース 2025年の崖(1) 5G(1) AI(39) AI Hub(1) AI Platform(1) AlloyDB(12) AlloyDB for PostgreSQL(6) AlphaZero(1) Analytics HUB(1) Android(11) Android アプリ(1) Anthos(6) API(12) API エコノミー(1) APP(2) App Engine(2) App Maker(2) AppServer(1) AppSheet(3) arduino(1) Authentication(1) AutoML(4) AWS(12) AWS (Amazon Web Services)(1) AWS
「全数調査なら何でもわかる」という誤解 - 間違えがちな母集団とサンプリングそしてベイズ統計 - - ill-identified diary
この文章は pandoc-hateblo で tex ファイルから変換しています. PDF 版はこちら 2021/10/15 追記: 後半のベイジアンブートストラップに関する解説はこちらのほうがおそらく正確です ill-identified.hatenablog.com 概要挑発的なタイトルに見えるかも知れないが, 私はしらふだしこれから始めるのは真面目な話だ — 正直に言えばSEOとか気にしてもっと挑発的なタイトルにしようかなどと迷ったりはしたが. 「全数調査できれば標本抽出の誤差はなくなるのだから, 仮説検定は不要だ」という主張を見かけた. いろいろと調べた結果, この問題を厳密に説明しようとすると最近の教科書には載ってない話題や視点が必要なことが分かった. ネット上でも勘違いしている or よく分かってなさそうな人をこれまで何度か見かけたので, これを機に当初の質問の回答のみならず関
【数学】「検査で陽性だった人が実際に病気である確率は数%程度」とかいうやつ、何？ - アジマティクス
「精度99%の検査で陽性だった人が実際に病気である確率は数%程度」とかいう話、聞いたことがある人もいるかと思います。 「1000人に一人がかかる病気があり、あなたはこの病気かどうかを精度99%で判定できる検査を受けたところ、なんと陽性であった。あなたが実際にこの病気にかかっている確率はいくらか」というやつのことです。 「陽」という字にポジティブな響き※があるので、いい意味だったか悪い意味だったかちょっと迷ってしまうかもしれませんが、「陽性である」というのは「検査したら反応が出る」というくらいの意味です。※響きも何も、「ポジティブ」なんですけどね… ウイルス感染症のPCR検査のケースで言うならば、陽性であるとは「検体（採取した粘膜や痰などのこと）から基準を超えた量のウイルスの遺伝子が検出される」ということになるでしょうか。 で、あなたは陽性だったわけです。初めてこの話を聞いた人ならいやそりゃ
ベイズ統計・ベイズ機械学習を始めよう | AIdrops
ベイズ統計・ベイズ機械学習を始めよう コンピュータやネットワークの技術進化により，これまでにないほどの多種多様なデータを取り扱う環境が整ってきました．中でも統計学や機械学習は，限られたデータから将来を予測することや，データに潜む特徴的なパターンを抽出する技術として注目されています．これらのデータ解析を行うためのツールはオープンソースとして配布されていることが多いため，初学者でも手軽に手を出せるようになってきています． しかし，データ解析を目的に合わせて適切に使いこなすことは依然としてハードルが高いようです．この原因の一つが，統計学や機械学習が多種多様な設計思想から作られたアルゴリズムの集合体であることが挙げられます．毎年のように国際学会や産業界で新たな手法が考案・開発されており，一人のエンジニアがそれらの新技術を１つ１つキャッチアップしていくのは非常に困難になってきています． １つの解決策
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ベイズ統計モデリングとMCMC
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Introduction to Bayesian Data Analysis
Vol. 100 (2021) | Journal of Statistical Software
確率とは？：Joint, Marginal and Conditional Probability
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
