AIC AIC yn rn = ∆logyn = logyn − logyn − 1 ARCH Engle wn rn rn = σn wn logσn 2 = α + βwn 2 −1 (1) rn = σn wn logσn 2 = α + βlogσn 2 −1+ vn (2) logrn 2 = logσn 2 + logwn 2 logσn 2 = α +βlogσn 2 −1 + vn (3) Tn n εn σn yn σn σn σn 2 Kitagawa and Gersch Tn k σn 2 logσn 2 r e1n e2n τ1 2 τ2 2 k τ 1 2 r τ 2 2 k r Tn σn εn pn AR ∆rlogσn 2 = e2n , e2n ⬃ N(0,τ2 2 ) (6) ∆k Tn = e1n , e1n ⬃ N(0,τ1 2 ) (5) yn
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます ビッグデータ解析にビッグなデータは必要なのか ビッグデータというキーワードの登場により、がぜん注目を浴びているのが統計や解析、分析に絡んだツールやソリューションである。ところが、“統計解析にビッグデータは不要だ”という意見がある。今回はその真意について、矢野経済研究所の考えを記載したい。 詳細は「2013 解析・分析ソリューション市場の展望 -ビッグデータ時代の注目市場-」(2013年6月 矢野経済研究所)を参照していただきたい。 統計解析にビッグデータは不要、とする声は、ごく一部というわけではない。矢野経済研究所では2012年4月に「2012 ビッグデータ市場 -将来性と参入企業の戦略-」というレポートを発刊したが、このとき複数のイン
急に蒸し暑くなってきましたね.でぶちんなのでけっこうこたえます.タイトルはちょっと釣り気味.ビビっと来た方は是非論文に目を通してみてください:) 例によって,仲間内でやっている小さな勉強会で論文紹介をしてきましたので,そのご紹介です.ぼくの専門というか興味の中心は自然言語処理なので,ふだんはそっち方面を追っているのですが,勉強会では機械学習方面を中心にいろいろ読んでみてます. 今回は岡野原さんのこのツイートで興味を持った以下の論文を読ませていただきました.名前もかっこいい.ヴァニッシングコンポーネントアナリシス! ICML2013のbestpaper。データ中の集合(例えば画像中の8の字など)が0になるような生成多項式を求める(=集合のコンパクトな表現)効率的なアルゴリズムを提案し教師有学習時の特徴生成などに使える。すごい http://t.co/DedSoyLaJR — 岡野原 大輔 (
推奨ブラウザ : Microsoft Edge(最新版), Mozilla Firefox(最新版), Google Chrome(最新版) ご利用にあたっての注意事項 一回にリクエストできるデータ量には上限があります(コンテンツ右上棒グラフ参照)。 アクセス集中時や一回のデータ量が多い場合、繋がらないことやデータ取得に時間がかかることがあります。繋がらない場合は時間をおいて再度お試しください。 アクセス集中の原因となりますので、自動化ツール等による過度のアクセスはお控えいただくようお願いいたします。 新着情報 気象官署の移転及び風向風速計の移設に伴い、平年値の一部を更新しました。詳細は「2020年平年値の更新について」(PDF形式:381KB)をご覧ください。(2023.5.17) 更新履歴 データ修正のお知らせ 「四日市」(三重県)において、観測環境が悪化していたため、2016年10月
経済社会総合研究所ウェブサイトは、2021年2月20日にESRI統計情報・調査結果ウェブサイトと統合し、リニューアル及びURL変更を行いました。 恐れ入りますが、下記URLよりアクセスいただきますようお願いいたします。 The Economic and Social Research Institute website combined with the ESRI Statistics website for a revamp on February 20, 2021, leading to URL changes.Please use the following URL to access the new site. 経済社会総合研究所ウェブサイト トップページ(https://www.esri.cao.go.jp/index.html) シンポジウム・フォーラム(https://www
★新サイト完成しました! 3秒後に自動的に移動します 変わらない方は こちらからどうぞ http://logics-of-blue.com/%E7%8A%B6%E6%85%8B%E7%A9%BA%E9%96%93%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%A8%E3%81%AF/ 状態空間モデルとはいったい何で、どんな時に使うといいのか、使うとどんなご利益があるのかということについて書きます。 状態空間モデル関連のページ 状態空間モデル 状態空間モデルのことはじめ dlmの使い方 Rで正規線形状態空間モデルを当てはめる ロー カルレベルモデル dlmパッケージを使ってローカルレベルモデルを当てはめる 季節とトレンド dlmパッケージを使って季節成分とトレンドの入ったモデルを作る 状態空間モデルに関しては、大枠を説明してから 少しずつ補足
第3回 データ同化ワークショップ 日時: 2013年1月18日(金) 10:30-17:30 場所: 統計数理研究所 2階大会議室 http://www.ism.ac.jp/access/index_j.html プログラム 10:30-10:35
教科書:統計モデル入門 〜回帰モデルから一般化線形モデルまで〜 一般化線形モデル入門 原著第2版 作者: Annette J.Dobson,田中豊,森川敏彦,山中竹春,冨田誠出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2008/09/08メディア: 単行本購入: 15人 クリック: 152回この商品を含むブログ (13件) を見る 論文:Nelder and Wedderburn (1972)…一般化線形モデル、McCullagh and Nelder (1989)…擬似対数尤度 今日は一般化線形モデルについてまとめておきます。 【導入】 一般化線形モデルはGLIM(ぐりむ) 一般線形モデルはGLM(じーえるえむ) 一般化推定方程式はGEE(じーいーいー) 結果変数(outcome)…予測したい変数 別名:応答変数(response)、従属変数(dependent)→「結果変数」と脳内変換 説明
グーグルが世界中から集めてきた膨大なオンラインショッピングデータから、独自の景気動向指数として「グーグル物価指数」の算出を社内で始めていると、英Financial Timesが記事「Google to map inflation using web data」で伝えています(日本経済新聞による日本語訳「[FT]米グーグル、物価指数の社内運用開始」)。 記事によると、政府が発表する従来の「消費者物価指数(CPI)」は各店舗からデータが手作業で集められ、数週間遅れで発表されているが、グーグルのチーフエコノミスト Hal Varian氏はオンラインデータを利用すれば経済統計が迅速に集計できることに着目し、開発したとのこと。 Mr Varian emphasised that the GPI is not a direct replacement for the CPI because the m
CompStat—or COMPSTAT, short for Compare Stats—is a police management system created by the New York City Police Department in 1994 with assistance from the New York City Police Foundation. Under CompStat, the department keeps a daily-updated digital record of crimes reported and in weekly meetings the department's leadership gathers to review trends in the data. It was credited with decreased crim
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く