生態学データ解析 - 本/データ解析のための統計モデリング入門
講義のーと の内容を詳しく説明したものです 著者: 久保拓弥 出版社: 岩波書店, シリーズ「確率と情報の科学」 編集: 甘利俊一，麻生英樹，伊庭幸人 このペイジの省略 URL: http://goo.gl/Ufq2 刊行と まちがい・修正一覧) 第 1 刷刊行: 2012 年 5 月 18 日 第 15 刷刊行: 2018 年 3 月 15 日 原稿時点の PDF ファイル (参考用) 目次, さくいん, まえがき 韓国語版 (翻訳は滋賀大の李鍾賛さん, 2017-09-15) 「統計モデリング入門」ネット上のあれこれ (のごく一部) 丸善・ジュンク堂書店の「今年驚いた! 1 冊」の「驚きの出版賞」 に選ばれました! (web archive, KuboLog 2012-12-20) Amazon カスタマーレビュー はてな出版物 -- 言及ブログへのリンクなどがあります! ブクログ,
広く使える情報量規準(WAIC)
このページをご覧いただき、ありがとうございます。 ここでは、情報量規準 WAIC を紹介しています。 ベイズ推測のための情報量規準(WAIC)が導出されました。 WAIC は（真の分布、確率モデル、事前分布）がどのような場合でも使う ことができます。他の規準と異なり理論的な基盤を持っています。 (0) モデル選択やハイパーパラメータの最適化に使えます。 (1) 漸近的に汎化損失と同じ平均値と同じ分散を持ちます。 (2) WAIC は簡単に計算できます。 (3) 真の分布が確率モデルで実現可能でなくても使えます。事前分布が真の事前分布でなくても使えます。 (4) 平均対数損失を最小にするパラメータがユニークでなくても使えます。 平均対数損失を最小にするパラメータが特異点を含む解析的集合であっても 使えます（注１）。 (5) フィッシャー情報行列が正則でなくても使えます。 (6) 事後分布が正
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