2. Copyright (C) Takimoto Seminar. All Rights Reserved.3/29/15 自己紹介 @windfall_j 某大学の学部4年生 みどりぼん読み中 統計見習い 今回Tokyo.R初参加です 発表内容に誤解などあれば指摘お願いします 上京 ➜ 東京の地理知識ゼロ 3月まで文京区に4年ほど住んでいた 2
線形モデルによる文京区の賃貸物件価格の解釈（「最高の借家」は統計解析で見つかるか？）
2. Copyright (C) Takimoto Seminar. All Rights Reserved.3/29/15 自己紹介 @windfall_j 某大学の学部4年生 みどりぼん読み中 統計見習い 今回Tokyo.R初参加です 発表内容に誤解などあれば指摘お願いします 上京 ➜ 東京の地理知識ゼロ 3月まで文京区に4年ほど住んでいた 2
可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC) - ほくそ笑む
先日行われた第9回「データ解析のための統計モデリング入門」読書会にて、 「可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法」というタイトルで発表させて頂きました。 発表スライドは以下です。 可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法 from hoxo_m この発表は、みどりぼんに登場する、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)のアルゴリズムである「メトロポリス法」と「ギブス・サンプラー」について、可視化して理解しようというお話です。 「マルコフ連鎖モンテカルロ法」というのは、字面だけ見ると難しそうですが、この発表で理解すべきポイントは、次のスライド 1枚に凝縮されています。 このことを念頭に置いて、それぞれの手法を見ていきましょう。 まず、メトロポリス法ですが、これは、 前の状態の近くの点を次の遷移先候補として選ぶ（マルコフ連鎖） そのときの確率比 r < 1 ならば確率 r で棄却する。それ
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