Pyladies Tokyo meet up #6
Wes McKinney gave a talk at Data Day Texas 2015 about the past, present, and future of the Python data analysis community and ecosystem, known as PyData. He discussed how Python became a popular language for data analysis due to tools like NumPy, pandas, scikit-learn, and IPython that enabled interactive exploration and modeling of data. However, Python was not initially well-suited for large-scal
【統計学】一般化線形混合モデル(GLMM)を理解するための可視化。 - Qiita
「データ解析のための統計モデリング入門」(通称:みどりぼん)のp157 にある、「分布を混ぜる」の考え方について、分布で考えるのではなく乱数ベースでシミュレーションを行いアニメーションで可視化をしてみましたので紹介したいと思います。 結果のアニメーションはこちらです。本文でこの内容を説明していきます。 (コードはこちら) 詳細な説明はこの「みどりぼん」に全てわかりやすく書いてあるので、ここでは可視化するにあたっての解説のみを行います。なんだか面白そうな話だと思いましたら是非ご購入ください！ 前置き ある植物において種子が最大８個作られるのですが、その種子の生存個数が二項分布、 p(y_i) ={8 \choose y_i}\ q_i^{y_i} (1-q_i)^{8-y_i} \quad \mbox{for}\ q_i=0,1,2,\dots,8 に従っているとします。$y_i$は個体$i
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