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多変量データ解析と時系列解析 吉田 亮 (統計数理研究所; モデリング研究系) e-mail: yoshidar@ism.ac.jp スライドのダウンロード: http://daweb.ism.ac.jp/~yoshidar/index_j.htm 1 1日目: 記述統計、確率分布 2日目: 推定・検定 3日目: 回帰分析 4日目: 多変量解析、時系列解析 10:00~11:10 主成分分析 主成分分析 11:20~12:30 判別分析 13:30~14:40 クラスタ分析 クラスタ 14:50~16:00 時系列解析 前日までの講義内容と比較して難易度はやや高めです。 統計学の実践をデモンストレーションすることで、統計学がどのように使われてい るかを実感して頂きたい。 フォローしきれない人は、各々の要素技術をどのような局面で使うべきか、使うこと でどのような情報抽出ができるか、
統計科学の実践と応用 多変量データ解析と時系列解析入門 吉田 亮 (統計数理研究所; モデリング研究系) e-mail: yoshidar@ism.ac.jp スライドのダウンロード: http://daweb.ism.ac.jp/~yoshidar/index_j.htm 1 1 多変量データ解析 サンプル(個体)を特徴付ける変数(特徴変数)が「複数」あるデータセット を分析するための統計技法 (例) 患者(個体)400人の約20,000個の遺伝子の発現量(変数)が計測されました。 どうやって分析しますか? p = 20,000 個の変数 1 1 n = 400人の個体 2 p x1,1 x2 ,1 M xn ,1 x1,2 LLL x2 ,2 LLL x1, p x2 , p 2 n M LLL M xn ,1 LLL xn , p 2 2 多変量デ
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講談社 「予測にいかす統計モデリングの基本」(樋口知之) 最新情報のページ お知らせ データ 7.4節 図7.5 の時系列データ PF-example-data.txt データ形式:テキスト形式(1行=1レコード) ヘッダー:無し データサイズ:100レコード Rでの読み込み例 > a<-scan("PF-example-data.txt") Read 100 items > plot(a, type="l", xlab="t", ylab="data", main="Chap. 7 Sec. 4 - Fig. 7.5") グラフ:PF-example-data.bmp
Introduction アルゴリズム概要 アルゴリズム導出 平滑化 SIS 実装のための留意点 利点と問題点 適用例 まとめ Particle filter 中野慎也 30 October 2008 Introduction アルゴリズム概要 アルゴリズム導出 平滑化 SIS 実装のための留意点 利点と問題点 適用例 まとめ Particle filter (粒子フィルタ) 確率密度分布を多数のサンプルで近似 (モンテカルロ近 似) する手法の一つ. ブートストラップフィルタ,モンテカルロフィルタ, Sampling/Importance resampling (SIR) フィルタなどと呼 ばれることもある. Kitagawa (1993, 1996), Gordon(1993) によって独立に提 案された. Introduction アルゴリズム概要 アルゴリズム導出 平滑化 SIS 実
データ同化研究開発センターは,2019年3月31日をもって廃止となりました. 2019年4月1日より,データ同化研究開発センターの機能は, データサイエンス共同利用基盤施設 データ同化研究支援センター 統計数理研究所 データ同化グループ に移行されました.
第1回 データ同化ワークショップ 日時 2011年4月22日(金) 13:00~17:10 場所 気象研究所 予報気候輪講室 プログラム 13:00 はじめの挨拶,趣旨説明 13:10 露木義 (気象研究所) 「データ同化と数値天気予報」 発表資料(PPT) 13:50 茂木耕作 (JAMSTEC) 「熱帯気象研究におけるアンサンブルカルマンフィルタの効能」 スライドKeynote,PDF,PPT, 音声付スライド[77MB] 14:30 中野慎也 (統計数理研究所) 「大規模並列粒子フィルタ」 発表資料(PDF) 15:10 休憩 15:30 長尾大道 (統計数理研究所), 他 「粒子フィルタ法を利用した日本沿岸部における潮位の長期変動解析」 発表資料(PPT) 16:10 増田周平 (JAMSTEC),他 「四次元変分法データ同化手法を用いた全球海洋環境の再現」 発表資料(PPT)
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