伝説の昭和菓子パン「シベリア」を知っているか - メシ通 | ホットペッパーグルメ
こんにちは。ライターの西たまおです。 皆さん、菓子パンの「シベリア」を覚えていますか？ 「カステラであんこ」を挟むという、あまりにも斬新かつ大胆すぎるその形状。かつて大流行した菓子パンなのです。 「なつかしい！」と声をあげられた方は、間違いなく昭和生まれでしょう。子どもの頃、スーパーやパン屋さんで見かけたという方は多いのではないでしょうか。私も大好きでした。 知らない方のために写真をドーン！ これが「シベリア」です。素朴でありながらなかなかフォトジェニックで、存在感バツグンでしょう？ しかしながら、ここ最近では日常生活のなかで「シベリア」の姿を見かける機会がすっかり減っているような気がします。現に、居酒屋さんで知り合った平成生まれの若者たちに「シベリアを知っているか？」とリサーチしたところ、ほとんどが「NO」と答えたという結果が！ 「シベリア」に慣れ親しんできた世代にとっては、非常に嘆かわ
ベイズとMCMCと統計モデルの関係 | Logics of Blue
最終更新:2015年12月2日 最終更新:2016年9月22日 MCMCとは乱数発生アルゴリズムです。ランダムなデータを発生させるアルゴリズムです。 MCMCを使う目的は、統計モデルのパラメタを推定することです。 このページでは、MCMCや、ギブスサンプラー、HMCといったアルゴリズムの詳細には立ち入りません。 この記事では、以下の問いに答えます。 ・なぜベイズ統計学に乱数発生アルゴリズムがかかわってくるのか ・なぜ乱数を発生させることで、統計モデルのパラメタが推定できるのか この記事はベイズ推定を応用して状態空間モデルを推定する一連の記事の一つです。 記事の一覧とそのリンクは以下の通りです。 ・ベイズ統計学基礎 ・ベイズと統計モデルの関係 ・ベイズとMCMCと統計モデルの関係 ・Stanによるベイズ推定の基礎 ・Stanで推定するローカルレベルモデル スポンサードリンク 目次 1．ベイズ
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