ぴーすけ講座 条件付き最適化問題
１．イントロダクション 前の章では、最適化問題を考えました。今度はそれに制約を設けます。たとえば subject to というような問題です。「subject to ～」というのは「～という制約のもとで」という意味です。学部レベルのミクロで最も多く解く最適化問題は条件付き最適化問題です。予算制約のもとでの効用最大化問題、資源制約のもとでの利潤最大化問題、生産量を所与としたときの費用最小化問題などです。これらは全て、条件付き最適化問題として解きます。上の問題を解くというのは、右の図のような点を求めることを示しています。（上の図を２回クリックしてください）（制約式の傾きが明らかに４５度じゃないのは作画上うまくいかなかったのでどうか許してください。） ２．制約の種類 制約には主に２種類あります。ひとつは等式の制約、つまり という風に＝がある制約です。この制約が出てきた場合、ラグランジェ未定乗数法
従来の推定法とベイズ推定法の違い | Sunny side up!
ベイズ推定って、最近はやってきてますね。僕も流行りにおいて行かれないように勉強しています。 理論的な話や数学的な話はいろいろWebや本をあされば出てきますが、実用面とか解釈面について言及しているものは少ないですね。 今回は清水の個人的な意見として、ベイズがどういう風に使えそうか書いてみます。数学的な話はなしで。よくわからないので。 興味ある人は続きをどうぞ。 2016/2/1追記：ベイズ統計について，入門的な資料を作りました。心理学者のためのベイズ統計入門もあわせてどうぞ。 ベイズ推定法の前に、従来法の代表として最尤推定法について触れておきます。 その方法とベイズがどう違うのかについて、そのあと述べます。 最尤推定法 最尤法ともいわれますが、基本的な発想は、モデルとデータの関係を次のように考えます。 真のモデルというのがあって、我々はそのモデルから発生したデータを手に入れている。真値は一つ
電通のDMP実践論 ～データによるマーケティング精緻化～【前編】 | ウェブ電通報
マーケティングへのビッグデータ活用が本格化する中、その中核を担うのがDMP（データマネジメントプラットフォーム）だ。DMP導入は普及期に入りつつあり、成果を挙げている企業も増えてきた。電通の統合データ・ソリューションセンターでDMP導入と運用を推進する近藤康一朗氏がDMPの実践論について解説する。 いよいよ「DMPは当たり前」の時代へ 昨年末からメディア、代理店、コンサルティング会社によるDMP事業への参入が活発になっています。アドテクソリューション市場の中でも特に伸び率が高く、2012年から13年にかけて25倍に成長しています。（出典：アイ・ティ・アール http://www.itr.co.jp/company_outline/press_release/140109PR/index.html）。 DMPの戦略策定や分析を行える人材、ビッグデータを高速で処理するツール、多様なマーケティン
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第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
2 4.devianceと尤度比検定
