[Stan]生存時間分析のコードと便利なデータセットについて – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 仕事で生存時間分析を使うことは結構あるのですが、マーケティングの良いデータセットがない印象でブログにしにくいと感じていました。また、Stanでの生存時間分析の事例もあまり把握していません。そこで使えそうなデータセットやStanのコードを探して、そのデータに対して生存時間分析を適用してみたいと思います。 目次 ・生存時間分析とは ・生存時間分析で使えるデータ ・生存時間分析をマーケティングで使う際の用途 ・先行研究 ・生存時間分析で使えるデータセット ・Sta
![[Stan]生存時間分析のコードと便利なデータセットについて – かものはしの分析ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a787dca9147676db06027eb58bb689b8fa4eb62b/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fkamonohashiperry.com%2Fwordpress%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F08%2Fanimal_kamonohashi.png)
Osaka.Stan #4 Chapter 7 回帰分析の悩みどころ (7.1–7.5) 【※Docswellにも同じものを上げています】
Osaka.Stan #4 Chapter 7 回帰分析の悩みどころ (7.1–7.5) 【※Docswellにも同じものを上げています】 【2022/3/14追記】Slideshareが使い物にならなくなったため，今まで上げていた資料はより高機能なDocswellに上げ直しました。混乱防止のため，Slideshare上の資料はそのうち消すかもしれませんので了承ください。 Docswellの動画リスト: https://www.docswell.com/user/mutopsy 『StanとRでベイズ統計モデリング』読書会 (Osaka.Stan #4 2017.4.29）の発表資料です。Chapter 7の前半 (7.1-7.5) の内容（交互作用・対数変換・非線形回帰・多重共線性・交絡）について解説しています。 12/9追記：このスライドの紹介記事をブログに投稿しました。コピペしやすい
[stan][R] RFM分析と階層ベイズ法 (解決編) - ill-identified diary
概要 前回の『[python] [stan] 潜在変数と階層ベイズ法と RFM 分析 [未完成] - ill-identified diary』の完成版. 忙しくて1年近く放置していた…… パラメータを推定し顧客ごとの生涯顧客価値 (CLV) の計算まで実行できた. stan は 2.14.0 を利用. 前回のは 2.9 で, 2.10 以降は構文が大きく変わっているので注意. 前回の「プログラム」以外のセクションを読んでからこちらを読むことをおすすめする. 文章量は4ページ (画像とプログラム除く) 反省点実は, こちらですでに RF 分析についての stan の一部正解コードが書かれている.abrahamcow.hatenablog.com 前回の一番の問題点は, 原理上離散的なパラメータを扱えないハミルトニアンモンテカルロ (以下, HMC) 法で を無理やり離散パラメータとして扱お
![[stan][R] RFM分析と階層ベイズ法 (解決編) - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/df6efc137dd95bf66160ed813274630d235f8446/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20170226%2F20170226230448.png)
統計・R・Stan関連の本、用途別のオススメ10冊 - StatModeling Memorandum
2016 - 12 - 24 統計・R・Stan関連の本、用途別のオススメ10冊 書評 R Stan 年末年始向けに、比較的読みやすい本を中心にオススメします。 統計学 入門 色々読んでみましたが、現在決定版と言えるものは存在しないように思えました。個人的には、シグマと 積分 の復習、場合の数・数え上げの方法、確率、確率変数、確率密度、度数分布と ヒストグラム 、代表値・平均・分散、確率分布、同時分布、周辺分布、確率変数の変数変換、検定、散布図と箱ひげ図、回帰、相関あたりをRなどを使いながらシンプルに説明していく本があるといいと思うのですが、なかなかバランスのとれたいい本がありません。初歩の初歩しか説明してない、グラフが少ない、検定にページを割きすぎ、分厚い、ちょっと難しいなどの不満点があります。立ち読みして自分にあった本を選ぶのがいいと思います。ネットで検索して調べるのでもいいと思います
不等間隔の状態空間モデル - StatModeling Memorandum
日付単位とかでデータを取ることが多いこのご時世、等間隔の状態空間モデルを使うことが多いと思います。しかし、ふと不等間隔の状態空間モデルってどうやるんだろーとつぶやいたところ、ご指導いただきました。いつも大変感謝です。 .@berobero11 細かく等間隔に切って欠測扱いにするのが基本．欠測で速度のおちないブロックサンプラーが有用になる．非線形常微分方程式でデータのない部分を「解いてしまう」方法は逐次モンテカルロ限定かな？ ほとんど観測がないならカーネル回帰に直す方法もありますが端が近似になる— baibai (@ibaibabaibai) 2015, 2月 19 .@berobero11 間違ってもカルマンフィルタで補間してから，別の状態空間モデルをカルマンフィルタであてはめたりしないように．— baibai (@ibaibabaibai) 2015, 2月 19 @berobero11
二つの時系列データの間に「差」があるか判断するには - StatModeling Memorandum
詳しい経緯はこのまとめを参照してください。時間軸でぶった切って各時点で検定を使う手法は、百歩譲って「差があるかどうか」は判定できるかもしれないけど、「どれほど異なるのか」については何も言えない。「どの時刻から異なるか」についても言えるか分からない。そこでベイズ統計モデリングで判断しようと思います。ベイズ統計モデリングでは多くの事前知識を仮定としてモデルに組み込みますが、検定も多くの仮定を前提にしている点は同様と思います。 データは雰囲気だけ似せて自作しました。野生型100個体、変異体10個体で1～24まで1時間ずつ測定して24時点としました。まとめを見ると144時間みたいですが24時間に簡略化します。データの構成は以下です。 typeX1X2…X23X2400.0710.555…-0.236-0.59700.4450.483…-0.1490.23100.2250.764…-0.116-0.
時系列データにt 検定を行うことに関してstan 神の解析がやばい - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
時系列データにt 検定を行うことに関して、すごいもにょっていたのだが、そもそもstan 神が既にモデル化してくれていた。 リンクでは2階差分と、変化点検出のコーシー分布の合わせ技を用いている。 そのままパクってやってみる。 diの95%ベイズ信頼区間が0を含んでいない期間が差がある期間と言えるでしょう。さらに、どこから差がありそうなのか、どれほど差がありそうなのかも確率付きで述べることができます。 ということが、stan による柔軟なモデリングで述べることができます。 話は飛ぶけど、読んだ。 はじめての 統計データ分析 ―ベイズ的〈ポストp値時代〉の統計学― 作者: 豊田秀樹出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2016/06/02メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (11件) を見る 書評はまた書くけれども、この時系列データと同じように、この本では、例えば分散分析や分
実践 統計モデリング入門 【1. 概要・目次】 - ほくそ笑む
【宣伝】2016/09/14 このページに来た方へ。あなたが求めている本はこれです。 StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) 作者: 松浦健太郎,石田基広出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/10/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (10件) を見るまずこれを予約してから下記を読むといいです。 【宣伝終】 はじめに 統計モデリングは今後ますます重要になってくる技術です。 現在、Web 上には統計モデリングに関する様々な優良記事があります。 それらの記事は、完成したモデルをスマートに提示しているものが多いようです。 しかし、実際の統計モデリングの現場は決してスマートなものではなく、様々な泥臭い試行錯誤を行いながら地道にモデルを構築していきます。 この一連の記事では、最終的なモデルの完成形をいきなり提示するのではなく、モデル構築の手順をスッテプバイス
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