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欠測データの相関係数の推定法について発表しました - ほくそ笑む
先日行われた BUGS/stan勉強会 #3 で発表させていただきました。 タイトルは「Stan で欠測データの相関係数を推定してみた」です。 欠測データに対して相関係数を求めるとき、普通のやり方では実際の値より小さい値になってしまいます。そこで、片側だけしか観測できていない不完全データを用いて推定精度を上げる方法を紹介しています。 スライドは下記にアップしています。 Stan で欠測データの相関係数を推定してみた from hoxo_m 最終的なコード全体はこちらに載せています。 Stan の勉強にあたっては、ごみ箱さん、beroberoさん、伊東さんにアドバイスを頂きました。ありがとうございます。 hoxo_mさんのバイアスの掛かったデータの相関係数の問題、よく使われる統計手法からの発展としてすごくいい例だし、片方しか観測されていないデータを使ってもあれほど改善するとは驚いた。#Tok
チェビシェフの不等式について発表しました - ほくそ笑む
先日行われた第40回R勉強会＠東京(Tokyo.R)にて、「チェビシェフの不等式」というタイトルで発表させていただきました。 大数の法則の証明にも使われるチェビシェフの不等式ですが、現実問題への適用例として、実際にあった事例をデフォルメして物語形式で発表してみました。 スライドは下記にアップしています。 チェビシェフの不等式 from hoxo_m また、この発表に対する補足資料を RPubs に上げています。 http://rpubs.com/hoxo_m/19776 無味乾燥と思える数式でも、実際に使われた事例を知ると、急に親近感がわいてくることもあるかと思います。 楽しんでいただけたら幸いです。 それでは、また。 関連 第40回R勉強会@東京に参加してきた - INPUTしたらOUTPUT!
生態学データ解析 - 統計学授業 2008
教科書化のお知らせ: この「講義のーと」が 教科書 として出版されました!! (2012-05-18) 講義のーと PDF ファイルは北大図書館 HUSCAP からダウンロードできます (2012-07-13) 統計学の授業やります (2008 年度後期, 2008 年 10 月 27 日より) 教室: 北大・地環研 A 棟 8F A803A 教室 講釈: 久保拓弥 2008 年 10/27-11/13 の講義 (+ 補講 2 回) (第 1 回) 10/27 (月) 生態学データ解析の統計モデリングとは? (第 2 回) 10/30 (木) さまざまな確率分布と最尤推定 (第 3 回) 11/06 (木) 一般化線形モデル (GLM) 1 -- ポアソン回帰 (第 4 回) 11/10 (月) 一般化線形モデル (GLM) 2 -- ロジスティック回帰 (第 5 回) 11/13 (木)
データサイエンスのお奨め教科書。統計屋さん的視点から - hotokuとは
知人に、確率・統計を勉強するにはどんなん読んだら良いんかね？と聞かれたので、まとめる。 線形代数 統計を勉強しようと思ったら、先ず、線形代数を勉強するのが良いと思う。回帰分析とか主成分分析とか多次元尺度構成法とか、こういう有名ドコロが一発で分かる。線形代数を知らずに統計の本で「コレコレの計算で出てきた値が第一主成分だよ」みたいな説明を何回くり返し読んでも、多分、一生理解出来無いと思う。対称行列は直交行列で対角化出来るよね、とか、これは射影行列の形だね、とかが自然に分かるようになってから、統計の本を読むとよく理解出来る。 で、線形代数のお奨めはこれ。 プログラミングのための線形代数 作者: 平岡和幸,堀玄出版社/メーカー: オーム社発売日: 2004/10/01メディア: 単行本購入: 27人 クリック: 278回この商品を含むブログ (90件) を見るプログラミングのための…とあるんだけど
オンラインで無料で読める統計書22冊｜Colorless Green Ideas
はじめに 今回は、ウェブを通じて無料で読むことができる統計に関する書籍を紹介したい。英語で書かれた本が多いが、日本語で書かれた本も若干ある。 入門書 まず、統計の初学者のために書かれた入門書を紹介したいと思う。 福井正康 (2002). 『基礎からの統計学』基礎から扱っている統計の入門書である。統計を扱う際に必要となる場合の数、確率などについて詳しく説明している。理解を助けるための演習問題とその解答がついている。統計処理用のソフトとしてはExcelを使っている。同じサイトに社会科学系の学生向けの数学の教科書もある。 小波秀雄 (2013). 『統計学入門』基礎から扱っている統計の入門書。内容としては、記述統計、確率、確率分布、簡単な推定・検定、相関と線形回帰などがある。確率や確率分布などの理論的な話が占める分量が多いので、分量のわりには、具体的な統計手法はあんまり載っていない。もちろん理論
時系列解析メモ - Negative/Positive Thinking
はじめに 時系列解析について、簡単にメモ。 時系列(time series)とは 時間の経過で変動する何かの数値の列 例：気象データ、株価、など 時系列解析は、このデータを統計解析すること 時系列の分類 連続時間・離散時間 時間間隔が連続的か、離散的(1時間おき、とか)か 1変量・多変量 1つの情報だけか、同じ時間の2つ以上の情報が与えられるか 定常・非定常 時間的に変化しない確率モデルの実現値とみなせる(定常)か、そうでないか 弱定常: 分布がl時間(シフト)後と同じになるようなもの 強定常: 分布が時間(シフト)に対して不変になるようなもの ガウス型・非ガウス型 時系列の分布が正規分布に従うか、そうでないか 線形・非線形 線形なモデルの出力として表現できるか、そうでないか 時系列解析の目的 以下のようなことをやりたい。 description 図示や時系列の特徴を簡潔に表現 model
"相関"の話＆そのついでに"21世紀の相関（MIC）"の話（ややマニア向け） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもです。林岳彦です。息子の3DSにバーチャルコンソールの「ソロモンの鍵」を密かに入れました（まだ３面）。 さて。 前回の記事： 因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ につきましては沢山ブクマ等をいただき大変ありがとうございました*1。大変感謝しております。 さて。上記記事について、ublftboさんから「相関関係の定義が書かれていないのでは」（相関と因果 - Interdisciplinary）とのご指摘をいただいたきました。 ご指摘は確かにごもっともですので、今回は「相関」概念についてと、そのついでに近年に開発された"21世紀の相関（MIC）"の話について私なりに書いてみたいと思います。 （以下、ややマニア向けの話になるかもしれません。あと前回ほどではないですが、それなりに長いです。）
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、 ２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
メモ：購入・チェック予定の統計本 - Interdisciplinary
内容に関心があるので書店で確認する。 面白ければ購入する。 既に購入予定。 図書館等で読んだけど手許に置いておく価値があるので購入したい。 的な統計関連の本のメモ。疫学や線形代数等、関連するものも含む。 ○優先：必ず購入 検定力分析入門 作者: 豊田秀樹出版社/メーカー: 東京図書発売日: 2009/11/10メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 6人 クリック: 173回この商品を含むブログ (8件) を見る心理統計学の基礎―統合的理解のために (有斐閣アルマ) 作者: 南風原朝和出版社/メーカー: 有斐閣発売日: 2002/06メディア: 単行本購入: 9人 クリック: 89回この商品を含むブログ (24件) を見る心理統計学ワークブック―理解の確認と深化のために 作者: 南風原朝和,杉澤武俊,平井洋子出版社/メーカー: 有斐閣発売日: 2009/09メディア: 単行本購入: 2人
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
〈統計学へのお誘い本リスト（11 Nov. 06 版）〉 - leeswijzer: een nieuwe leeszaal van dagboek
→ アップデート：〈6-September-2011版〉． 数理統計研修の受講生から，「統計学の参考図書を紹介してほしい」との依頼があったので，下記のような「お誘い本リスト」をつくってみた．“門前”から“門”までの「参道」がやや長い気がするが，そこは気の迷いや逡巡が憑いてまわる相手のために，ということでご容赦を．また，いったん“入門”してしまった後は，手法ごとにそれぞれ適切な本（中級書）がきっとあると思うが，上のリストではそこまでは考えていない．ただし，ぼくの担当している講義が「実験計画法」だったりするので，この分野については数冊選んで，リストに付けた．なお，〈R〉に関する参考書は別のリストを参照されたい． ご意見などありましたら，ご連絡ください． 門前で迷っている人のためのコミック系入門書 高橋信『マンガでわかる統計学』（2004年7月刊行，オーム社，ISBN:4274065707→版元
図（だけ）で説明する回帰分析 - 社会学者の研究メモ
分かっているようで意外と分かっていないのが回帰分析です。回帰分析の考え方をできるだけ図だけで説明した資料を作りましたので、適宜ご参照ください。 「(ほぼ)図(だけ)で説明する回帰分析」(PDF) 主な内容は、以下のとおりです。 説明変数と撹乱項の相関の理解 予測値の信頼区間をプロットすることの重要性の理解 「変数をコントロールする」ということで曖昧に理解されている内容の理解
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
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20140727_第1回スポーツデータアナリティクス基礎講座
バイオ系研究室PC管理担当のメモ
講義のーと : データ解析のための統計モデリング : HUSCAP
日本統計学会創立75周年記念出版『21世紀の統計科学』(全3巻) 増補HP版 (2012年1月)
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