人口ピラミッドのAge Heapingを階層ベイズで補正する - StatModeling Memorandum
1週間ぐらい前に以下のツイートがバズっていました。togetterのまとめはこちら。 インドネシアの人口ピラミッド、どうしてこうなったのか 自分の年齢を気にしない文化なのか pic.twitter.com/yPcvUCkpD2— やなせ (@ynsitx) 2016年6月16日 このグラフのソースは恐らく以下の西文彦氏による文書です。 統計局ホームページ/統計に関する国際協力/国際協力・交流/インドネシア中央統計庁（BPS）に対する技術協力 Age Heapingの解説がありますので引用します。 Age Heaping（エイジ・ヒーピング）とは、図1に見られるように、人口ピラミッドなどの年齢各歳別の統計において、例えば50 歳、55歳など、0または5で終わる年齢において、人口が突出して多くなる現象のことである。 この現象が起こる原因は、その国において、自分の年齢を正確に知らない人が多いこと
「はじめての統計データ分析」 豊田秀樹のメモ - StatModeling Memorandum
あとがきと6章のあとにあるQ&Aの節が熱い思いに満ちていてオススメです。2.7節「論文・レポートでの報告文例」もユニークです。学生思いの教育者としての一面を垣間見た気がします。 あとがきに書いてあるように、たしかに初級向けの授業で伝統的な統計学と検定のラッシュを学び、中級以上向けの授業でベイズ統計モデリングを学ぶとしたら、内容の一貫性が乏しく、学ぶ側は（教える側も）違和感を覚えるかもしれません。その点、この本ではt検定に相当するような簡単なものから一貫してベイズ統計です。 また、各例題に対してリサーチクエスチョン（RQ）をきちんと設け、それに対してMCMCサンプルを使った生成量と予測分布を用いてシンプルに回答していくスタイルは、分かりやすくて読みやすいです。ベイズ統計の長所と思います。 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 秀樹発売日: 2016/
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
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数式をなるべく使わないベイズ推定入門
