頻度論 vs. ベイズ統計（後半） – 医療政策学×医療経済学
（写真：janneke staaks／クリエイティブ・コモンズ表示 2.0 一般） 前回のブログではベイズ統計の最大の強みである、結果の解釈が自然で直感的であるというお話をしました。今回はそれに引き続いてベイズ統計の強みと弱みの説明をしたいと思います。 ベイズ統計の強み（２）：柔軟性が高い 通常の頻度論の統計では対応することが難しいときでもベイズ統計では対処可能なことがあります（逆にベイズ統計ではできなくて頻度論の統計では解決できる統計の問題はあまりありません）。我々が最も頻繁に用いる回帰分析は頻度論でもベイズ統計でも解析することができるため、回帰分析を例として用います。回帰分析ではβ係数が暴露因子とアウトカムの関連を意味するため、多くの場合、このβ係数を推定することが目的となります。頻度論統計ではデータの数（サンプルサイズ）よりも求めたいβ係数の個数の方が多いと推定できません。例えば、サ
数量の正規化：方法の違いは何を意味するか？ - jnobuyukiのブログ
大量のデータをまとめて、視覚的に表現すると、データが持つ特徴を直感的に理解できることがあります。今回は、データを視覚化する際に施される「正規化」について考えます。wikipediaの正規化の定義は以下のようになっています。 正規化（せいきか、英: normalization）とは、データ等々を一定のルール（規則）に基づいて変形し、利用しやすくすること。 この定義は非常に抽象度が高いですね。その理由についてwikipediaは以下のように述べています。 非常に多くの分野で使われている言葉で、分野によって意味も大きく異なるため、頻度が高い分野についてそれぞれ個別に説明する。 今回は、数量の正規化に話を限定します。しかし、数量の正規化に絞るだけでは、まだその意味がはっきりしません。正規化する方法が沢山あるからです。私の専門の心理学では、行動データとして得たものを多変量解析にかける前に正規化するこ
マハラノビス距離 - マハラノビス距離の概要 - わかりやすく解説 Weblio辞書
ウィキペディア 索引トップ 用語の索引 ランキング カテゴリー マハラノビス距離 出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/09/10 04:42 UTC 版) 概要 特徴 多変数間の相関に基づくものであり、多変量解析に用いられる。新たな標本につき、類似性によって既知の標本との関係を明らかにするのに有用である。データの相関を考慮し、また尺度水準によらないという点で、ユークリッド空間で定義される普通のユークリッド距離とは異なる。 定義 ある集団内の点が多変数ベクトル ( x 1 , x 2 , x 3 , … , x p ) ⊺ {\displaystyle (x_{1},x_{2},x_{3},\dots ,x_{p})^{\intercal }} で表されるとき、その集団の変数ごとの平均値を縦ベクトルで μ = ( μ 1 , μ 2 , μ 3 , …
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来年も作りたい！ふきのとう料理を満喫した 2024年春の記録 春は自炊が楽しい季節 1年の中で最も自炊が楽しい季節は春だと思う。スーパーの棚にやわらかな色合いの野菜が並ぶと自然とこころが弾む。 中でもときめくのは山菜だ。早いと2月下旬ごろから並び始めるそれは、タラの芽、ふきのとうと続き、桜の頃にはうるい、ウド、こ…
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