TensorFlowでSIRモデル（非定常ポアソン過程） - 廿TT
TensorFlowで統計モデリング - StatModeling Memorandum に感化されて、 SIR モデルと非定常ポアソン過程 - 廿TT と同じようなことをTensorFlowでもやってみました。 TensorFlowには常微分方程式を解く関数もあるようです。 こんな感じです。 SIRのRを非定常ポアソン過程の強度関数として、パラメータ推定もやってみました。 こんな感じです。 全然関係ないけどIn All Likelihoodっていう本を買いました。冬休みはこれを読むんだ。 In All Likelihood: Statistical Modelling and Inference Using Likelihood (English Edition) 作者: Yudi Pawitan出版社/メーカー: OUP Oxford発売日: 2013/01/17メディア: Kindl
A/Bテストのガイドライン：仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む） - 廿TT
本記事の編集方針 ※この記事に興味をもたれた方は、 A/Bテスト カテゴリーの記事一覧 - 廿TT も、必要に応じてご覧いただければと思います。 本記事はもともとは、「A/Bテストの数理」への批判：「有意」とはなにか の続き的なエントリでした。 しかし、予想外に反響があったため Request for Comments（ご意見求む）の精神で、随時更新している部分もあります。 ただし、ベースとなる主張、Web系施策のA/Bテストに、仮説検定は向かないという部分は変化していません。 もしぼくの考えが変わり、「やっぱ仮説検定、いいかも」となった場合、本記事の存在価値はほぼ消滅します。 そのようなことがあれば、ページ最上部に「考えが変わりました」と明記します。 また、他の修正箇所も区別して明記し、差分がわかるようにします。 ただし細かい言い回しや、誤字脱字等はだまって修正します。 目次： そもそも
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