A/Bテストと統計的検定の注意点(その1) - ほくそ笑む
素晴らしい記事が上がっていたので言及したい。 仮説検証とサンプルサイズの基礎 - クックパッド開発者ブログ この記事では、A/Bテストにおいて、意味のある差が出たかどうかを統計的検定を用いて判断する方法を説明しています。 Web上にある多くのA/Bテストの記事と異なるのは、単に検定手法にデータを突っ込んでp値を出すのではなく、 意味のある差とは何かを事前に決定する サンプルサイズを事前に決定する という統計的検定のフレームワークに則ったまともな方法で判断を行っているという点です。 よく言われる統計的検定は無意味だなどという言論の多くは、このフレームワークを使っていないだけに過ぎず、不確実な事象に対する科学的な検証方法として、統計的検定のフレームワークの強力さはいまだ健在です。 さて、統計的検定のフレームワークについては上の記事および記事中で紹介されている参考文献にお任せするとして、ここでは
「異常検知と変化検知」輪読会で論文紹介しました - ほくそ笑む
去る 7/21(木) に行われた「異常検知と変化検知」輪読会で論文紹介をさせていただきました。 タイトルは「非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出」で、資料は SlideShare に上げています。 非制約最小二乗密度比推定法 uLSIF を用いた外れ値検出 from hoxo_m 本発表で紹介した論文は下記です。 Hido+ (2011) Statistical Outlier Detection Using Direct Density Ratio Estimation 『異常検知と変化検知』「第11章 密度比推定による異常検知」では、密度比推定法として カルバック・ライブラー密度比推定法 KLIEP (Sugiyama+ 2008) 最小2乗密度比推定法 LSIF (Kanamori+ 2009) が紹介されていますが、LSIF を進化させた uLSIF という手
階層モデルの分散パラメータの事前分布について発表しました - ほくそ笑む
ひと月ほど前になりますが、基礎からのベイズ統計学入門 輪読会で発表させて頂きました。 タイトルは「階層モデルの分散パラメータの事前分布について」で、Andrew Gelman の論文 Prior distributions for variance parameters in hierarchical models (PDFリンク) の内容をまとめたものです。 ベイズ統計において、パラメータの事前分布に何を使うかというのは重要な問題です。 分散パラメータの事前分布には伝統的に逆ガンマ分布が使われますが、この論文によると半コーシー分布を使いましょうとのことです。 発表資料は SlideShare に上げています。 階層モデルの分散パラメータの事前分布について from hoxo_m ベイズ統計に興味のある方は、5/19 に 基礎からのベイズ統計学入門 輪読会 #5 最終回 が行われますので参
Japan.R で LT 大賞もらった件 - ほくそ笑む
去る 12月 5日、日本最大級の R の祭典である Japan.R で LT 発表を行い、一番面白かった LT 賞をいただきました。 #JapanR で一番面白かった LT 賞をいただきました！ありがとうございます！ pic.twitter.com/yS4cl7PwUg— ホクソリーベッカム (@hoxo_m) 2015, 12月 5 LT の内容については非公開ですので、発表中の Twitter タイムラインの様子から雰囲気だけ感じ取っていただければと思います。 ん？ #JapanR— さわみる (@sourmilk) 2015, 12月 5 ここにもまたRで人生を狂わされた人が... #JapanR— Hiroaki Yutani (@yutannihilation) 2015, 12月 5 これ優勝でしょｗ #japanR— ホクソシエロ_悪魔の囁き (@siero5335) 201
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