ベイズ統計学入門: 知財ファイナンス・モデリング
■ベイズ統計学を学ぶには 日本でもベイズ統計学に関する本が増えてきました。RやWinBUGSの普及ともにベイズが身近な存在になってきています。しかし、入門書などでは「主観確率」を扱えてビジネスに有用とか書いてありますが、なかなか一般企業でビジネスに使われている状況にはなっていないのではないかと思っています。 その理由はベイズモデルの複雑さ（柔軟さ）にあるのではないかと思います。たとえば、普通のロジットモデルに慣れてしまうと、階層ベイズを使ったロジットモデルを理解するのにちょっとしたハードルがあるように感じられます（少なくとも私はそうでした）。WinBUGSというMCMCサンプラーでモデリングするんだ～というところはなんとなく分かるんですが、モデル式をどのように記述すればいいのかイマイチ想像がつかないのです。 これから紹介する本のようにこのあたりの学習のしづらさを補うものが登場してきましたが
PythonでMCMC（メトロポリス法）-ベイズ統計学: 知財ファイナンス・モデリング
最近は状態空間モデリングの勉強をしています。その一環できちんとMCMCを理解しようとあれこれ資料を漁っていました。マルコフ連鎖モンテカルロ法を実装してみようというブログ記事や「計算統計 2 マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺」などを読みつつ、メトロポリス法というシンプルなMCMCをPythonで実装してみました。 ■計算条件 ・2変量正規分布からサンプリング 【2変量正規分布】 ・b = 0.5 (ここでは適当にこの値にした） ・burn-in = 0 -サンプリングの挙動を確認するためバーンインは0とした ■Pythonコード #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import math import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def metrop
データ分析上達法②「データ分析と社会人大学院」-データサイエンティストを目指して（4）: 知財ファイナンス・モデリング
前回の記事でデータ分析を身に着けるための手段として、①Rを独学で身に着ける、②社会人大学院に入学する、③データ分析専門企業に転職する。という３つを提案しました。今回は「②社会人大学院に入学する」について書いてみようと思います。 Rなどのフリーで高度なツールがある今では頑張れば独学でデータ分析技術を習得することができると思います。ただ、忙しい社会人がゼロから独学で勉強して身に着けるというは大変なことではあります。どうせ頑張らないといけないならもっと手っ取り早くかつ本格的に学べる方法はないかというと、その一つが大学院に通うという方法になります。大学院以外にもEMCが開催しているデータサイエンティスト育成トレーニングコースというものがあるらしいですが、今回の主題はあくまでも「社会人大学院」です。 私は社会人大学院の出身です。数年前に「筑波大学ビジネス科学研究科経営システム科学専攻」（通称：GSS
データ分析上達法①「Rで分析を始めよう!」-データサイエンティストを目指して（3）: 知財ファイナンス・モデリング
データ分析上達法①「Rで分析を始めよう!」-データサイエンティストを目指して（3） 多くの企業でデータ分析のニーズが増大していますが、データサイエンティストと呼ばれるプロフェッショナルは希少であり、なかなか採用するのは難しいらしいです。じゃあ、どうすればいいのか？ なんのことはありません。 自分で初めてしまえばいいのです。 Excelしか使ったことがないし。文系だし。とかいう意見が聞こえてきそうですが、今のスペックはあまり関係ないです。要はやる気です。スキマ時間を使ってデータ分析の練習をすれば誰でもある程度の分析スキルを身に着けることができると思います。 ビッグデータという波に乗っているデータ分析専門の会社でデータサイエンティストという肩書を名乗っている人でも、大学で統計学や情報工学を専攻した人ばかりではありません。むしろ、事業会社でマーケティングや営業をやっていた人も少なくないのです。つ
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最小二乗法からp値まで: 知財ファイナンス・モデリング
