第31回Tokyo.Rを開催しました - yokkunsの日記
第31回Tokyo.Rを開催しました。 ※ 資料がまだのものは、公開され次第追記します！ 前半(初心者セッション) 初心者セッション1 (所沢義男) TokyoR#31 初心者セッション from TokorosawaYoshio Rによるやさしい統計学 第７章 分散分析（後半の後半） (@aad34210) Tokyo r30 anova_part2 from Takashi Minoda 中の人が語る seekR.jp の裏技 (@hiratake55) 中の人が語る seekR.jp の裏側 from hiratake55 後半 始めよう多変量解析〜主成分分析編〜 (@sanoche16) Tokyor31 from Hiroki Sano R言語で学ぶマーケティング分析 – 競争ポジショニング戦略 – (@yokkuns) R言語で学ぶマーケティング分析 競争ポジショニング戦略 f
ネットワーク分析 - ベイジアン・ネットワーク - yokkunsの日記
ベイジアンネットワークとは 事象間の連関を確率的な仮定として、有向グラフを用いて表す方法。 ネットワーク構造は、DAGでなければならないという制約がある。（原因と結果が循環的な構造になってしまうのを避けるため） ベイジアン・ネットワークをデータ分析に応用すると、変数間の連関を有効グラフで表す事が出来る。 ベイジアン・ネットワークにおける有向辺の有無を決める基準には、確率的な「独立」が用いられる。 このとき、 なので、Aの確率はBの影響を受けない。 このように2つの変数が独立、もしくはそれにちかければ、それらの間に連関は無いと考え、それらの変数を表すノード間にエッジは張られない事になる。 ベイジアン・ネットワークの例 データは、ネットワーク分析 (Rで学ぶデータサイエンス 8)に出てくる「ハイテク企業の管理職21人の社会ネットワーク」。 ハイテク企業の管理職データ Age Tenure Dp
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
