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帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
本記事では、意思決定の手続きについて、ビジネス適用を念頭において解説します。 意思決定の方法としては、期待値最大化に基づく方法を中心に解説します。 本記事は『機械学習とビジネスを橋渡しするものこそ評価指標であり, ”全てのビジネスは条件付期待値の最大化問題として書ける”仮説についての一考察』の内容を受けたものです。「先のブログ記事」と表現したら、それは常にこの記事を指します。 なお、当方は「期待値最大化の原理は、唯一絶対の意思決定の原理というわけではない」と考えています。それと同時に「期待値最大化の原理をもっと広めたい。これをスタート地点として、もっと多くの工夫を生みだしたい」とも思っています。 本記事においては、期待値最大化の原理を適用する際の諸課題について言及しますが、これは「期待値最大化という意思決定の原理を使うべきではない」ということを意味しません。「期待値最大化という意思決定の原
ここでは、統計学の教科書を読み進める際に有用だと思う計算ノートを公開しています。 統計学の教科書を読み進める際に、難しい数式が出てきて困ったり、逆に数式が少なくてもう少し数理的な議論を読みたいと思うことがあるかもしれません。 この計算ノートだけで統計学を勉強することは難しいですが、統計学を勉強する際の副読本としてお使いいただければと思います。 お気づきの点がございましたら、ブログにコメントをいただけますと幸いです。 初等的な統計学入門レベルの内容 （平均・分散の性質や単回帰分析の推定量の性質など） ・統計学計算ノート 更新履歴 2022年06月11日：新規作成 FacebookXHatenaPocketCopyThe post 統計学 計算ノート first appeared on Logics of Blue.
この記事では、状態空間モデルをStanで推定するときの収束を良くするコツを説明します。 コードはGitHubから参照できます。 状態空間モデルは説明能力が高く、データに合わせて柔軟に構造を変えることができます。しかし、あまりに複雑な構造を指定すると、結果が収束しないこともしばしばあります。 収束が悪い時には、弱情報事前分布を指定したり、MCMC実行時の設定を変える(iterやwarmupを増やす等)で対応することが多いと思います。こちらの方法で多くの場合は解決しますが、複雑なモデルですと、そもそものStanコードの実装の方法から変えた方が良いかもしれません。 この記事では、状態空間モデルの収束を良くするために、Stanコードの書き方を工夫するやり方を紹介します。 良いやり方は無いかなと調べていたところ『Bayesian structural time series modeling』という
2021年2月25日発売の書籍「意思決定分析と予測の活用 基礎理論からPython実装まで」の第1部を、全文公開します。 本書の略称は「決定分析本」です。 本書の内容を含む、決定分析について、管理人Twitterでハッシュタグ「#決定分析」をつけてつぶやくので、こちらも参考にして下さい。 意思決定分析と予測の活用 基礎理論からPython実装まで 2021年2月25日より順次発売予定。 サポートページはこちらです。 出版社の書籍紹介ページはこちらです。 出版社の書籍紹介ページには、詳細目次が掲載されています。 第1部「序論」の詳細目次 意思決定における予測の活用 意思決定 意思決定の結果と選好関係 意思決定と不確実性 不確実性との付き合い方 予測 予測を意思決定に活用する 予測の評価 情報の価値 本書の解説の流れ 本書で扱う問題と扱わない問題 決定分析の役割 意思決定理論の役割 意思決定の
『意思決定分析と予測の活用 基礎理論からPython実装まで』のサポートページです。 本書の略称は「決定分析本」です。 本書の内容を含む、決定分析について、管理人Twitterでハッシュタグ「#決定分析」をつけてつぶやくので、こちらも参考にして下さい。 この記事では、書籍の特徴などの紹介をしています。 本書に使用したサンプルデータと実装コードは、すべてGitHubから参照できます。 なお、書籍情報は2021年1月9日現在の内容です。出版されるまでに変更される可能性があります 意思決定分析と予測の活用 基礎理論からPython実装まで 2021年2月25日より順次発売予定。 第1部は全文を公開しています。 出版社の書籍紹介ページはこちらです。 →詳細目次はこちらを参照してください。 大変ありがたいことに、書評をいただきました。ありがとうございます！ 【書評】意思決定分析と予測の活用 基礎理論
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統計学の講義資料(2022年度) | Logics of Blue
ビジネス意思決定における期待値最大化原理の適用についての諸課題 | Logics of Blue
統計学 計算ノート | Logics of Blue
状態空間モデルをStanで推定するときの収束を良くするコツ | Logics of Blue
意思決定分析と予測の活用：第1部 | Logics of Blue
意思決定分析と予測の活用：サポートページ | Logics of Blue
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