新年、あけましておめでとうございます。今年もよろしくお願い致します。 さて、昨年末のことで遅くなってしまい大変恐縮ですが、第2回BUGS/Stan勉強会を開催致しました。 BUGS/Stanって何？ 前回のBlogの繰り返しではありますが、BUGS/Stanとは何ぞやということを説明しておくとベイズ推定による柔軟なモデリングを実現するためのDSL言語です。 これでモデルを記述すると、非エンジニアなデータ解析屋のみなさんでも（比較的）簡単にデータ分析が出来ます！ このあたりの技術は日本語で枯れていないのでこの勉強会を通して色々と技術を枯らして行きたいと思います。 特にベイズモデリングは恣意性が高く、細かいテクニックと経験が必要なのでそういった悩みのあたりも共有できたらと思っています。 Togetterまとめ xiangze750さんがTogetterで今回の勉強会に伴うつぶやきを纏めてくださ

こんにちは、集計野郎マクガイバーです。 コンビニの出店戦略ではセブンイレブンのドミナント戦略が有名で公式ホームページにも記載してあるくらいです。 しかし、その実態に関してはどの程度そうであるのかといったような厳密な検証情報はなく、特定都市における出店数を比較したようなものや、単に四国にセブンイレブンが出店していないという情報を根拠にしたものが多数見られます。 関西ではローソンがドミナントしているのはいうまでもないし、特定の地域を抜き出して一般的な結論を持ち出すのは問題に思われます。 幸いなことに去年集めたものですが、データが手元にあるので、今日はこのドミナント出店戦略を数値化、可視化してみます。 （以後、ですます調ではなくなります。） ロウデータで見る各コンビニの出店戦略 ここでは、ロウデータを地図上にプロットして各コンビニチェーンの出店戦略がどのようになっているかを見てみる。 赤：セブン

1次元HMCのコードを書いたのでメモ 動機はNUTSに挑戦する前にパラメータと尤度、ハミルトニアンの振る舞いについて理解しておきたかったので 偉大なる先輩のblogはこちら ハイブリッドモンテカルロを実装してみた http://d.hatena.ne.jp/koh_ta/20121116/1353074113 ######################################################## #HMC #initial value epsilon<-0.25 N<-1000 L<-4 p<-rep(NA, N) q<-rep(NA, N) s<-rep(NA, N) h<-rep(NA, N) p[1]<-rnorm(0, 1, n=1) q[1]<-3 h[1]<-hamiltonian(q[1], p[1]) SD<-2 MU<-1 #q obey to

こんにちはStanエヴァンジェリストの駆け出しベイジアンです。掲題の通り、第1回BUGS/stan勉強会を開催したので報告します。 BUGS/Stanって何？ 改めて、BUGS/Stanとは何ぞやということを説明しておくとベイズ推定による柔軟なモデリングを実現するためのDSL言語です。 これでモデルを記述すると、非エンジニアなデータ解析屋のみなさんでも（比較的）簡単にデータ分析が出来ます！ このあたりの技術は日本語で枯れていないのでこの勉強会を通して色々と技術を枯らして行きたいと思います。 特にベイズモデリングは恣意性が高く、細かいテクニックと経験が必要なのでそういった悩みのあたりも共有できたらと思っています。 会場はドリコムさんの100人くらいは入る広い会場をお借りしました。ドリコムさんに感謝！！ 参加者は全員で10名程度でした。かなり高学歴な方ばかりが集まっていらっしゃったので大変恐縮

こんにちは、進撃のアナリストです。 前回の記事から早4ヶ月、今回もドラマの視聴率データを用いて、キャストの視聴率を算出したいと思います。 今回は前回とは異なりstanを用います。前回はキャスト視聴率は単なる按分平均を用いて算出していました。 今回はMCMCによるベイズ推定により、キャスト自体が持つ視聴率を直接モデルに組み込んで算出します。 参考　ATNDリンク BUGS/stan勉強会 #1 ちなみにこれが私のstanデビューです。 先に概念的な話として、今回のモデルや結果について解説してから、後半で技術的な話に触れます。 概念的な話 モデルのイメージは以下の通りです。 ドラマの初回視聴率＝B1×年度にとる効果＋B2×時間帯による効果＋B3×前回ドラマ最終話（ある場合は前シリーズ）最終回視聴率＋CP木村拓哉×出演ランク＋CP中居正広×出演ランク＋・・・（俳優890人分続く）・・・ （出演ラ

こんにちは、三十路手前のアナリストです。掲題の通り、9月29日にBUGS/Stan勉強会を開催します。 ATNDリンク BUGS/stan勉強会 #1 内容や趣旨についてはATNDを見てもらうとわかると思いますが、 独学だと理解が危ういのでいろいろな方にご指摘頂ける勉強会のほうがいいだろうというのと、 勉強会形式でアウトプットが蓄積されれば、初めて挑戦される方の敷居も低くなるだろうと考えたためです。 BUGS/stanって何？ BUGS/stanって、何かというとベイズモデリングを行うためのプログラム言語でありその実行環境です。 具体的にはBUGSではこんなことが出来ます(beroberoさんのblog)。 階層ベイズモデルで勝敗データからプロ棋士の強さを推定してみました stanは比較的新しい同系統のツールです。 開催のきっかけ 私が、BUGS/stanをはじめて知ったのは久保拓弥先生の