系列データとして銀のエンゼルの出現確率を推定する（状態空間モデル） - チョコボール統計
【概要】 チョコボールの銀のエンゼル出現確率を時系列データとして扱い、状態空間モデルを使って推論してみた 状態空間モデルの推論はパーティクルフィルタを利用し、潜在変数の確率モデルとしてノンパラメトリックに推定した密度関数を利用してみた 結果としては毎月だいたい5%くらいの出現確率で一定していると予想できた 【目次】 はじめに モデリング 前提/仮定 モデル設計 ベータ分布の利用 数値的な推論 実装 観測モデルとシステムモデル パーティクルフィルタ 実装コード全体 実験 データ 推論結果 まとめ 参考文献 はじめに 当ブログではこれまで、チョコボールのエンゼル出現確率は、ある確率で一定であると仮定してきました*1。そしてその仮定の元で、データから出現確率の予測を行っています。 chocolate-ball.hatenablog.com しかし実際には、エンゼル出現確率が一定である保証はありま
ベイズ推定でエンゼルの出現確率を予測する - チョコボール統計
はじめに レアな現象の発生確率予測 最尤推定でのエンゼル出現確率予測 ベイズ推定でのエンゼル出現確率予測 ベイズ推定の基本 モデル設計 MCMCでの予測 予測結果 終わりに 参考文献 はじめに チョコボールといえばエンゼル。 エンゼルがどのくらいの確率で入っているのか？というのは 全国のチョコボールファンが常に気になることです。 今回は、ついにこの永遠の謎に挑戦してみます。 とはいえ、結局まだデータがない状態なので、出現確率はX％ですということは言えませんのであしからず。 レアな現象の発生確率予測 事故や地震、工場での生産ライン異常など、これらは発生確率に差はあるものの一般的に稀な現象です。 稀な現象を予測するというニーズは常にあるのですが、 古典的な解析ではこれらの確率を予測するというのは難しい問題です。 稀なのでデータが少なく、予測確率には常に大きな誤差を含んでいる可能性があります。
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