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[Stan] 二つの時系列データの間に「差」があるか判断するには

詳しい経緯はこのまとめを参照してください。時間軸でぶった切って各時点で検定を使う手法は、百歩譲って「差があるかどうか」は判定できるかもしれないけど、「どれほど異なるのか」については何も言えない。「どの時刻から異なるか」についても言えるか分からない。そこでベイズ統計モデリングで判断しようと思います。ベイズ統計モデリングでは多くの事前知識を仮定としてモデルに組み込みますが、検定も多くの仮定を前提にしている点は同様と思います。データは雰囲気だけ似せて自作しました。野生型100個体、変異体10個体で1～24まで1時間ずつ測定して24時点としました。まとめを見ると144時間みたいですが24時間に簡略化します。データの構成は以下です。 type X1 X2 … X23 X24 0 0.071 0.555 … -0.236 -0.597 0 0.445 0.483 … -0.149 0.231 0

sonesuke 2016/02/21

Stan

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[Stan] 陽に解ける常微分方程式を使ったモデルの例

今回はデータの背後に簡単な（陽に解ける）常微分方程式で記述できるダイナミクスがあると仮定して、Stanでパラメータの推定を行いたいと思います。状況として定期的に（例えば一年ごとに）サービスをリリースした場合を考えます。それらのサービスを使う総利用者数の時系列があるとします。そして各サービスともリリース直後は盛り上がってくるものの、じわじわと利用者が減っていくとします。今回はその利用者がどのサービス由来かわからないとして解析します（どのサービス由来か分かればもっと簡単にできます）。また今回のデータ取得期間はt=1:100でt=0,40,80に計3つの新規サービスをリリースしたと分かっているとし、グラフは以下のようになっているとします（縦軸の単位は[百人]とか）。さてこの時系列を解析するうえで「リリース直後は盛り上がってくるものの、じわじわ減る」というダイナミクスをモデルに反映するのが大切

sonesuke 2014/05/13

陽に解ける常微分方程式を使ったモデルの例 (via @Pocket)

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[R] ggplot2の色をプレゼンでも使いたい

たまには軽い話題も。プレゼンの配色は統一感が大切。下記のスライドは参考になります。ノンデザイナーのための配色理論 from tsukasa obara 色彩センスのいらない配色講座 from Mariko Yamaguchi そこで、ggplot2で書いたグラフを張り付ける際には、その他の図形の色もなるべくggplot2の色の範囲におさめたくなります（同じ色を使うことで混乱させる場合はもちろん使ってはいけません）。そんな時は下記の関数からRGBを作れます。引数のlの値を変えた暗い色や明るい色は重ねる場合に使ったりします。デフォルトの色は以下のようになります（Cookbook for Rのggplot2の記事から引用）。個人的にn=3,5,10の値をよく使うので表にまとめておきます。 ●3色 123#F8766D#00BA38#619CFFred248097green1181861

sonesuke 2014/04/29

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