[B! 統計] sonoshouのブックマーク

声優さん共演関係など解析 - web系な備忘録

2013年夏アニメの声優さん共演グラフ http://t.co/2CT5pUibMW— Shino, F. (@sn_f) 2013, 8月 5 主に夏にやっていた実験なんですが、こんなつぶやきを残したまますっかり放置していたので、なんとかまとめました。手っ取り早く見たい人はこちらをクリック！ suino.info - 2013年夏アニメデータ収集 .lain - for Anime & Manga Geeks こちらのサイトのアニメデータベースをクロールさせていただきました。クロールというと図書館のあの事件（クローラ作者の逮捕とエンジニアの不安――“librahack事件”まとめ - はてなブックマークニュース）を思い出してしまうわけで、勝手にやって何かあったらまずいので事前に許可をいただき、5秒に1回のゆっくりペースで取得させていただきました。管理人さん、ご快諾いただきありがとう

sonoshou 2013/12/09

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Rで計量時系列分析～CRANパッケージ総ざらい～

第33回R勉強会＠東京（#TokyoR）の発表内容です。 http://atnd.org/events/42438 当日見ながら実行できるように先行公開します。

sonoshou 2013/10/11

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統計的機械学習入門

統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前人工知能の時代実用化の時代導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化ベイズ統計の意義識別モデルと生成モデル次元の呪い損失関数, bias, variance, noise データの性質数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式確率分布情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰正規方程式正規化項の導入線形識別パーセプトロンカーネル法ppt pdf 線形識別の一般化カーネルの構築法最大マージン分類器ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫クラスタリングppt pdf 距離の定義階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル

sonoshou 2013/05/23

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統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む

はじめに統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。というわけで、今日は、

sonoshou 2012/02/14

データセットの例

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統計ソフトウエアに関する話題

増田豊（帯広畜産大学助教）研究室のWebサイト

sonoshou 2011/11/14

R　サンプルプログラム付き

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統計セミナー-資料.indd

sonoshou 2011/11/14

統計学セミナー　シャピロ-ウィルク検定

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統計学

薬物の効果を調べるとき、「実験のデータが有効かどうか」を調べるには統計学の知識が必要になります。これによって、データの有効性を知ることができます。

sonoshou 2011/11/13

F検定（等分散の検定）　二標本t検定

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o n o . s h i g e r u / index

小野滋 / ONO Shigeru 申し訳ありませんが，たいしたものはありません。かろうじて更新中なのは: 読書日記 : 読んだ本を淡々と記録しますマーケティング・ミックス・モデリング (社内研修資料) 仕事方面「インタビューへの行動科学的アプローチ：マーケティング・リサーチを中心とした展望」(日本行動計量学会第47回大会特別セッション) 最近書いたものなど小野滋(2019) 「消費者トレンドをつかまえろ－Web 検索量時系列の動的因子分析－」, 豊田秀樹(編著)「たのしいベイズモデリング2 事例で拓く研究のフロンティア」, 北大路書房. 小野滋(2017) 「回答品質の評価に対する相互作用アプローチ－ベイジアン自白剤の適用可能性についての検討－」, 政策と調査(埼玉大学社会調査研究センター年報), 13, 31-40. 朝野煕彦・土田尚弘・小野滋(2017)「ビジネスマンがは

sonoshou 2011/11/11

t検定と分散分析の説明

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多項式曲線フィッティング - 人工知能に関する断創録

PRMLをよく理解する&復習のために自分でもコーディングしていきます。Rを使っている方がいて（Rでベイズ線形回帰の予測分布）Rでやろうかなぁと思ったのですが慣れているPythonを使うことにしました。Pythonにも数値計算用のSciPyとNumPy、グラフ描画のmatplotlibというRに匹敵するライブラリがそろっています。デフォルトでは入っていないので別途インストールしてください。まずは、PRML1.1の多項式曲線フィッティングです。いわゆる最小二乗法ってやつですね。観測値xとtの訓練集合から多項式曲線のパラメータwを求めるという課題です。まず、訓練データ集合から作ります。PRMLでは、sin(2πx)の関数値を計算したあとに、ガウス分布に従う小さなランダムノイズを加えて対応するtを作っています。Pythonだと下のような感じかな。実行すると下のようなグラフが表示されます。PRM