Python pandas データ選択処理をちょっと詳しく <前編> - StatsFragments
概要 書いていて長くなったため、まず前編として pandas で データを行 / 列から選択する方法を少し詳しく書く。特に、個人的にはけっこう重要だと思っている loc と iloc について 日本語で整理したものがなさそうなので。 サンプルデータの準備 import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3], index = ['I1', 'I2', 'I3']) df = pd.DataFrame({'C1': [11, 21, 31], 'C2': [12, 22, 32], 'C3': [13, 23, 33]}, index = ['I1', 'I2', 'I3']) s # I1 1 # I2 2 # I3 3 # dtype: int64 df # C1 C2 C3 # I1 11 12 13 # I2 21 22 23 # I3 31 32
階層モデルの分散パラメータの事前分布について発表しました - ほくそ笑む
ひと月ほど前になりますが、基礎からのベイズ統計学入門 輪読会で発表させて頂きました。 タイトルは「階層モデルの分散パラメータの事前分布について」で、Andrew Gelman の論文 Prior distributions for variance parameters in hierarchical models (PDFリンク) の内容をまとめたものです。 ベイズ統計において、パラメータの事前分布に何を使うかというのは重要な問題です。 分散パラメータの事前分布には伝統的に逆ガンマ分布が使われますが、この論文によると半コーシー分布を使いましょうとのことです。 発表資料は SlideShare に上げています。 階層モデルの分散パラメータの事前分布について from hoxo_m ベイズ統計に興味のある方は、5/19 に 基礎からのベイズ統計学入門 輪読会 #5 最終回 が行われますので参
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