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statsとanalyticsに関するteddy-gのブックマーク (3)

  • 判別分析(マハラノビス)

    トップページ→研究分野と周辺→システムの評価→ 例えば二次元で考えると、x軸y軸平面に多数の点が散らばり、これが幾つかのグループに分かれているとする。判別分析では、新たな点が与えられたとき、どのグループに属するかを判別する。 判別分析には、幾つかの方法があり、「サポートベクターマシン(SVM)」のように区分する線を引く方法もある。 ここでは、マハラノビス距離を用いた判別分析について述べる。 マハラノビス距離 最も一般的に使われる距離はユークリッド距離である。一次元(例えばx軸上)では、x座標の差がそのまま距離となる。 例えば二つのグループがあるとき、新たな点が与えられてどちらのグループに属するかを判別する際、新たな点のx座標と双方のグループの中心とのユークリッド距離を測り、短い方に属すると考える事も出来る。 しかし、この方法では、以下のような場合に問題となる。 青い点と赤い点の二つのグルー

    teddy-g
    teddy-g 2017/01/11
    [unsupervisedlearning]マハラノビス距離に関し、2変数の場合が丁寧に説明してある。
  • 尤度の解説

    このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日のドメイン登録業者(レジストラ)(「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧(InterNIC提供)内に「Japan」の記載があるもの)を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年10月時点の調査。

    teddy-g
    teddy-g 2017/01/03
    ある観測データの下での仮説の確からしさが尤度。H0とH1の尤度の比がロッド値で、どっちが確からしいかを見るのに使う。
  • 【統計学】正規分布とカイ二乗分布の関係を可視化してみる。 - Qiita

    統計学、可視化してみるシリーズの続編です。 カイ二乗分布は、ABテストのカイ二乗検定等でよく使う分布です。$\chi^2$と書いてカイ二乗です。グラフにすると下記のような形で、自由度と呼ばれるkの値に応じて形が変化します。 (グラフ描画のコードはこちら) 今回もWikipedia先生にカイ二乗分布の定義を聞いてみると、 独立に標準正規分布に従う $k$ 個の確率変数 $X_1, ..., X_k$ をとる。 このとき、統計量$$Z = \sum_{i = 1}^k X_i^2$$の従う分布のことを自由度 $k$ のカイ二乗分布と呼ぶ。 という返事が返ってきました。 うーん、どういうこと?正規分布の密度関数を2乗するの?どうやら違うようです。 まず、「独立に標準正規分布に従う $k$ 個の確率変数」ということなのでまずは標準正規分布に従う乱数のヒストグラムを書いてみようとおもいます。30,0

    【統計学】正規分布とカイ二乗分布の関係を可視化してみる。 - Qiita
    teddy-g
    teddy-g 2017/01/03
    カイ二乗分布と正規分布の関係がビジュアルに理解できる。正規分布の対数から計算されるマハラノビス距離が自由度=次元数のカイ二乗分布に従うのも納得。
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