古典統計学・ベイズ統計・統計モデリングの関係について - Tarotanのブログ
2019年1月4日 9:30頃 追記 同ブログ記事に対して黒木さんからTwitterにて以下のようなご指摘をいただきました（ごく一部のツイートだけを抜粋）． #統計 もう一度書くと、 * 予測分布の予測性能の比較→AIC, WAIC, LOOCVなど * モデルによるサンプル生成の確率分布がサンプルの真の分布にどれだけ近いかを比較→自由エネルギー, BIC, WBICなど — 黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki) January 3, 2019 ありがとうございます． ご指摘通り，このブログ記事では（最近の統計モデリングにおける特徴のひとつとして）予測性能の評価のほうしか取り上げておらず，特にAICしか触れていません． 特異モデルでも妥当であると言われているWAICへの言及ができなかったのは，私がまったく理解していないだけからです．ニューラルネットワークやベイズモデルなど
モデリング・リファクタリングのススメ
ビジネス・モデリングなどのモデリングを始めてはみたものの，なかなか上手くモデリングできない…そんな悩みを持っている方も多いと思います。そこで，今回はモデリングを上達させるための「モデリング・リファクタリング」という方法をご紹介します。 モデリング・リファクタリングとは 「モデリング・リファクタリング」とは筆者が考えた造語です。（すでに誰かによって提唱されているかもしれませんが）筆者が発明したものではなく，モデリングに慣れている方なら自然とやっているようなテクニックです。 もともと「リファクタリング」というのは，小さなプログラム（例えばクラス）を作るときに，プログラムの外側の仕様（使われ方）は変えずに，中身の構造だけを変えることです。 なぜそんなことをするかというと，とりあえず仕様は満たしていたとしても，中身が汚い設計のままでは，変更に弱く，保守性も悪いからです。そこで，小さなプログラムを作
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
