『ベイズ統計の理論と方法』の行間を読む I - ill-identified diary
概要渡辺澄夫の『ベイズ統計の理論と方法』 (以下, 渡辺本) は, 私のように統計学は多少知ってるものの, 統計力学を知らない人間にとっては, 「自由エネルギー」だの「分配関数」だのが何を意図して定義された統計量 (物理量?) なのかよくわからず, はじめは数式を目で追うことしかできなかった. 加えて, 渡辺本は, 実務に役に立つテクニックなどといった趣旨の本ではなく, 統計学的なモデリングや機械学習*1の理論を統一的に説明することを目的としている. そのため, 統計モデルを抽象的に一般化してその性質を説明する一方で, 混合分布モデルとか, ニューラルネットとか具体的な手法についての言及は控えめであることも, 人によっては理解が進まない原因になっていそうである. しかし, 難解であっても, 渡辺本に書かれている内容は非常に価値がある. 例えば, 以前私が [教材] 今更だが, ベイズ統計と
科学史から最小二乗法 (回帰分析) を説明してみる - ill-identified diary
2016/12/15: にわかに閲覧者が増えたのでおかしなところを微修正 概要 統計学史をちょっと調べていておもしろかったのでまとめてみた 技術的にはすごく初歩的な話なので, 回帰分析 (最小二乗法) の入門的な「読み物」という位置づけになりそう 入門的な読み物なので, 特に最小二乗法の説明箇所は中学高校の数学の知識だけで理解できるような表現をしている, したつもり. PDF換算で 10 ページ (ただし画像が結構多い) 惑星の軌道を予測する連立方程式で惑星の軌道を予測する19世紀初頭にフランスの数学者ルジャンドル*1が最小二乗法のアイディアを最初に発表したが, ドイツの数学者ガウス*2が直後に自分こそが先に思いついたと主張し, 論争を生んだという (Abdulle & Wanner, 2002, 200 Years of Least Squares Method). しかし, いずれが先
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