モンテカルロシミュレーションとは サイエンスの人気・最新記事を集めました - はてな
たとえば９人の打者の打率がデータとしてあるとき、どういう打順にすれば得点の期待値が最大になるかという確率の問題を考える。ある打順の得点期待値を計算するには各打席でアウトか出塁かで場合分けしていって全ての場合について計算すればいいが、打席ごとに場合の数はほぼ倍々になっていくので実際に計算するのは困難となる。 そこで乱数を使って各打席で打率に応じた確率でアウトか出塁かを決めて一試合シミュレーションを行い、結果の点数を出すというのがモンテカルロシミュレーション。一試合だけだと信頼できる値にはならないが、計算機で十万、百万試合くらいシミュレーションして平均を取れば、かなりの精度で期待値を計算できる。 マルコフ連鎖モンテカルロを参照。 このタグの解説についてこの解説文は、すでに終了したサービス「はてなキーワード」内で有志のユーザーが作成・編集した内容に基づいています。その正確性や網羅性をはてなが保証
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、
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