海外のRの情報源 - yasuhisa's blog
Tokyo.Rに参加してきて、色んな人とお話させてもらったけど、結構Rを使いこなしているなぁと思う人が多いというのが第一印象だった(やってる内容とか悩んでいる問題とか)。が、悩んでいる問題を解決する術がすでに存在しているにも関わらず英語なので、その人たちに情報が伝わってないっていうのが結構あるなぁというのを感じた。日本語で誰かがBlogとかでキャッチアップするとしても結構タイムラグがあるし、(最近多くの本が出ているとは言え)本になるのを待っていたら数年単位でしか情報を得ることができない。というわけで結論としては「英語のリソース読め!!!」ってことになるんだけど、自分も最初はどこ読めばいいかとかよく分からなかったなぁと思ったので、自分が読んでる英語で書かれているRの情報源になっているところを列挙していこうと思います。 僕はIRCとかは使ってないので、その付近はよく分からないのと他にもまだまだ
Rによる最適化、パラメータ推定入門 - yasuhisa's blog
パラメータの推定、でもその前に optimize関数について 補足 パラメータの推定 ベルヌーイ分布 定式化(尤度関数) 尤度関数の実装 尤度関数の最適化(パラメータ推定) 正規分布におけるパラメータ推定 まとめ パラメータの推定、でもその前に統計におけるパラメータの推定というのは大体最適化問題に帰着します。「なんとか関数を(最大|最小)にするようなパラーメータほにゃららを求めたい」とまあこんな感じで。というわけで、パラメータ推定は置いておいて、Rで最大化問題、最小化問題をどう解くかというところを最初にやってみようと思います。最適化問題は離散最適と連続のほうの最適に分けられますが、ここでは連続についての最適化問題について考えることにします。 optimize関数について Rにおける最適化をするための関数はoptim関数、optimize関数があります(他にもnlsなどありますが、とりあえず
確率論、統計学関連のWeb上の資料 - yasuhisa's blog
確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
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
