RStanで『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をする - StatModeling Memorandum
12/22(日)にBUGS/Stan勉強会#2がドリコム株式会社にて催されました。そこで2つ発表をしました。そのうちの1つ「『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた」に関する詳細＆補足＆苦労話をここで書きたいと思います。RStanというパッケージでRからStanというMCMCサンプリングソフトを使っています。 最初に発表内容のスライドは以下になります。ざっと見るにはこれで十分です。 『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた from . . 以降ではスライドごとに簡単に補足していきます。 予測にいかす統計モデリングの基本―ベイズ統計入門から応用まで (KS理工学専門書) 作者:樋口 知之発売日: 2011/04/07メディア: 単行本（ソフトカバー） まずは元となった書籍の紹介です。時系列解析の第一人者による分かりやすく丁寧に
[R] 非ガウシアン状態空間対応パッケージ, KFAS の使い方 - ill-identified diary
概要 まだ日本語情報の少ない KFAS を一連の状態空間モデルネタの続きとして紹介する. KFAS には一番良く使われている dlm パッケージよりも優れた点がいくつもある. 前回のように, パッケージの理念・構文・具体例を用いた実験を順に紹介していく. 状態空間モデルを扱う Rパッケージの中では dlm が最も有名だが, これは名前の示すように動的線形モデル dynamic linear model, すなわちノイズが正規分布になる, ガウシアン線形状態空間モデルしか扱うことができない. これに対して KFAS の長所はいくつもあり, 特に正規分布いがいの分布も扱うことができるという点は特筆すべきである. なお, KFAS を日本語で紹介している文献は, 伊東先生の発表スライド, Rパッケージ“KFAS”を使った時系列データの解析方法 from Hiroki Itô 伊東 (2017,
![[R] 非ガウシアン状態空間対応パッケージ, KFAS の使い方 - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/55dde84011f89d2bb3b373c108a980d209ee20e8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20180811%2F20180811000928.png)
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
