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「のんびり統計」です。 データサイエンス／統計の情報を発信をします！ 機械が学習すると…

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「のんびり統計」です。 データサイエンス／統計の情報を発信をします！ 機械が学習すると私も学習するという相互学習関係を構築しています。 楽しくデータサイエンスを学べる場に、って思って書いています。

  • 実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で

    ベイズモデリングをPyMCで楽しもう！という実験的なブログです。 引用するデータ分析書籍「たのしいベイズモデリング」「たのしいベイズモデリング２」をPyMCのパワーで200%楽しもうと思っています。 その他のベイズ書籍の取り組み記事もマガジンで参照できるようにしています。

  • 楽しい写経 ベイズ・Python等

    技術書、主にPythonやベイズモデリングなど書籍の「写経」を記事にします。 一緒に技術スキル向上を目指しましょう！

  • 実験！岩波データサイエンス1のベイズをPyMC Ver.5で

    ベイズモデリングをPyMCで楽しもう！という実験的なブログ第二弾です。 引用するデータ分析書籍「岩波データサイエンスvol.1」をPyMCのパワーで200%楽しもうと思っています。

  • データサイエンスっぽいことを綴る

    データサイエンスっぽいことを綴るコラムのような不定期の書き物です。 おもに統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonです。

  • のんびり統計－統計検定２級問題集を解いて－

    一緒に統計を学びましょう！ 統計検定２級の問題を手がかりにして、直感的に書き綴ります。 問題集が無くてもＯＫ。データに基づく統計の学びの話題を揃えています！ データサイエンス熱の高まりがやまない昨今です。 データを読み解く統計の知識を楽しく学んで、数字活用力の基礎づくりをしてみませんか！？ ＜記事の構成＞ 【問題を解く】統計検定2級CBT公式問題集を解きます 【知る】CBT問題集にまつわる統計トピックの読み物です 【実践する】手作業・EXCEL・Python・Rで統計トピックを動かします

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ごあんない

あいさつ こんにちは、のんびり統計です。 統計・データサイエンスを一緒に学びましょう！ この記事は、ブログの７つのテーマを紹介しています。 気になるテーマがありましたら、リンクで目次にお進みくださいませ。 １．のんびり統計 統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。 雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。 統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。 Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。

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    • 第13章「意外と他人は気にしてない」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で

      この記事は、テキスト「たのしいベイズモデリング２」の第13章「意外と他人は気にしてない」のベイズモデルを用いて、PyMC Ver.5で「実験的」に実装する様子を描いた統計ドキュメンタリーです。 この章では、心理学の「透明性の錯覚」という硬派なテーマを取り扱います。 例えば「大勢の前での発表のとき、自分はすごく緊張したのに、後から友人に訊いたら緊張しているように全然見えなかった、と言われた」という場合が、透明性の錯覚の現れです。 今回の PyMC化 は、テキストの結果と概ね

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      • 「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第７章「異常検知の実践例」②One-Class SVM

        第７章「異常検知の実践例」書籍の著者　笛田薫 先生、江崎剛史 先生、李鍾賛 先生 この記事は、テキスト「Pythonではじめる異常検知入門」の第７章「異常検知の実践例」の 7-1-2 項および 7-1-3 項の「データが正規分布に従うことを仮定した異常検知」について、通称「寄り道写経」を取り扱います。 テキストのワインデータをお借りしてOne-Class SVM による異常検知を実践します！ ではテキストを開いて異常検知の旅に出発です🚀 ちなみに第５章も One-Cla

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        • 実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で⑬空間構造のあるベイズモデル

          「Stan入門」章テキスト「Stan入門」の執筆者 松浦健太郎 先生 この記事は、テキストの「Stan入門」章の例題３「空間構造のあるベイズモデル」の実践を取り扱います。 2次元・2階階差のCARモデルです。記事第９回・10回に通じます！ テキストの最難関のモデルです（個人の感想です）。 たのしくPyMCモデリングを進めましょう！ この章を執筆された松浦先生は「StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R 2)」を執筆されています。 こちらもお楽しみくださ

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        • 第13章「意外と他人は気にしてない」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で

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        • 「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第７章「異常検知の実践例」②One-Class SVM

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        • 実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で⑬空間構造のあるベイズモデル

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        • 実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で
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        • 心理学の時系列分析入門をPythonとPyMC Ver5で
          18本

        記事

          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「練習問題」

          第12章「時間や空間を扱うモデル」書籍の著者　松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第12章「時間や空間を扱うモデル」の 「練習問題」の PyMC5写経 を取り扱います。 なお、次の練習問題は写経を省略いたしました。 練習問題(3)：２次元の空間構造のモデリングが難しいため 練習問題(4)：２次元の空間構造のモデリングが難しいため はじめにStanとRでベイズ統計モデリングの紹介 この記事は書籍「StanとRでベイズ統計モデリング」（共立出版、「テキスト」と呼びま

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          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「練習問題」

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          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.8 地図を使った空間構造」

          第12章「時間や空間を扱うモデル」書籍の著者　松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第12章「時間や空間を扱うモデル」の 12.8節「地図を使った空間構造」の PyMC5写経 を取り扱います。 １次元の空間構造で対応可能であり、PyMC の ICAR() を用いました。 たぶん、テキストのモデルと異なっています。 はじめにStanとRでベイズ統計モデリングの紹介 この記事は書籍「StanとRでベイズ統計モデリング」（共立出版、「テキスト」と呼びます）のベイズモデルを用い

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          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.8 地図を使った空間構造」

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          第12章「悲しいときこそ笑顔？」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で

          この記事は、テキスト「たのしいベイズモデリング２」の第12章「悲しいときこそ笑顔？」のベイズモデルを用いて、PyMC Ver.5で「実験的」に実装する様子を描いた統計ドキュメンタリーです。 この章では、心理学研究の再現可能性という硬派なテーマを取り扱います。 「笑顔を作ると漫画がいっそう面白く感じられる」という研究成果に対する複数の追試実験結果を分析するのです！ 今回の PyMC化 は、テキストとデータ前処理が異なるため、テキストの結果と比較することができませんでした。

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          「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第７章「異常検知の実践例」①ホテリングのT²法

          第７章「異常検知の実践例」書籍の著者　笛田薫 先生、江崎剛史 先生、李鍾賛 先生 この記事は、テキスト「Pythonではじめる異常検知入門」の第７章「異常検知の実践例」の 7-1-1 項および 7-1-3 項の「データが正規分布に従うことを仮定した異常検知」について、通称「寄り道写経」を取り扱います。 テキストの自動車データをお借りしてホテリングの$${\boldsymbol{T^2}}$$法を実践します！ ではテキストを開いて異常検知の旅に出発です🚀 このシリーズは書

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          「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第７章「異常検知の実践例」①ホテリングのT²法

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          実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で⑫状態空間モデルとベイズ決定

          「Stan入門」章テキスト「Stan入門」の執筆者 松浦健太郎 先生 この記事は、テキストの「Stan入門」章の例題２「状態空間モデルとベイズ決定」の実践を取り扱います。 状態空間モデルです。記事第７回・８回に通じます！ 今回は季節調整項を取り扱います！ ベイズ事後予測を意思決定に連携します！ たのしくPyMCモデリングを進めましょう！ この章を執筆された松浦先生は「StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R 2)」を執筆されています。 こちらもお楽しみ

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          実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で⑫状態空間モデルとベイズ決定

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          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.7 ２次元の空間構造」

          第12章「時間や空間を扱うモデル」書籍の著者　松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第12章「時間や空間を扱うモデル」の 12.7節「２次元の空間構造」の PyMC5写経 を取り扱います。 今回は完走できず、データの一部分に限定して取り組みました。 PyMCを用いた２次元の空間構造のモデリングのベストプラクティスが分かっておりません・・・ううぅ はじめにStanとRでベイズ統計モデリングの紹介 この記事は書籍「StanとRでベイズ統計モデリング」（共立出版、「テキスト

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          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.7 ２次元の空間構造」

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          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.6 １次元の空間構造」

          第12章「時間や空間を扱うモデル」書籍の著者　松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第12章「時間や空間を扱うモデル」の 12.6節「１次元の空間構造」の PyMC5写経 を取り扱います。 １次元の空間構造の表現には PyMC の ICAR() を用いました。 たぶん、テキストのモデルと異なっています。 なお、12.4節「その他の拡張方法」、12.5節「時間構造と空間構造の等価性」は写経を省略いたしました。 はじめにStanとRでベイズ統計モデリングの紹介 この記事は

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          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.6 １次元の空間構造」

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          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.3 変化点検出」

          第12章「時間や空間を扱うモデル」書籍の著者　松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第12章「時間や空間を扱うモデル」の 12.3節「変化点検出」の PyMC5写経 を取り扱います。 全般的にモデリングはうまくいかなかったです（汗） はじめにStanとRでベイズ統計モデリングの紹介 この記事は書籍「StanとRでベイズ統計モデリング」（共立出版、「テキスト」と呼びます）のベイズモデルを用いて、PyMC Ver.5で「実験的」に写経する翻訳的ドキュメンタリーです。 テキ

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          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.3 変化点検出」

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          「スモールデータ解析と機械学習」を寄り道写経 ～ 第６章「異常検知問題」

          第６章「異常検知問題」書籍の著者　藤原幸一 先生 この記事は、テキスト「スモールデータ解析と機械学習」第６章「異常検知問題」の通称「寄り道写経」を取り扱います。 今回は様々な異常検知アルゴリズムに挑戦します！ ではテキストを開いてスモールデータの旅に出発です🚀 このシリーズは書籍「スモールデータ解析と機械学習」（オーム社、「テキスト」と呼びます）の機械学習の理論・数式とPythonプログラムを参考にしながら、テキストにはプログラムの紹介が無いけれども気になったテーマ、ま

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          「スモールデータ解析と機械学習」を寄り道写経 ～ 第６章「異常検知問題」

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          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.2 季節調整項」

          第12章「時間や空間を扱うモデル」書籍の著者　松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第12章「時間や空間を扱うモデル」の 12.2節「季節調整項」の PyMC5写経 を取り扱います。 PyMCの AR() で周期４の季節調整項を表現します。 はじめにStanとRでベイズ統計モデリングの紹介 この記事は書籍「StanとRでベイズ統計モデリング」（共立出版、「テキスト」と呼びます）のベイズモデルを用いて、PyMC Ver.5で「実験的」に写経する翻訳的ドキュメンタリーです。

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          StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経～第12章「12.2 季節調整項」

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          第11章「なんとなく？このブランドが好き」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で

          この記事は、テキスト「たのしいベイズモデリング２」の第11章「なんとなく？このブランドが好き」のベイズモデルを用いて、PyMC Ver.5で「実験的」に実装する様子を描いた統計ドキュメンタリーです。 この章では、携帯キャリア３ブランドのブランド評価モデルをベイズで構築します。 MCMCサンプリングデータをフル活用する「技巧派データ分析」に必死に食らいつきました！ 今回の PyMC化 は、まずまずの出来です！ ただしモデルやシミュレーションのロジックが難解でして、理解不能部

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          「Pythonではじめる異常検知入門」を寄り道写経 ～ 第５章「入出力の情報に基づくアプローチ」One-Class SVM

          第５章「入出力の情報に基づくアプローチ」書籍の著者　笛田薫 先生、江崎剛史 先生、李鍾賛 先生 この記事は、テキスト「Pythonではじめる異常検知入門」の第５章「入出力の情報に基づくアプローチ」の通称「寄り道写経」を取り扱います。 テキストは第５章から本格的な異常検知実装に入ります！ 寄り道写経は One-Class SVM を用いた異常検知にトライします！ ではテキストを開いて異常検知の旅に出発です🚀 このシリーズは書籍「Pythonではじめる異常検知入門」（科学情

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