著者
久保 拓弥
巻号頁・発行日
2008

大学院での統計学授業2008の「講義ノート」です。

言及状況

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0 . 一般化線形モデルで正規分布の場合は、最尤度法=最小二乗法という意味、だから一般化という言葉がつく 1. 厳密には パラメータの偏微分がすべて0だけではだめ、数学的には第二次のヘシアンが正定値とか負定値とかその点で極値になるための必要十分。(多変数の微積分) ただし、閉区間とか有界な塀領域 つまり コンパクトだったら、連続関数は必ず最大値と最小値をもつ、その意味では、一個しか一階の偏 ...
ロジスティクス回帰分析(または、glmを使う) >身長などの計測値は正規分布していると 正規分布が前提。この辺の分布を自由に制御したいなら、階層ベイズモデル(stanが最近のはやり) https://istat.co.jp/ta_commentary/logistic http://eprints.lib.hokudai.ac.jp/dspace/bitstream/2115/494 ...

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[空間統計学][statistics][統計][講義資料][研究][資料][勉強][math]
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[統計][研究][資料][あとで読む] 久保拓弥『データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形モデル 階層ベイズモデル MCMC』(岩波書店)の元ネタ.
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[み緑本][★][GLM] 緑本の元になった講義ノート
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[空間統計学][講義資料] PDF
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[統計][*あとで読む]
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「データ解析のための統計モデリング入門」(2012 年,岩波書店) のもとになった講義のーとです.
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[統計] わかりやすく纏められてるすばらしい資料。
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@genkuroki それでも,もっともらしい,という説明する人も多い感じ。久保拓弥(2008)講義のーと:データ解析のための統計モデリング https://t.co/4J7ie9FqRu p.12. わざわざルビをふっている。 https://t.co/wVKAIaI76x
講義のーと : データ解析のための統計モデリング https://t.co/aIb97v4B52 大変お世話になりました。
講義のーと : データ解析のための統計モデリング https://t.co/VoKEJlrNDg
この本めちゃくちゃ興味あるけど目次も分からんし買うの躊躇しちゃうな、、、と思いながら何の気なしに検索してみたら本の元となった講義ノートが公開されていてなんて素敵な世の中なんだと思った。 『データ解析のための統計モデリング入門』 https://t.co/2D01W5hIxN
講義のーと : データ解析のための統計モデリング https://t.co/J8Rzav821p
データ分析のための統計モデリングの資料、割とオープンになってる。 https://t.co/gw54ndWyYo https://t.co/wvYX7N7LSw
ふむふむhttps://t.co/qxYK0mZXC7 https://t.co/fgEsTKZy1j
@____kankan____ 久保先生のデータ解析の本わかりやすいと思います。 Short versionはこちらの7回目から無料でダウンロード可能です。 https://t.co/4p3pYVr9W3
https://t.co/qtTTXA0X2W これ?
こちらは、統計量として割り算値 (あるカラムをある別のカラムで割った値) を非推奨の立場の方。 https://t.co/5m7uTFWgOA
#オススメ #統計 #ウェブ教材 講義のーと : データ解析のための統計モデリング https://t.co/p7EklhSYRK 久保さんの緑本の原型になった授業資料。統計沼・ベイズ沼の第一歩。ここから始めると先行研究での統計分析との断絶が激しいかもしれないので注意が必要。
『データ解析のための統計モデリング』書籍のもとになった講義pdfってまだ公開されているんだ。 https://t.co/rEA92JeYtB
講義のーと : データ解析のための統計モデリング https://t.co/sQDCwjUpgB
メモ。 講義のーと : データ解析のための統計モデリング : HUSCAP https://t.co/SHdfsPd4gj
ちなみにここで勉強してる。↓ https://t.co/t1uJ2KQE6h 内容はこの本と同じらしい↓ https://t.co/sPRVQ6yOXK
上司に言われて統計モデリングを勉強し始めた。 久保拓弥先生の講義ノートを読み漁る。 ・観測されたデータから情報を捨てて(圧縮し)人間が理解できるようにする ・統計モデルは観測データのパターンをうまく説明できるようなモデルのこと ・R使おう (第一回)https://t.co/LIUOsgYwM8
みどりぼんpdfあるのね〜 https://t.co/ZuP3MFEU2J
@ichipoohmt ですね。random effectを考えるのですから、マルチレベルってことになるんじゃないかなぁ。久保先生の「簡単な」解説があった。https://t.co/e5K8FHFhQn
@Ri7_u10 買う価値はあると思います。本の基になった講義ノート↓で、雰囲気はこれでつかめると思います。 https://t.co/AjPivRyUO3
やりかたは無数にありますけど,たとえばパラメトリック・ブートストラップ検定とか…? 例: https://t.co/iXOCUG5xEH #みどりぼん 第5章 @hoxo_m
メモ:http://t.co/DTqCpirZbq
講義のーと : データ解析のための統計モデリング http://t.co/wCijVx2t1e
久保先生 一般化線形混合モデル 講義ノート http://t.co/LCYeqcgSTz
統計のPPTに載ってた北大の講義ノートが面白すぎる。 この人に教えてもらえば楽しいよな!!!!!! http://t.co/CA070C8EpN
元の講義ノートではここは個体差を導入したと明記しているけど本ではそこがすっとばされているのか http://t.co/9ChZHKqdTr #メモン
「ラプラスよりガウスヘルミートの方が係数の推定値がましなのでmethod="ghq"を指定している」 http://t.co/SYnOwDDST4 #メモン
本で省略されてる部分が(少しだけど)かかれていて、こちらのほうが分かりやすい (久保さんほglmm) http://t.co/PFzKFHfG8P
http://t.co/OtWgfLRdW4
著者が2008年の大学院での統計学授業で使った講義ノート。 - 「講義のーと : データ解析のための統計モデリング」(久保拓弥〔著〕) http://t.co/dHKtjPgmHZ
@Taiyaki_Tsubuan @calros_jp @hokuchi0305 @yamashi0726 http://t.co/8CGY2YEsee'このページの前半がわりとわかりやすいよ
“講義のーと : データ解析のための統計モデリング : HUSCAP” http://t.co/Vb0EIhoZ3k 他2コメント http://t.co/yp2L7ZQYhY
“講義のーと : データ解析のための統計モデリング : HUSCAP” http://t.co/Vb0EIhoZ3k 他2コメント http://t.co/yp2L7ZQYhY
講義のーと : データ解析のための統計モデリング http://t.co/XFUvdTIiXW
“kubostat2008b.pdf” http://t.co/8k9HI4Z14A
“講義のーと : データ解析のための統計モデリング : HUSCAP” http://t.co/vIaKzwZ1wT
北大環境科学院での統計学(やや難) 講義のーと : データ解析のための統計モデリング http://t.co/NCJKZ1pf
北大環境科学院での統計講義録(上級者向け)『講義のーと : データ解析のための統計モデリング』 http://t.co/fNI9vE1U
書籍のもとになる講義「データ解析のための統計モデリング」をここ http://t.co/IQlOtiA4 で観ることができます。 QT @YJSZK 久保さんの教科書… QT @hatenademian 独習できるような丁寧でわかりやすく、なおかつしっかりした日本語の教科書

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