y_kawasakiです。春になり天気予報が微妙にずれる(時間的に)のが気になる今日このごろです。ベイズ統計モデリングとはベイズ統計学による、統計モデリングのことです!それぞれの意味は個々でググってください!準備ベイズ統計モデリングソフトベイズ統計モデリングをやるには、MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)で解く必要があるので様々なパッケージが用意されています。BUGS言語を使ったソフトや、Stanというツールなど。ここでは、最近流行りのStanを使うことにします。Pythonから使う必要が(自分には)あるため、PyStanを利用します。PyStan難しいことはありません。弊社では本社があるビルが手狭になったことから一部の部署が切り出されて、近くのビルに放り出されました(以下、本社とサテライト)。調査する必要性が発生しました。(使命感)そこで、被験者3名に計測を依頼したところ、A7件、B2件、C4件、計13件の下記の結果を得ることができました。本社、サテライト間には、信号とエレベータが障害として存在しています。314.5基礎統計的データ今回13回の試行から、平均258.6、標準偏差50.5、最大351.2、最小197.1を得ました。今回は、この結果を真の統計分布とします。291.2この表で示されるように、今回のような単純な場合は、ほぼ古典的な統計手法と同様の結果を得ることができました。それだけでは、何の嬉しさもないんですが、注目すべきは、95%区間がベイズ推定によって与えらることです。それによれば、4分弱から5分弱で到着できることがわかります。いう意味で言うと標本数が4の時点で161秒から278秒であることを示しているのは驚異的であるように感じます。このように、ベイズ推定モデリングは標本数が少ないときにもそれなりの結果を示してくれるという、利点を持っています。結果2人間には感覚的にわかることがあります。本社サテライト間は5分前後だな、と。いうわけでそれをモデルに組み込んであげましょう。いうことができるんです、そうベイズ推定モデリングならね!(ただし、無情報分布を事前分布として設定することが推奨されているようないないような。274.6...以下略のように、それなりな事前分布を与えてあげることで、早いうちにそれなりの結果を与えてくれます。恣意的に操作していると考えられなくもないことから、無情報分布を与えたほうがいいという考え方があるのだと思われます。信号待ちやエレベータ待ちを考慮したモデリングも面白そうです。終えてどうも、僕です。え?知らない?それはそう。初めまして、3/5から1週間インターンとしてお世話になりましたt...2014-10-14PHPのジェネレータを使おうこんにちは。最近、都内を離れると行くとこ...2014-07-29MongoDBとHiveでごにょごにょ事始めこんにちは、s_mamedaifukuです。...2014-03-28MuninでELBのメトリクスをモニタリングするこんにちは、t_oookaです。Are青山のアドテク会社。アドネットワークやDSPを開発・運用。サーバを止めてみたよ。インターン:実業務体験編インターンでCTR予測をしましたSearchArchiveスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。