2019.05.16みどり本第3章の例題続きです。前回は例題のデータを分析して、以下のような特徴が得られたのでした。今回はこういった特徴を考慮しながら統計モデルを作っていきます。影響されるようなモデルを設計。モデルを当てはめる基本の流れは第2章と同じ。個体ごとに異なるので、ここでは個体ごとに異なる形をしたポアソン分布から種子数が発生すると考えています。私は最初ここで躓いたので、念の為...。関数として定義する必要がある。以下のように定義する。関数)=(線形予測子)となっているとき、左辺の関数をリンク関数(今回は対数関数なので、対数リンク関数関数)と呼ぶ。ポアソン回帰の一般化線形モデル(GLM)で対数リンク関数を使う理由:ポアソン分布の平均は非負である必要があるから、上式だとexp(線形予測子)>=0となり都合が良い。要因の効果が積で表せるので分かりやすい。推定値を求める複数のパラメータの対数尤度関数を解析的に最適化するのは困難だが、プログラム上では数値的な試行錯誤によって求まるので問題ない。exp(1.2917+0.0757x)$$xに対応する予測平均値を描画。増加に応じて平均種子数が増加する、観測データに合った"それっぽい"線が引けました。これで種子数が個体のサイズのみに依存する統計モデルが作れました。次回は、施肥処理の効果に依存するモデルを考えていきます。一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考えかたを説明する。前半では、応用範囲のひろい統計モデルのひとつである一般化線形モデルの基礎を、後半では、実際のデータ解析に使えるように、それらをベイズ統計モデル化する方法を説明する。Amazon【Python】緑本こと『データ解析のための統計モデリング入門』を実装していく【第4章】まだまだ続くみどり本。今日は第3章で作ったモデルの中から、一番良いモデルを選ぼうというお話です。これまで色んなモデルを作ってみたけど、結局どれを選べばよいのか?モデル選択は良い予測をするモデルを選ぶことが重要。今日はPythonで改行されているテキストファイルの1行1行を要素とするリストを作成する方法のメモです。文字列で見ると何の話か分かりにくいので、とりあえず状況を整理します。今回は『Kaggleで勝つデータ分析の技術』の第6章、モデルのチューニングについてです。パラメータのチューニングなどでモデルの精度を高めるテクニックを学びます。以下、第6章の備忘録(メモ、引用)と実装になります。pytestを実行しようとすると、身に覚えのない以下のようなエラーが発生する。解決法...確率統計ベルヌーイ分布とかベータ分布とかタイトルの確率分布について、ふと気になって調べて見つけた動画のメモです。ベルヌーイ分布が語られる際に、よく一緒に登場するベータ分布。それらの関係を手短に、わかりやすく解説した玉木先生の講義動画。Python【Python】seleniumでログイン情報を保持する【Chrome】seleniumでChromeを使う際にログイン状態を維持する方法と、その際に起こりうるエラーへの対処法についてご紹介します。調べ方もよく忘れるのでここにメモしておきます。以下の一行をターミナルに打ち込むだけ。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。メーカーの研究所に入所。研究や開発に従事しており、普段はプログラミングをしたり論文を読んだりしています。ブログは趣味の学びのアウトプットです。本ブログが何かのお役に立ちましたら幸いです。研究所で働くエンジニアのブログ.。