今日も元気にみどり本を進めていきましょう。前回の第2章の内容を一言でまとめると、「観測データをよく見て対応する真の確率分布を仮定し、そのパラメータを推定する」というお話でした。その流れは第3章も基本的に同じです。間隔が空いてしまいましたが、緑本の第2章の続きです。ちなみに、手元では最終章以外は既に実装まで終わっています(最後の最後に出てくる条件付き自己回帰の話が理解できずに詰んでます...)。いるけど異なる「最尤推定量」と「最尤推定値」の違い【確率統計】ゴールデンウイークも残り僅かですね。月曜日から始めた緑本ですが、休みを捧げた甲斐もあって、8章のMCMCとベイズ化のところまでは読み終え、Pythonでの実装まで試せました。今日は緑本第2章を読んで実装しました。以下のコードは本に載っているものと異なります。オリジナルのコードはRなのですが、ここでは私が慣れているPythonで進めていきます。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1章】ゴールデンウイークですね。長い休暇なので、私は兼ねてより興味があった「統計モデリング」に入門しようと思います。教材はかの有名な緑本こと久保先生の『データ解析のための統計モデリング入門』。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.。