ぱらぱらめくるシリーズ
多様体上の距離を測地線に沿ってリーマン計量にのっとって測ることにするのが、すなおな距離のとり方 二乗ノルムをコストにしてFrechetを定めるのが基本。それ以外のコストノルム関数も使える このようにしたとき、IntrinsicなFrechet mean & dispersionが推…
多様体を高次元ユークリッド空間に埋め込む 多様体上の２点の「二乗距離」を、埋め込んだユークリッド空間でのユークリッド二乗距離にしてしまう、というのがExtrinsicなアプローチの基本 式はたくさん出てくるけれど、普通の推定の話 高次元ユークリッド空…
空間があってそこに確率分布があるとき、その平均(期待値)とばらつきとを扱うのがこの本 ある点があったときに、その点と分布に従う点からのコスト(これの定義の仕方が色々ある)の期待値が最小になるとき、それを「平均」とする、これが基本 コストとしては…
円周上の観測点セットから、分布の中心(平均)の点推定・区間推定 球面上の観測点セットから、分布の中心(平均)の点推定・区間推定 ゴリラの頭蓋形の男女差比較・検定、分類器 特徴点の位置の平均を求めるのに、Extrinsicにもできるし、Intrinsicにもできる …
9 Stiefel manifolds ぱらぱらめくる『Nonparametric Inference on Manifolds: With Applications to Shape Spaces』
この章がここに入っているのはなぜなんだろう？？？ (Direct) Similarity Shape Spaces と、その変形であるRelfection Shape Spacesは行列であって、その成分の２乗和が１という制約を基本としている これに回転同一視をして、商にしたり、線型独立性制約を…
m次元k個の座標xを、preshape 上のzに変換し、というの集合をorbitと呼ぶ。ただしは直交変換 このときという同相関係にある ただしで、はそのnon-singular な部分 これは、のうちのnon-singularな部分(これは回転同一視)であって、さらにReflectionについて…
Nonparametric Inference on Manifolds: With Applications to Shape Spaces (Institute of Mathematical Statistics Monographs)作者: Abhishek Bhattacharya,Rabi Bhattacharya出版社/メーカー: Cambridge University Press発売日: 2012/04/05メディア: ハ…
批評理論入門―『フランケンシュタイン』解剖講義 (中公新書)作者: 廣野由美子出版社/メーカー: 中央公論新社発売日: 2005/03/01メディア: 新書購入: 12人 クリック: 124回この商品を含むブログ (96件) を見る こちらで現代文学理論についてメモした 今回は『…
文書 1. Introduction Semiparametric Bayes と Nonparametric Bayes (BSPとBNP) Bayesian アプリ。RでDirichlet過程を実装しているのは(DPpackageの他に)bayesmがあるが、扱えるモデルは限定的 DPpackageが実装しているモデル DP mixtures of DP (Antoniak'…
超入門!現代文学理論講座 (ちくまプリマー新書)作者: 蓼沼正美,亀井秀雄出版社/メーカー: 筑摩書房発売日: 2015/10/05メディア: 新書この商品を含むブログ (4件) を見る 世界の解釈としての科学活動、それは科学的データ取得とその解析の物語を書いてパブリ…
ぱらぱらめくれるか？ テキスト Lecture Notes on Bayesian Nonparametrics Peter Orbanz 目次 Chapter 1 Terminology 用語・定義 Chapter 2 クラスタリングとディリクレ過程・チャイニーズ・レストラン過程 Chapter 3 Latent features/買い物記録とインディ…
無限次元分布発生方法の名前 ディリクレ過程、チャイニーズ・レストラン、Stick-breaking インディアン・ビュッフェ過程 ガウス過程、Kriging、酔歩・ウィーナー過程、ガウシアンランダムフィールド どういう推定課題なのかによる分類 クラスタリング 特徴抽…
この章では、以下を確認する パラメトリックとノンパラメトリック (パラ・ノンパラの)ベイズ パラメトリックとノンパラメトリック 事象の空間がある(ベルヌーイなら{0,1}のこと、サイコロなら、{1,2,3,4,5,6}のこと、実数全体を事象空間とする確率分布には、…
ぱらぱらめくる『Statistical Relational Artificial Intelligence』Statistical Relational Artificial Intelligence: Logic, Probability, and Computation (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)作者: Luc De Raedt,Kris…
Essential Mathematics and Statistics for Forensic Science作者: Craig Adam出版社/メーカー: Wiley発売日: 2010/05/14メディア: ペーパーバックこの商品を含むブログを見る 目次 1 基礎 2 関数、公式、等式 3 指数関数・対数関数、それらの応用 4 三角法…
User’s Guide and Reference Manual』 Stan_Modeling_Language_User's_Guide_and_Reference_Manual Part I イントロ 1. 概要 PartII Stan 言語 Stanを実行するためにhoge.stanをどうやって書くかに関するパート 2. データタイプと変数 パラメタを推定するた…
量子力学で生命の謎を解く作者: ジム・アル-カリーリ,Jim Al-Khalili,ジョンジョー・マクファデン,Johnjoe McFadden,水谷淳出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2015/09/16メディア: 単行本この商品を含むブログ (8件) を見る 目次 １ はしがき ２ 生…
今年も残すところ１週間あまり 例年のNature reviews geneticsを振り返るシリーズはもう少し押し詰まらずに書けていたけれど、今年は気が急くことも多く、ふと気が付けばクリスマスイブ… どこまでできるかわからないけれどやってみよう まずはタイトルとアブ…
逆問題の数学作者: 堤正義出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2000/03/01メディア: 単行本 クリック: 3回この商品を含むブログを見る 本の前提 リッジ回帰は、のようなデータについての値が説明変数にばらけるような割り付けをするタイプの回帰 そのときにの…
stanファイル似て指定する モデルを書き換えて、知りたいことを生成量にすれば、なんでもできる 要因が増えるなら、モデル式の項数を増やす 複数カテゴリに順序を入れてそれらが守られているかどうかは、事後分布から発生した標本のうちそれが満足されるもの…
t検定が、等分散性の仮定の有無を区別するように、また、対応のありなしを区別するように、事後分布推定もそれぞれの仮定の下で行う 仮定はmodelとして指定する 等分散性の有無は、２群の分散を１つのパラメタで表すか否かで書き分ける 対応があることは、分…
２つの内容 MCMCによる事後分布の評価方法と解釈方法 正規分布の推測 MCMC法 推定の対象は分布を取る。データを生成する尤度に基づく事後分布である 計算によって事後分布の最尤値をもとめたり、分布の形を求めたり、区間を求めたりするのは、大変だったり不…
教科書のコードをコピーペーストすれば、MCMCによる事後分布推定はできるけれど、条件を変えにくい 少し勉強して自由に動かしてみる rstanパッケージのstan()関数に必要なものを渡せばよい どうしても渡さないといけない引数はfile、dataの二つ fileはどうい…
２章のコードを動かしてみる G1mean()関数は、この教科書が提供しているstanを使う関数。以下のような設定で回るように作られている 正規分布を仮定し 正規分布のパラメタmu,sigmaをサンプリングしつつ そのほかにxaste,log_likともサンプリングする xasteは…
事後分布を推定し、その下で(その各事後分布由来の標本の下で)、Ａかnon-Ａかの確率を算出すれば、事後分布全体でＡかnon-Ａかの確率が推定できる これを仮説検定のような意味合いで使うことも可能 ただし、帰無仮説検定では、パラメタ値が０かそれ以外かを…
２章では、データに基づいて、モデルのパラメタの事後分布を推定することを学んだけれど、それ以外にも、いろいろな「知りたいこと」の事後情報が得られる RQ(リサーチクエスチョン)と称して、複数の「知りたいこと」が列挙してあるので、その意味を確認し、…
視覚的に理解する 酔歩しながら、うまくサンプリングする方法(ヘイスティング・ギブスサンプラー) ちょっと工夫して、広く、高採択率でサンプリングする方法(ハミルトニアン) 事後分布を推定したい データを持っている データをもたらしたはずの分布モデルも…
はじめての 統計データ分析 ―ベイズ的〈ポストp値時代〉の統計学―作者: 豊田秀樹出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2016/06/02メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (11件) を見る 構成 準備 教科書のRコードが動くことの確認 まえがきと目…
真の分布は理論分布ではない(かもしれない) 真の分布として、平均100、標準偏差10の正規分布と平均120、標準偏差30の正規分布の0.7:0.3混合分布を仮定する そのような真の分布からの500人分の観察データをシミュレート作成する n <- 500 pr <- c(0.7,0.3) Ao…
自身のコンピュータでRを使っている「場所」を確認する getwd() 例えば > getwd() [1] "C:/Users/ryamada/Documents" となる。"C:/Users/ryamada/Documents"でRを動かしている ダウンロードしたzipファイルを展開した結果、"C:/Users/ryamada/Desktop/stat"…
