ぱらぱらめくるシリーズ

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…

8 Reflection (Similarity) Shape Spaces ぱらぱらめくる『Nonparametric Inference on Manifolds: With Applications to Shape Spaces』

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…

ぱらぱらめくる『Nonparametric Inference on Manifolds: With Applications to Shape Spaces』

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…

ぱらぱらめくる『批評理論入門ー『フランケンシュタイン』解剖講義』

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『…

ぱらぱらめくる『DPpackage: Semi- and Non-parametric Modeling in R』

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'…

ぱらぱらめくる『超入門!現代文学理論講座』

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…

ぱらぱらめくる『Lecture notes on Bayesian Nonparametrics』

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…

Chapters 2,3,4 無限次元空間の分布を作る ぱらぱらめくる『Lecture notes on Bayesian Nonparametrics』

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…

Chapter 1 ノンパラベイズとは ぱらぱらめくる『Lecture notes on Bayesian Nonparametrics』

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…

ぱらぱらめくる『Essential Mathematics and Statistics for Forensic Science』

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…

ぱらぱらめくる『Stan Modeling Language

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…

ぱらぱらめくる『量子力学で生命の謎を解く』

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…

ぱらぱらめくる『Nature reviews genetics 2016』

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…

ぱらぱらめくる『逆問題の数学』

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…

5.6 複数要因・組み合わせ、独立だったり順序があったり ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

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…

3.4. 2群のデータ ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

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.MCMCと正規分布の推測 ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

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…

2−5.rstanを自由に動かす ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

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…

2−4.rstanを動かす ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

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…

2−3.真偽判定 ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

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…

2−2.データから知りたいことを言葉にする ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

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、…

MCMC法とサンプリングアルゴリズム ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

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…

ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

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…

1−2.ベイズと分布〜Rを使う ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

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…

教科書のRコードが動くことの確認 ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

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"…

1.ベイズと分布 ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

ポイント ベイズ流では、分布を扱うこと、ベイズの定理を使うこと、事前分布が必要なこと 分布は大事であって、この本では分布を使う、ということ 分布には データ分布・標本分布がある 理論分布がある 分布を使うために知っておくべきこと データ分布と理論…

まえがきと目次を読む ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

まえがき この本では 「仮説」と「データ」を持っているときに 「仮説が正しい確率」を計算する 「仮説が正しい確率」を含め、「データ」に基づいて算出する量を「生成量」と呼ぶ 「仮説」を検定しない 目次 1. データの整理とベイズの定理 2. MCMCと正…

準備 ぱらぱらめくる『はじめての統計データ分析』

こちらを参考に、Rコードが動くようにしよう この準備でやっていること Rというソフトウェアをインストールする 『はじめての…』では、rstanという名前のパッケージを使うので、それをインストールしている rstanは統計手法的な「答え」を数学の問題を解くよ…

ぱらぱらめくる『he Elements of Statistical Learning, Second Edition』

The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics)作者: Trevor Hastie,Robert Tibshirani,Jerome Friedman出版社/メーカー: Springer発売日: 2008/12/01メディア: ハードカ…