アヒル本(StanとRでベイズ統計モデリング)のChapter6にPythonで取り組んでいきます。 この章は丁寧に分布を解説していくものなので、内容の復習は飛ばします。おざなりにされそうな章ですが、自分でパラメータをいじって分布からサンプリングしてみると新し…

アヒル本(StanとRでベイズ統計モデリング)のChapter5にPythonで取り組んでいきます。 練習問題を解いて、本文中に書かれてるグラフをPythonで描いてみます。 なおChapter1~3は導入だったのと、Chapter4は練習問題の内容が「はじめての統計データ分析」と被っ…

StanとRでベイズ統計モデリング(通称アヒル本)をだいたい読みました。 StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)作者: 松浦健太郎,石田基広出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/10/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (8件) を見る 本の紹介 既…

その7です。今回は第6章の章末問題に取り組んでいきます。 6章 比率とクロス表の推測 内容 離散的な値をとるカウントデータの解析 比率の差のz検定、クロス表のカイ二乗検定のオルタナ カテゴリカル分布 : カテゴリカルな分類においてカウントとして得られる…

その6です。今回は第5章の章末問題に取り組んでいきます。 5章 実験計画による多群の差の推測 内容 分散分析によるF検定へのオルタナ 要因から生じる影響の調査 要因 : 離散的なカテゴリーによる影響のこと 水準: 要因が取りうる様々な状態のこと 水準数: 水…