p値を計算したくなる検定の数々を試しにStanによるベイジアンモデリングで代替してみた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は、やたらはてブを稼いでしまった前回の記事の続きです。 ASAのプレスリリース及び声明の中には、確かに「p値に依拠しない新たなアプローチの例」として予測値を重視するアプローチ*5、ベイジアンモデリング、決定理論的アプローチ*6およびfalse discovery rate*7といったものを用いるべき、という趣旨のコメントが入っています。とは言え、重回帰分析とか機械学習のような多変量モデリング（なおかつサンプルサイズも大きい）を伴うテーマならともかく、統計学的仮説検定のようなサンプルサイズも小さい（データも少ない）シチュエーションでどうやるんだよ的な疑問を持つ人も多いのではないかと。 そんなわけで、実際にそれっぽい各種検定の数々をStanによるベイジアンモデリングで代替してみたので、この記事ではその結果をつらつら紹介してみようと思います。テーマは前々回のこちらの記事の1節で取り上げた
PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
2016年現在のWindows機によるAnacondaを用いたPythonでのデータマイニング環境構築 - あんちべ！
はじめに 数年前、Windows機にPythonでのデータマイニング環境を構築するには様々な困難が待ち受けていました。依存関係にあるライブラリのバージョンが合わないというよくある話から、ライブラリをインストールする順番によって無事に動いたり動かなかったりするなど初心者殺しな落し穴があちこちで口を開いていました。ところが、2016年1月現在、全く新規に環境構築しようとしてAnacondaを利用してみたところ、意外なほど簡単に環境構築できました。 Anacondaはデータマイニングの便利なライブラリを集めて一括でインストール・利用できるようにしたパッケージです。内包されているライブラリは様々な数値解析、機械学習、自然言語処理、可視化、DB連携、データハンドリング、さらには最近話題のディープラーニングなど多岐に渡り、これを入れておけばデータマイニングを行う大抵の場面で対応できるでしょう。そこで、
#日曜数学 の多様性を感じた25日間：日曜数学 Advent Calendar 2015 まとめ - tsujimotterのノートブック
この記事は 日曜数学 Advent Calendar 2015 最終日 の記事です。（24日目：物智 — 2015年の日曜数学活動まとめ+神に迫る小咄） 日曜数学 Advent Calendar 無事埋まりました！！！みなさんありがとうございます！！！ Advent Calendar へのリンクはこちらです！ www.adventar.org 日曜数学 Advent Calendar 2015 は、全 25 個の記事が出揃いました。せっかくなので以下に一覧でまとめてみましょう。 《日曜数学 Advent Calendar 2015》 1 日目： 日曜数学ってなんだろう - tsujimotterのノートブック 2 日目： この文献・・・日本語じゃない．英語でもない．でも，あきらめない！ - すもう 3 日目： 月の明るい部分の面積を求める:呟きの補集合 - ブロマガ 4 日目： 「数学とは
食べログの口コミに見る人間心理 ―麻薬と性とトラウマと― · Naoki Orii's blog
フランスの希代の美食家であるブリア・サヴァランは「ふだん何を食べているのか言ってごらんなさい、そしてあなたがどんな人だか言ってみせましょう」といったそうだ。これは、「ドン・キホーテ」の有名な一文「君の友人を教えなさい、そうすれば君がどういう人間か言ってみせよう」をもじったものであるが、示唆に富んだ文である。その人が何を食べるか（もっと正確に言えば、何を食べないか）によって、その人の育ちや信仰、文化的・民族的背景など様々なことを知ることが出来る。 同様に、口コミもそれを書いた人について多くを物語る。ここで試しに、以下に挙げた食べログの口コミを読んで頂きたい。 バラのクリームにたっぷりのフランボワーズをマカロンとともに。ルバーブのアクセント。コレめっちゃカワイイ（*^_^*） 一目ぼれです☆ バラにフランボワーズにマカロンにピンクときたら、女子にはたまらない～！ ちょっと高めの価格設定やけど、
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相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
『ダメな統計学』冊子PDFの公開｜Colorless Green Ideas
『ダメな統計学』表紙 現在の科学研究において統計が誤用されていることが非常に多く、そのために科学研究の信頼性が揺らいでいることを記した『ダメな統計学』の冊子PDFを公開する。これは、アレックス・ラインハート氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。理解を深めるために、訳注を比較的豊富に加えた。 2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』の冊子PDFに比べると、大幅に加筆されている。ページ数で言うと2倍以上になっている。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 『ダメな統計学
総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
なるほど統計学園TOP
はじめに 統計のできるまで データの探し方（初級編） グラフの作り方（初級編） 特徴を捉える（初級編） 統計クイズ王！
夏の因果推論祭りのフォローアップをこんなに遅れて書くつもりじゃなかった - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは。フリッパーズ・ギターの性格が悪い方こと林岳彦です。 さて。 私も大人でありますので本業に追われることもままあります。そして追われているうちにすっかりご無沙汰してしまいました。はてはて。去る7/11に行われた因果推論祭りについてもブログにはまだ何も書いておりませんでした。申し訳ありませんでした。 まだ色々と余裕がないので、以下、雑感の書き散らしになりますがどうかご容赦を： なにはともあれご講演をいただいた星野先生＆黒木先生に感謝しております いや本当に感謝あるのみです。大変ありがとうございました。 そして聴講にお越しいただいた方々に感謝いたします おかげさまで130人の教室がほぼ満員状態になるほどの方々にお越しいただけました。 大変ありがとうございました。 告知がネットやtwitterを中心に広まったこともあり、それぞれに面識も無くまた特に共通のバックグラウンドもない方々が集まり
Python 科学技術関連のパッケージ一覧 | トライフィールズ
PyPIで公開されているパッケージのうち、科学技術関連のパッケージの一覧をご紹介します。 具体的には、次のフィルターによりパッケージを抽出しました。 Intended Audience :: Science/Research Topic :: Scientific/Engineering 英語での説明文をgoogle翻訳を使用させていただき機械的に翻訳したものを追加しております。 パッケージを探す参考にしていただければ幸いです。 パッケージ確認日：2024/04/01 パッケージ数：8214 kinisi(1.0.0) Efficient estimation of diffusion processes from molecular dynamics. 原子分子動力学のための不確実性解析とモデル比較 mimeta-pytorch(0.0.6) Library for using the
オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析
本書は社会ネットワーク分析の基礎理論への理解を、オープンソースのプログラミング言語Pythonを使って体感しながら深めるための書籍です。ソーシャルネットワーク分析の背景となる理論を学びたいスタートアップ企業や、社会学の理論をプログラミング言語を使って実践的に研究したい研究者などにとって、役立つ知識を学ぶ助けとなります。なお本書はEbook版のみの販売となります。 2012/7/20 誤植等を修正してファイルをアップデートしました。2012-7-20版をダウンロード可能です。 2013/5/20 誤植を修正してファイルをアップデートしました。2013-5-20版をダウンロード可能です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
【DL輪読会】High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion ModelsDeep Learning JP
こんにちは統計学：Pythonによるχ２乗検定・ｔ検定・Ｕ検定・分散分析・多重比較・相関係数の計算 - すがやみつる
マンガを描くとき、シナリオを先に書く人もいるかと思います（私は、そうしています）。 また、原作付きマンガを描いている人で、シナリオをテキストファイルやワープロソフトのファイルで受け取る人もいるでしょう。 いまマンガを描く人は、ほとんどがClipStudioを使っているはずです。そのようなマンガ家なら、シナリオからネーム部分（セリフとナレーション）だけ抜き出せたら便利だと思いませんか？ そこで自作シナリオのネーム部分だけを抜き出し、句読点や「！・!!・？・!?・空白」が来ると、そこで改行するプログラムを作ってみました。 元のシナリオを「input.txt」という名前で保存し、同じフォルダにこのプログラムを置いてください。Pythonのインストールがすんでいれば、あとはこのプログラムのアイコンをダブルクリックするだけで、改行されたネームだけになったファイルが「output.txt」という名前で
非公開サイト
サイトの構築。作品の販売。ブログの投稿。この他にもさまざまな機能があります。 ログイン サイトをはじめよう 非公開サイト このサイトは現在プライベート設定になっています。
データ・サイエンスのプログラミング言語はRからPythonに置き換わる | readwrite.jp
これまでデータ・サイエンティストの選ぶプログラミング言語はRだったのだが、急激にPythonに置き換わろうとしている。 このシフトの理由はいくつかあるようだが、第一にはPython自体が汎用的で比較的学びやすい言語であるのに対し、Rが習得するにあたってやや複雑であることがあげられるだろう。 データにますます依存しつつある現代社会とデータに飢えたサイエンティストにとっては「簡単さ」こそが鍵となるのだ。 Rは実際にはプログラミング言語ではないRを覚えることに苦労する人が多い理由として考えられるのは、Rが実際にはプログラミング言語ではないからかもしれない。R専門家のジョン・クックいわく、Rとは「統計のためのインタラクティブな環境」であり、厳密にはプログラミング言語ではないのだ。彼はさらに「Rをプログラミング言語だと考るのではなく、Rがプログラミング言語を内包しているのだと考えた方が良いと分かった
伝説のベイジアン先生にベイズの基礎を教えてもらえる「図解・ベイズ統計「超」入門」を読んだ - EchizenBlog-Zwei
「図解・ベイズ統計「超」入門 あいまいなデータから未来を予測する技術」という本を読んだ。 社会人のアヤとケンが社内研修で伝説のベイジアン先生からベイズの基礎を教わる、という設定の会話形式でベイズについて書かれた入門書。社内研修でベイズのプロから指導を受けるとかどんだけ恵まれてるんだ。 アヤさんは大学で統計をやったが数学は詳しくないという設定。ただ時々鋭い質問をする。また統計に詳しいイケメン兄がいる。 ケンくんは知識は全くなく最後まで「わかりません」を連発する。彼女持ちのリア充。 伝説のベイジアン先生は社内研修の講師。ベイズの基礎を豊富な具体例で教えてくれるまじぱない先生。あまりにもいけてるので数カ月後に転職しそうな感じ。 内容は1章が導入、2章が同時確率・条件付き確率、3章がベイズの定理、4章がベイズの定理を用いた事後確率計算の具体例、5章が事例の追加による事前確率の更新(具体例としてナイ
オンラインで無料で読める統計書22冊｜Colorless Green Ideas
はじめに 今回は、ウェブを通じて無料で読むことができる統計に関する書籍を紹介したい。英語で書かれた本が多いが、日本語で書かれた本も若干ある。 入門書 まず、統計の初学者のために書かれた入門書を紹介したいと思う。 福井正康 (2002). 『基礎からの統計学』基礎から扱っている統計の入門書である。統計を扱う際に必要となる場合の数、確率などについて詳しく説明している。理解を助けるための演習問題とその解答がついている。統計処理用のソフトとしてはExcelを使っている。同じサイトに社会科学系の学生向けの数学の教科書もある。 小波秀雄 (2013). 『統計学入門』基礎から扱っている統計の入門書。内容としては、記述統計、確率、確率分布、簡単な推定・検定、相関と線形回帰などがある。確率や確率分布などの理論的な話が占める分量が多いので、分量のわりには、具体的な統計手法はあんまり載っていない。もちろん理論
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pandasでよく使う文法まとめ - Qiita
