[B! statistics] flyeagleのブックマーク

食べログ3.8問題に終止符を打つ

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp

flyeagle 2019/10/16

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藤井四段で学ぶ最尤推定、MAP推定、ベイズ推定 - Qiita

藤井四段の連勝が止まらないですね。 21日の対局に勝利して、連勝記録を１位タイの28連勝まで伸ばしてきました。26日の対局で勝利すれば単独トップになります。そんな藤井四段の対戦成績は28勝0負。勝率でいうと1.000です。クラクラするような成績ですが、この「勝率」とは何かを少し数学的にみてみましょう。単純に言葉だけをみると「藤井四段が勝利する確率」ではないかと考えられます。つまり $$P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$$かのように感じます。ではここで、26日の対局で藤井四段が勝利する確率はどれだけでしょう？ $P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$として考えると、これはつまり藤井四段は必ず勝つので、100%になってしまいます。しかし、もちろんそんなことはありません。藤井四段ですらも負けることはあるはずです。実はここ

flyeagle 2017/06/28

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http://bdm.change-jp.com/?p=1341

flyeagle 2015/02/18

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産総研：ビッグデータから新たな科学的発見をもたらす統計手法を開発

ビッグデータからの科学的発見のためには、正確な検定値（Ｐ値）の算出が必要。超高速アルゴリズムを用いた新たな統計検定手法を開発し、発見力を大幅に改善した。物理学、医学、化学など全ての実験科学において世界中での広い利用が期待される。ＪＳＴ課題達成型基礎研究の一環として、産業技術総合研究所生命情報工学研究センターの津田宏治　主任研究員（ＪＳＴＥＲＡＴＯ「湊離散構造処理系プロジェクト」グループリーダー）、東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻の瀬々潤　准教授、理化学研究所統合生命医科学研究センターの岡田眞里子チームリーダーらは、従来に比べて格段に高い精度で誤発見の確率を示す検定値（Ｐ値）を計算するアルゴリズム（手順）を開発しました。自然科学で得られるデータ量は増加の一途をたどり、これらを有効に解析できる方法が望まれています。しかし、従来の統計検定手法は観測できる