RStanで『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた
こんばんは、ゆるふわの対極であるところのガチムチ角刈り系のberoberoです。 この記事はR Advent Calendar 2013の26日目の記事になります。 12/22(日)にBUGS/Stan勉強会#2がドリコム株式会社にて催されました。そこで2つ発表をしました。そのうちの1つ「『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた」に関する詳細＆補足＆苦労話をここで書きたいと思います。RStanというパッケージでRからStanというMCMCサンプリングソフトを使っています。 最初に発表内容のスライドは以下になります。ざっと見るにはこれで十分です。 『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた from berobero11 以降ではスライドごとに簡単に補足していきます。 まずは元となった書籍の紹介です。時系列解析の第一人者による分か
第2回BUGS/Stan勉強会を開催しました - Analyze IT.
新年、あけましておめでとうございます。今年もよろしくお願い致します。 さて、昨年末のことで遅くなってしまい大変恐縮ですが、第2回BUGS/Stan勉強会を開催致しました。 BUGS/Stanって何？ 前回のBlogの繰り返しではありますが、BUGS/Stanとは何ぞやということを説明しておくとベイズ推定による柔軟なモデリングを実現するためのDSL言語です。 これでモデルを記述すると、非エンジニアなデータ解析屋のみなさんでも（比較的）簡単にデータ分析が出来ます！ このあたりの技術は日本語で枯れていないのでこの勉強会を通して色々と技術を枯らして行きたいと思います。 特にベイズモデリングは恣意性が高く、細かいテクニックと経験が必要なのでそういった悩みのあたりも共有できたらと思っています。 Togetterまとめ xiangze750さんがTogetterで今回の勉強会に伴うつぶやきを纏めてくださ
『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた
5. Year Month Day Wday Weather Head.count 2012 1 1 0 1 0 2012 1 2 1 1 7800 2012 1 3 2 1 0 2012 1 4 3 2 19400 2012 1 5 4 1 32000 2012 1 6 5 3 0 … … … … … … 2013 12 27 5 5 14100 2013 12 28 6 3 6300 2013 12 29 0 1 17700 2013 12 30 1 1 0 2013 12 31 2 2 0 天気 曜日 0: 日 1: 月 … 6: 土 1: 2: 3: 4: 5: 晴れ 曇り 雨 大雨 雪 Sale 39.225 44.043 51.804 92.846 126.064 99.976 … 148.769 49.090 126.074 67.274 56.311 近くのイベント の参加
とある病んだ院生の体内時計（サーカディアンリズム）
StanのToDoリストが長すぎて若干引き気味のberoberoです。 BUGS/Stan勉強会#2の発表した内容の一つを紹介をしたいと思います。 スライドは埋め込んで、ソースコードのコピペ＆解説をメインにします。 使用したデータは以下。自由に使ってください。 ・元データ: data.txt ・起床時刻だけ抜き出したもの: data_sleepout.txt ・起床時刻から起床時刻の時間: data_out2out.txt ・起床時刻の累積時刻: data_cum.txt まずはじめに起床時間の分布のパラメータを求めたStanコードは以下になります。 7行目・11行目、Stanでvon Mises分布を使うときはsigmaをある程度小さくしましょう。 kickするRコードは以下になります。 9行目: von Mises分布に渡すために0-24を0-2πに変換しています。 次に起床時刻から起
Stan
Stan is a state-of-the-art platform for statistical modeling and high-performance statistical computation. Thousands of users rely on Stan for statistical modeling, data analysis, and prediction in the social, biological, and physical sciences, engineering, and business. Stan interfaces with the most popular data analysis languages (R, Python, shell, MATLAB, Julia, Stata) and runs on all major pla
RStan Getting Started
This version is not yet officially released, but it provides access to a more recent version of the Stan language than the latest official RStan release. See the Configuring C++ Toolchain and Verifying Installation sections below to make sure you have the necessary setup for compiling Stan programs (you can ignore the Installing RStan section below). Latest Released Version: 2.26.3 (September 20
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