Think Bayes 2# by Allen B. Downey Think Bayes is an introduction to Bayesian statistics using computational methods. Print and electronic versions of this book are available from Bookhop.org, Amazon, and O’Reilly Media. For each chapter, there is a Jupyter notebook, below, where you can read the text, run the examples, and work on the exercises. You can read the free version of the book by followi

Welcome to IMS2 This is the website for Introduction to Modern Statistics, Second Edition by Mine Çetinkaya-Rundel and Johanna Hardin. Introduction to Modern Statistics, which we’ll refer to as IMS going forward, is a textbook from the OpenIntro project. IMS2 is currently under construction, it’s planned to be released in Spring 2024. The first edition of the book is available at openintro-ims.net

他の説明も見つけました。それは 観察値の数から推計値を除いた数 のような説明でした。 観察値の数というのは上記の例で言えばa, b, cの3つです。 このa, b, cから計算された「平均」という値は”推計値”です。 観察値の数”３”から、推計値である平均の値の数”１”を引くとそれが”自由度”であると考えます。 これは単に”自由度というものをそのように設定した”というだけで、ここまで聞いても腑に落ちません。 自由度を使う場面は分散の計算でお目にかかります。 分散を使って調べてみましょう。 あるデータの母集団からサンプリングされたデータ数ｎの”標本平均”の計算は xˉ=∑i=1nxin\bar{x} = {\sum_{i=1}^{n} {x_i} \over n}xˉ=n∑i=1n​xi​​ です。これはいままで通り。 データのばらつき(分散)を考えるときは、偏差の和は ∑i=1n(xi−x

私のホーム・ページにようこそ 制作協力：福井崇人・一場知之/最後の訂正:2023年1月15日 [ 英語 | 日本語 ] 研究・教育活動の主な分野 統計学、計量経済学、数理・計量ファイナンス、経済統計学、データサイエンス(統計科学) 最近の活動 社会協力活動 国土交通省第三者委員会委員(建設工事受注動態統計調査の不適切処理問題, 2021.12.23-2022.1.14) 報告書, 国土交通省 研究協力 経済時系列解析プログラム・季節調整法X12SIML(佐藤整尚先生, 2023.2.1) 日本語解説, 英語解説 新刊 「データ分析のための統計学入門」("OpenIntro Statistics, 4th Edition" by D.Diez, M.Cetinkaya-Rundel and C.Barr, 日本語印刷版(誤植訂正版), 日本統計協会, 小暮厚之氏・吉田靖氏と共訳,2021年3

Larry Leemis, Professor Education B.S., Mathematics, Purdue University M.S., Applied Mathematics, Purdue University Ph.D., Industrial Engineering, Purdue University Mailing address Department of Mathematics William & Mary P.O. Box 8795 Williamsburg, VA 23187-8795 e-mail address MY_LAST_NAME[At]math[DoT]wm[DoT]edu Office Jones Hall, 116 757-221-2034 Research Interests Reliability Simulation Probabi

This is the online version of Causal Inference: The Mixtape Causal inference encompasses the tools that allow social scientists to determine what causes what. In a messy world, causal inference is what helps establish the causes and effects of the actions being studied—for example, the impact (or lack thereof) of increases in the minimum wage on employment, the effects of early childhood education

株式会社 Preferred Networks 岡野原 大輔 @hillbig 生成モデルは世界を どのように理解しているのか 「統計的機械学習」の中核としての 統計数理シンポジウム 2023/05/25 アジェンダ • 現在の代表的な生成モデル 大規模言語モデル/ 拡散モデル • 自己教師あり学習 / メタ学習 • 未解決問題 岩波書店 2023 一般向け 関連書籍 岩波書店 2023 専門家向け 技術評論社 2021 2022 ディープラーニングの基礎知識 日経BP 2022 個別の深い話題 生成モデル x ~ p(X | C) X: 生成対象 C: 条件 • 生成モデル：対象ドメインのデータを生成できるようなモデル – テキスト、画像、動画、化合物、行動列 等 – 条件を通じて、制約、指示、対象ドメインなどを指定する （条件付き生成モデルの方が学習の面でも使いやすさの面 でも有利であ

偶然誤差の性質から確率論や統計学でよく用いられるガウス分布（正規分布）を導出してみよう。 真の値 \(X\) をもつある量の測定を行うことを考える。この測定には系統誤差は含まれず、偶然誤差のみが発生するものとしよう。偶然誤差については経験にもとづく次のガウスの公理がある： 大きさの等しい正と負の誤差は等しい確率で生じる。 小さい誤差は大きい誤差より起こりやすい。 ある限界値より大きな誤差は実際上起こらない。 さて、具体的にある測定を実施することで得られた測定値を \(x\) とすると、そのときの誤差 \(\varepsilon\) は \begin{equation} \varepsilon = x - X \label{error} \end{equation} で与えられる。ある大きさの偶然誤差が発生する確率を誤差 \(\varepsilon\) の関数とし、その確率密度関数を \(f