stan推定後の可視化について Tokyo.R#94stan推定後の可視化に便利なパッケージとその関数について紹介します。 ・stanfitオブジェクトについて ・rstanパッケージの関数 ・bayesplotパッケージの関数 ・tidyverseでstanfitを扱う
状態空間モデルをStanで推定するときの収束を良くするコツ | Logics of Blue
この記事では、状態空間モデルをStanで推定するときの収束を良くするコツを説明します。 コードはGitHubから参照できます。 状態空間モデルは説明能力が高く、データに合わせて柔軟に構造を変えることができます。しかし、あまりに複雑な構造を指定すると、結果が収束しないこともしばしばあります。 収束が悪い時には、弱情報事前分布を指定したり、MCMC実行時の設定を変える(iterやwarmupを増やす等)で対応することが多いと思います。こちらの方法で多くの場合は解決しますが、複雑なモデルですと、そもそものStanコードの実装の方法から変えた方が良いかもしれません。 この記事では、状態空間モデルの収束を良くするために、Stanコードの書き方を工夫するやり方を紹介します。 良いやり方は無いかなと調べていたところ『Bayesian structural time series modeling』という
Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List (With Full R Code)
Tutorial R Tutorial ggplot2 ggplot2 Short Tutorial ggplot2 Tutorial 1 - Intro ggplot2 Tutorial 2 - Theme ggplot2 Tutorial 3 - Masterlist ggplot2 Quickref Foundations Linear Regression Statistical Tests Missing Value Treatment Outlier Analysis Feature Selection Model Selection Logistic Regression Advanced Linear Regression Advanced Regression Models Advanced Regression Models Time Series Time Serie
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
A/B テストで施策の効果を検証！エンジニアのための R 入門 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。 エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインです Python, Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS は Mac を前提として説明するので、Windows
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dplyr で DB にクエリを投げる時に CASE 式を使いたい #rstatsj - Qiita
統計解析ソフトRのスクリプト集 名古屋大学補助教材（石井秀宗）