アヒル本(StanとRでベイズ統計モデリング)のChapter5にPythonで取り組んでいきます。 練習問題を解いて、本文中に書かれてるグラフをPythonで描いてみます。 なおChapter1~3は導入だったのと、Chapter4は練習問題の内容が「はじめての統計データ分析」と被っていたのでパスします。 Chapter5 基礎的な回帰とモデルのチェック 重回帰 複数の説明変数を用いた回帰のこと 重回帰も結局は正規分布を仮定している 目的 説明変数からの応答変数の予想、及び説明変数の寄与率 分布 複数の説明変数ならScatterplot matrixを利用すると良い MCMCの設定について スケーリング: MCMCを行う前に、各データのオーダーを大体(1前後に)そろえること。 収束がしやすく、早くなる 最大値、標準偏差、標準偏差の倍で割ったりすれば良い 結果の解釈 : モデルの改善に活か
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
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