統計学に関係するやつ全般

統計/機械学習

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はじめに

健康のためにバランスの良い栄養素を摂る必要があるのはわかるんですが、必要な栄養素が多くてこの辺の知識に疎い私のような人間にとっては覚えるのはかなり厳しいです。例えば、厚生労働省作成の「日本人の食事摂取基準(2020年版)」は下 ...

統計/機械学習

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はじめに

2023年3月、GoogleからMeridianというMarketingMixModel(以下、MMM)のパッケージが一部公開されました。

Googleは以前からLight weight MMMというライブラリをオ ...

統計/機械学習

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はじめに

私は普段、M1コンサルタント・M1サイエンティストをやっている者です。
自分たちでM1優勝を目指す傍ら、M1に出場する芸人さんのコンサルもしています。

毎年やっているM1分析の連載も、早くも3年目となりまし ...

統計/機械学習

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グラフィカルラッソのハイパーパラメータはクロスバリデーション(CV)でも決めることができます。

この辺は、例えば井出先生がサラッと言及1してたり、論文を漁ると普通に「CVで決めました」などと書かれていますが、日本語で具体的 ...

統計/機械学習

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線型回帰モデルに対する正則化は、あえて回帰係数にバイアスを持たせることで汎化性能を高めたり、多重共線性の問題を回避したりすることができる技術です。正則化を用いる場合、最小化する損失関数は以下の形になります。

$$\frac ...

統計/機械学習

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回帰分析を題材に、特徴量と目的変数それぞれを標準化するかしないかでどのように結果が変わるかを確認してみます。

なお、標準化の定義は以下の式の通り、平均0分散1にスケーリングするものとします。また、テストデータに対する標準化 ...

統計/機械学習

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こちらの記事で正規分布の和、差、積、商の分布を可視化しましたが、それを通してコーシー分布はやっぱりおかしいなと思ったので、コーシー分布の振る舞いをもっと詳しくみていこうと思います。

コーシー分布とは?

連続な確立分布で、基本 ...

統計/機械学習

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正規分布に従う2つの独立な確率変数を変数変換した分布は、特性関数を使ったり、同時分布とヤコビアンを使ったりして求められます。しかし、変数間の独立性の仮定をとっぱらっただけで急激に難しくなります。なんなら独立性の仮定があっても積、商の分 ...

統計/機械学習

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年末ジャンボに向け、一攫千金を得るためにこれまで培ってきた統計学の知識を活用する時が来ました。

既存戦略を踏まえ、何かいい方がないか探っていきたいと思います。

前提

本件では2022年に開催された「年末ジャンボ宝 ...

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はじめに

多重共線性、通常 “マルチコ” について、名前は良く聞くし、なんだかよくないものだということは知っているけど、それが起きる原理や結果の解釈をどうすればよいのかよくわからない、という方は多いのではないでし ...