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自社のサービスにベイズ統計モデリングを取り入れたいので勉強したこと。

はじめに こんにちは、あるいは、こんばんわ。LITALICOアドベントカレンダー2( LITALICOで私がやりたいことはたくさんあるのですが、今日は、その中でも、短期的に取り組みたいことについて書かせていただきます。私は、LITALICOのサービスと統計モデリングは親和性が高いと考えて、必要に応じて取り入れたいと考えております。正直、そこまでの知識を持っていないです、ですが、様々な方が書籍やWe…

自社のサービスにベイズ統計モデリングを取り入れたいので勉強したこと。

はじめに こんにちは、あるいは、こんばんわ。LITALICOアドベントカレンダー2( LITALICOで私がやりたいことはたくさんあるのですが、今日は、その中でも、短期的に取り組みたいことについて書かせていただきます。私は、LITALICOのサービスと統計モデリングは親和性が高いと考えて、必要に応じて取り入れたいと考えております。正直、そこまでの知識を持っていないです、ですが、様々な方が書籍やWe…

【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本

Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…

階層性がある媒介モデル（マルチレベル媒介モデル）で間接効果をベイズ推定する

この記事は Stan Advent Calendar 2016( の17日目の記事です。目下勉強しながらの執筆のため，もし間違いやもっと効率的な方法があれば，ご指摘をいただければ幸いです。 はじめに 媒介分析については，こちらのサイト( なお本記事では、以下のように変数を略記することにします。 - X：説明変数

StanとRでベイズ統計モデリングChapter4のggplot2コードを簡略化すると

この記事は，StanとRでベイズ統計モデリング( なお当日の読書会発表資料は，こちら( 第四章（StanとRStanをはじめよう）以降は，データの特徴を可視化するために有益なggplot2コードが紹介されています。ggplot2はとても素晴らしいRパッケージなのですが，作図コードが長くなってしまう傾向があります。その長さゆえに敬遠されてしまってはもったいないと思い，極力短く書き換えたいと思った次第…

統計モデリングで遊ぶ: StanとPythonでJリーグのチームの強さを数値化する

はじめに 先日 StanとRでベイズ統計モデリング( という本を読みまして、統計モデリングをやってみたい気持ちになりました。とても良い本ですのでオススメです。 StanはRからだけでなく、PythonライブラリのPyStan( 今回の主なVersion Python 3.5.1

野球選手が本塁打を一番打てるのは何歳のときなのかPythonとStanで求める

概要 世の中いろいろと気になることがありますが、やはりもっとも気になるのは「野球選手が本塁打を一番打てるのは何歳のときなのか」だと思います。今回は、メジャーリーグのデータから、ベイズ推定で打者の年齢ごとに本塁打率を求めたいと思います。本当の定義は違いますが、ここでは簡単のため「本塁打率 = 本塁打数 / 打数」と定義します。すなわち、本塁打率とはある選手が打席に立ったとき、（四球の場合などは除いて…

データサイエンティスト協会のスキルチェックリスト「データサイエンス力」を学ぶにはどんな本を読んだらよいか

一般社団法人データサイエンティスト協会 スキルチェックリスト( 注： - 私は本スキルチェックリストの項目をすべてマスターしているわけではありません。ただ、スキルチェックリストはありながら、それをどのように学んでいったらいいかの情報がWEB上になかったので調べてみました。 - 各書籍の紹介は - SE, PG系の方がデータ分析、機械学習をやる必要が出た時にまず手にとるべき一冊(

【随時更新】マシンラーニングエンジニアが機械学習、統計学のおすすめ本を紹介する

概略 データサイエンス、マシンラーニング関連の勉強を始めてそこそこ時間も経ったのでこれまでに読んできた本、参考書の類について紹介していく。既に何人もの人が紹介していたりするわけだが、少しでも参考になれば。 書評というよりは紹介兼感想。 時間を見て少しずつ更新していくつもりなので、『ここに載ってるものだけやれば十分』とはなっていないので注意。 また、実際のところ、実務への応用まで考えるのならば、その…

日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊

東京大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強する上で個人的にオススメな日本語の教科書10冊を簡単に紹介したいと思います． 一般的な方法論・基礎理論 中妻照雄『入門ベイズ統計学』( 簡単な例と実践的な例を使ってベイズ推論の考え方が導入された後，マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の基礎的な事項がまとめられています．基本的な数理統計学が理解できていれば十分読める内容になって…

自社のサービスにベイズ統計モデリングを取り入れたいので勉強したこと。

はじめに こんにちは、あるいは、こんばんわ。LITALICOアドベントカレンダー2( LITALICOで私がやりたいことはたくさんあるのですが、今日は、その中でも、短期的に取り組みたいことについて書かせていただきます。私は、LITALICOのサービスと統計モデリングは親和性が高いと考えて、必要に応じて取り入れたいと考えております。正直、そこまでの知識を持っていないです、ですが、様々な方が書籍やWe…

【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本

Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…

階層ベイズで個性を捉える(PyMC ver.5.7.2)

はじめに あまりベイズモデリングを勉強していなかった私。 なんとなくどういった場面で使うべきか思いつかなかったから。 いくつか本は持っていたが、積んだまま。 そんな時に以下の資料を見た。

妄走！あふれるデータでAnalyだせ、行き先も分からないまま［即席！データサイエンス部署にいきなり配属されたどーにかしないといけない２］

即席！データサイエンス部署にいきなり配属されたどーにかしないといけない( 自分と同じように悩んでいる人がいる、自分より遙か先を走っている人がいる 自分の会社や部署にデータ分析をしている人がいて議論出来る、なんて方は珍しいでしょう、残念ながら、日本では。Rの画面やテキストとにらめっこをしていると受験勉強をしてたときのような茫漠とした不安が襲ってくる。「自分はこのままでいいのか」 dots.( IT勉…

【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本

Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…

野球選手が本塁打を一番打てるのは何歳のときなのかPythonとStanで求める

概要 世の中いろいろと気になることがありますが、やはりもっとも気になるのは「野球選手が本塁打を一番打てるのは何歳のときなのか」だと思います。今回は、メジャーリーグのデータから、ベイズ推定で打者の年齢ごとに本塁打率を求めたいと思います。本当の定義は違いますが、ここでは簡単のため「本塁打率 = 本塁打数 / 打数」と定義します。すなわち、本塁打率とはある選手が打席に立ったとき、（四球の場合などは除いて…

【随時更新】マシンラーニングエンジニアが機械学習、統計学のおすすめ本を紹介する

概略 データサイエンス、マシンラーニング関連の勉強を始めてそこそこ時間も経ったのでこれまでに読んできた本、参考書の類について紹介していく。既に何人もの人が紹介していたりするわけだが、少しでも参考になれば。 書評というよりは紹介兼感想。 時間を見て少しずつ更新していくつもりなので、『ここに載ってるものだけやれば十分』とはなっていないので注意。 また、実際のところ、実務への応用まで考えるのならば、その…

【統計モデリング】2章 確率分布と統計モデルの最尤推定

統計モデリング( 緑本を読んだことがない人も理解できるように書いていく。 教えることが最強の勉強法らしいからね。 統計モデリングの流れ 観測データを得てから、良い統計モデルを作るまでの流れをざっくり説明

統計検定 1 級に合格する方法

はじめに: 統計学の重要性 NTT データ数理システム( (通称、けんちょん) です。 今回は統計検定 1 級について記します。 統計検定( 日常的に大量のデータが溢れている昨今、データ分析(

緑本のBUGSをStanで書いてみた

緑本のBugsをRstanで書いてみた みんな大好き緑本（データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)( 「10.5 個体差＋場所差の階層ベイズモデル」をRstanで書きました。 data { int N;

TechAcademyのPython+データサイエンスコースを受講した感想

記事の内容 TechAcademyのPython+データサイエンスコース( 受講を検討されている方の参考になれば幸いです。 ○受講目的 ○基本情報

統計初心者がベイズ統計学に入門するまでの勉強法

この記事の目的と対象者 この記事は、統計をほとんど勉強したことがない人が、立派に「ベイズ統計」というナウでヤングな統計学について語れるようになるまでの道標を示します。 ドヤ顔でベイズ統計について正しいことを語れるようになる、統計に詳しい人とがガッツリ議論できるようになるぐらいまでがこの記事のゴールです。 この記事の勉強をしたところでベイズ統計を使いこなせるようになるわけではないことに注意してくださ…

データサイエンス初心者に読んで欲しい本3選

下記のようにこれまでたくさんのデータサイエンスの良書を紹介してきましたが、 - 統計初心者が統計モデリング力を鍛えるための勉強法( - 統計初心者が時系列分析を学ぶための勉強法・オススメ本( - 統計初心者がベイズ統計学に入門するまでの勉強法( - 機械学習・ディープラーニング初心者のためのおすすめ勉強順序(

データサイエンス+周辺知識を勉強するために参考にしている本・教材まとめ

データサイエンティストについて調べると必要なスキルとしてエンジニアリング力、データサイエンス力、ビジネス力と言われているので、幅広く勉強するようにはしています。以下書籍、動画などもビジネス分野も含め幅広く整理してみました。まとめてみたら多すぎたので、目的に応じて少しでも誰かの参考になれば幸いです。 勉強するための本や教材を選ぶ際には、実際にデータサイエンティストやデータアナリストとして活躍されてい…

自社のサービスにベイズ統計モデリングを取り入れたいので勉強したこと。

はじめに こんにちは、あるいは、こんばんわ。LITALICOアドベントカレンダー2( LITALICOで私がやりたいことはたくさんあるのですが、今日は、その中でも、短期的に取り組みたいことについて書かせていただきます。私は、LITALICOのサービスと統計モデリングは親和性が高いと考えて、必要に応じて取り入れたいと考えております。正直、そこまでの知識を持っていないです、ですが、様々な方が書籍やWe…

データマネジメント・データ分析に役立つ情報をまとめる

これは何 データマネジメント・データ分析に関する書籍・記事・ツールをまとめます。 特に価値が高いと思う書籍・記事を上に並べています。 どのような分野が存在するのか概観します。 全て読むのは大変なので、興味があったり業務に関連のある分野から目を通しましょう。