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『「データ解析のための統計モデリング入門」の読書メモ（第11章）』
https://qiita.com/yoshiakiono/items/d4fce166e1fa18e404af by @yoshiakiono @Qiita

# 11 空間構造のある階層ベイズモデル ## 11.1 例題：一次元空間上の個体数分布図11.1：一次元的に分布する50個の調査区画$j$それぞれで架空植物の個体数$y_j$を数える．図11.2：調査区画ごとの個体数$y_...

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『「データ解析のための統計モデリング入門」の読書メモ（第10章）』
https://qiita.com/yoshiakiono/items/deb1535df499979f8ffa by @yoshiakiono @Qiita

# 10 階層ベイズモデル -GLMMのベイズモデル化- ## 10.1 例題：個体差と生存種子数（個体差あり）架空植物100個から種子8個ずつを採取．個体$i$で生存している種子数$y_i$．図10.1(B)：生存種子数...

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『「データ解析のための統計モデリング入門」の読書メモ（第9章）』
https://qiita.com/yoshiakiono/items/dbfb590e72a69966b97a by @yoshiakiono @Qiita

## 9.1 例題：種子数のポアソン回帰（個体差なし）例題：架空植物20個体のサイズ$x_i$，種子数$y_i$．目的：平均種子数が体サイズにどう依存しているか調べる．個体差なし$\to$ポアソン分布で表現できる．第3章の例...

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『「データ解析のための統計モデリング入門」の読書メモ』
https://qiita.com/yoshiakiono/items/2c830dc57aeacfbf0b38 by @yoshiakiono @Qiita

## 8.2 ふらふら試行錯誤による最尤推定最尤推定量が解析的に求められない場合．ここでは「効率が悪く精度も良くない試行錯誤による方法」を紹介．生存確率を0.01きざみでとる．適当な初期値を考える．$q$=0.3．そこから$\...

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『[書評]ベイズ推論による機械学習入門』
https://qiita.com/curshey/items/624f26ceeafa38f9ba23 by @curshey @Qiita

ベイズ統計学に基づいた機械学習をするに当たって、その根底にある数学理論をまとめたのが本書になります。前提知識として、線形代数や微積分の知識があるといいと思いますが、本書はかなり丁寧に書かれており、補足が充実しているので、読みやすいと思...

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『[書評]ベイズ推論による機械学習入門』
https://qiita.com/curshey/items/624f26ceeafa38f9ba23 by @curshey @Qiita

ベイズ統計学に基づいた機械学習をするに当たって、その根底にある数学理論をまとめたのが本書になります。前提知識として、線形代数や微積分の知識があるといいと思いますが、本書はかなり丁寧に書かれており、補足が充実しているので、読みやすいと思...