🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『Pythonで書くマルコフ連鎖の遷移確率』
https://qiita.com/TeRa_YUKI/items/4edd10a06d1c606aaef4 by @tera_yuki @​Qiita

#python_qiita #確率統計_qiita #マルコフ連鎖_qiita #遷移確率_qiita

Pythonで書くマルコフ連鎖の遷移確率 - Qiita

# 1. はじめに マルコフ連鎖の遷移確率についての記事を書きます。 具体的には、時系列データから遷移確率を求め、行列にする関数を紹介します。 マルコフ連鎖の遷移確率行列をどうこうする関数の紹介ではないことに注意してください。 「...

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『固有値・固有ベクトルの使いみち(2.マルコフ連鎖)』
https://qiita.com/animegazer/items/3deb3f9fba3676a5f25d by @animegazer @​Qiita

#線形代数_qiita #マルコフ連鎖_qiita

固有値・固有ベクトルの使いみち(2.マルコフ連鎖) - Qiita

 インターネットを日常的に利用する現代人にとって、最も身近な固有ベクトルの応用例は、Googleが検索順位を決定するのに使うアルゴリズム**「ページランク」**かもしれません。ページランクという名前はウェブ**ページ**の重要度を決定...

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『[Python]N階マルコフ連鎖で文章生成』
https://qiita.com/k-jimon/items/f02fae75e853a9c02127 by @k_jimon @​Qiita

#python3_qiita #マルコフ連鎖_qiita #文章生成_qiita

[Python]N階マルコフ連鎖で文章生成 - Qiita

#概要 マルコフ連鎖を利用してPythonで文章生成を行う。 #マルコフ連鎖 ###マルコフ過程 wikipediaには以下のように説明されています。 >マルコフ過程(マルコフかてい、英: Markov process)とは、...

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『Python -連続時間マルコフ連鎖の状態遷移シミュレーション』
https://qiita.com/Diaki/items/c963a1e39e04228bccf5 by @diaki @​Qiita

#python_qiita #マルコフ連鎖_qiita #ギレスピーアルゴリズム_qiita

Python -連続時間マルコフ連鎖の状態遷移シミュレーション - Qiita

# 概要 **連続時間**マルコフ連鎖(Continuous Time Markov Chain)の状態遷移シミュレーションを実装します. 利用するアルゴリズムはギレスピーアルゴリズム(Gillespie Algorithm)です.実...

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『「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

#mcmc_qiita #マルコフ連鎖_qiita #ベイズ統計学_qiita

「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) - 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_...

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『「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

#mcmc_qiita #マルコフ連鎖_qiita #ベイズ統計学_qiita

「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) - 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...

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『「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

#mcmc_qiita #マルコフ連鎖_qiita #ベイズ統計学_qiita

「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) - 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...

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『「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

#mcmc_qiita #マルコフ連鎖_qiita #ベイズ統計学_qiita

「データ解析のための統計モデリング入門」の読書メモ - 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$\...