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​『ベイズの定理の計算をグラフでイメージする』
https://qiita.com/yuji96/items/6dd521270c210df8397a by @yuji96 @​Qiita

#machinelearning_qiita #statistics_qiita

ベイズの定理の計算をグラフでイメージする - Qiita

# ベイズの定理 ```math p(C_k|x) = \frac{p(x|C_k)p(C_k)}{p(x)} ```  **ベイズの定理**を使って**事後確率** $p(C_k|x)$を求める過程を、**尤度**(クラス別密度...

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​『ガンマ分布のパラメータ指定方法まとめ』
https://qiita.com/kidaufo/items/2a5ba5a4bf100dc0f106 by @kidaufo @​Qiita

#python_qiita #statistics_qiita #確率分布_qiita #stan_qiita #pymc3_qiita

ガンマ分布のパラメータ - Qiita

# ガンマ分布とは ガンマ分布は正の連続値をとる値のモデリングに使われる。 パラメータは2つあるが、ライブラリによって微妙に定義が違ったり、平均値、分散がどの程度になるか分かりづらく、いつも調べている気がするので、まとめておく。 #...

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​『ガンマ分布のパラメータ』
https://qiita.com/kidaufo/items/2a5ba5a4bf100dc0f106 by @kidaufo @​Qiita

#python_qiita #statistics_qiita #確率分布_qiita #stan_qiita #pymc3_qiita

ガンマ分布のパラメータ - Qiita

# ガンマ分布とは ガンマ分布は正の連続値をとる値のモデリングに使われる。 パラメータは2つあるが、ライブラリによって微妙に定義が違ったり、平均値、分散がどの程度になるか分かりづらく、いつも調べている気がするので、まとめておく。 #...

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​『「社会科学のためのベイズ統計モデリング」2章~3章を読みながら悩んだところ』
https://qiita.com/kyn02666/items/23c8f0929bca62438c29 by @kyn02666 @​Qiita

#statistics_qiita #stan_qiita

「社会科学のためのベイズ統計モデリング」2章~3章を読みながら悩んだところ - Qiita

# はじめに [Stan Advent Calendar 2019](https://qiita.com/advent-calendar/2019/stan) 19日目の記事です。ただStanとは関係ないです。 2019年12月1...

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​『statsmodelsによる誤差修正モデル入門』
https://qiita.com/innovation1005/items/d53d9ba4f9e8ee1832c6 by @innovation1005 @​Qiita

#statistics_qiita #python3_qiita #datascience_qiita #statsmodels_qiita

statsmodelsによる誤差修正モデル入門 - Qiita

自学ノートとしてメモ書きしてみました。 GrangerとNewbold(1974)とYule(1936)により導入された誤差修正モデル(error correction model: ECM)は多変量の時系列モデルで、分析対象となる...

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​『傾向スコアを用いた因果推論に関する資料』
https://qiita.com/Ryuichirou/items/a118e51c78edafed2477 by @ryuichirou @​Qiita

#machinelearning_qiita #statistics_qiita

傾向スコアを用いた因果推論に関する資料 - Qiita

ガッと調べたときの内容をまとめます。 ## Books - [Causal Inference Book | Miguel Hernan | Harvard T.H. Chan School of Public Health](h...

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​『ゼミサマリ : Orthogonal Random Forest』
https://qiita.com/norihitoishida/items/75b3e6869edede1f27d5 by @norihitoishida @​Qiita

#機械学習_qiita #statistics_qiita #economics_qiita #randomforest_qiita #breadhouse_semi_qiita

ゼミサマリ : Orthogonal Random Forest - Qiita

## 概要 [パンハウスゼミ](https://twitter.com/breadhouse_semi)のサマリです。 テーマ : Orthogonal Random Forestに関する3本。 スライドリンク : 追記予定 発表者 ...

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​『statsmodelsによる一般化推定方程式入門』
https://qiita.com/innovation1005/items/42a64213ac725719c785 by @innovation1005 @​Qiita

#python_qiita #機械学習_qiita #machinelearning_qiita #statistics_qiita #入門_qiita

statsmodelsによる一般化推定方程式入門 - Qiita

StatsmodelsはPythonというプログラミング言語上で動く統計解析ソフトです。statsmodelsのサンプルを動かすにはPCにPythonがインストールされている必要があります。まだインストールされていない方は[Jupyt...

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​『statsmodelsによる線形回帰の理解』
https://qiita.com/innovation1005/items/b712ce54a7a697a9bf03 by @innovation1005 @​Qiita

#python_qiita #機械学習_qiita #machinelearning_qiita #statistics_qiita #入門_qiita

statsmodelsによる線形回帰の理解 - Qiita

# 線形回帰モデル 独立同一に分布する誤差と分散不均一性、または自己回帰モデルにしたがう誤差の場合の線形回帰モデルは |日本語|statsmodels| |:-:|:-:|:-:| |一般最小二乗法|OLS| |加重最小二乗法|W...

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​『statsmodels:一般化線形モデル』
https://qiita.com/innovation1005/items/8b8a2ca2176134692155 by @innovation1005 @​Qiita

#python_qiita #statistics_qiita #datascience_qiita #statsmodels_qiita

statsmodels:一般化線形モデル - Qiita

# 一般化線形モデル(Generalized linear model) 1972年にネルダーとウェダーバーンによって提唱された、一般化線形モデル(GLM)は、一般的な線形回帰のモデルに正規分布以外の分布を反応変数の誤差項にもつこと...