『時系列分析と状態空間モデルの基礎』
時系列分析と状態空間モデルの基礎—RとStanで学ぶ理論と実装— 馬場真哉, プレアデス出版, 2018 MARUZEN&ジュンク堂書店札幌店にて購入。
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SappoRo.R #8に いってきました
SappoRo.R #8へいってきました。ということで、メモです。 @daihikoさんの初心者向けワークショップ psychパッケージのcorr.test()は、総当たりで相関係数とp値..
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スタイン推定量を計算してみた
『ベイズモデリングの世界』講義1にでてくるスタイン推定量を計算してみて、誤差平方和の期待値がちいさくなることを確認してみたメモです。
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ゼロがなくなったポアソン分布のパラメーターを切断ポアソン分布で推定する
先日のモデルですが、Stanでは切断ポアソン分布をつかえるので、それをつかえばよいのでした。
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ゼロがなくなったポアソン分布のパラメーターをData augmentationで推定する
ゼロがなくなったポアソン分布のパラメーターをData augmentation（データ拡大）で推定するということをやってみたメモです。 【追記 2017-12-09 10:30】 すみま..
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『ポアソン分布・ポアソン回帰・ポアソン過程』をRで再現してみる(7)
点配置の比較をしてみます。Stanをつかいます。
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『ポアソン分布・ポアソン回帰・ポアソン過程』をRで再現してみる(6)
非定常ポアソン過程です。
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『ポアソン分布・ポアソン回帰・ポアソン過程』をRで再現してみる(5)
カルバック・ライブラー情報量とか、平均対数尤度と最大対数尤度との差とか。
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『ポアソン分布・ポアソン回帰・ポアソン過程』をRで再現してみる(4)
分散の不変推定量とか、最尤推定値の漸近正規性とか。
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『ポアソン分布・ポアソン回帰・ポアソン過程』をRで再現してみる(3)
グラフにかぎらず、再現してみようかと。
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