MCMCpystanで交互作用：カテゴリ×数量
「RとStanで始めるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門」「実践編第3部第10章 交互作用：カテゴリ×数量」を対象に，公開されているR，Stanのコードをpython，pystanのコードへと書き直した一例です。...
python
MCMC
MCMCpystanで時変係数モデル
「RとStanで始めるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門」「実践編第5部第4章 時変係数モデル」を対象に，公開されているR，Stanのコードをpython，pystanのコードへと書き直した一例です。Stanの代わ...
pystanpystanで交互作用：カテゴリ×カテゴリ
「RとStanで始めるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門」「実践編第3部第10章 交互作用：カテゴリ×カテゴリ」を対象に，公開されているR，Stanのコードをpython，pystanのコードへと書き直した一例です...
可視化plotSSM関数：python実装
「RとStanで始めるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門」「第5部第2章 ローカルレベルモデル」にて紹介されている「plotSSM関数」のpython実装verになります。 以下のスクリプトを「plotSSM...
Bayespystanでトレンドの構造
「RとStanで始めるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門」「実践編第5部第5章トレンドの構造」を対象に，公開されているR，Stanのコードをpython，pystanのコードへと書き直した一例です。Stanの代わり...
pythonpystanでポアソン回帰モデル
「RとStanで始めるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門」「実践編第8章 ポアソン回帰モデル」を対象に，公開されているR，Stanのコードをpython，pystanのコードへと書き直した一例です。Stanの代わりに...
pythonpythonで処理時間計測
python環境において処理に要する時間を計測する方法についてまとめています。 処理開始前時刻と開始後時刻の差分を計算する方法 timeパッケージを利用し，処理が開始される前の時刻と開始後の時刻の差分を求めることで処理時間を計...
pythonpythonで3-D散布図
matplotlibを利用して3-D散布図を描画する方法についてまとめています。 単純に3-D散布図を描画 import pandas as pd %matplotlib notebook import matplotlib...
pythonpythonで移動平均
時系列データには，トレンドや季節変動など意味ある成分のほかに，不規則な誤差変動が含まれる場合があります。 誤差変動の重畳した時系列データの例 こうした非系統的な誤差変動を平滑化するために移動平均が用いられます。 サンプル...
pythonpythonで分類問題を評価
sklearn.metrics.classification_report sklearn.metrics の classification_report を利用することで，分類問題の評価指標である以下4つを一度に計算可能です。 ...