Rcpp, RcppArmadilloの練習(1)
0. Rcpp,RcppArmadilloの環境構築 実行環境はMac．MacでRcpp,RcppArmadilloをインストールするのはだいぶめんどくさい． Rでinstall.package...
0
1
Comment0
12 search resultsShowing 1~12 results
Stocked
You need to log-in
基礎から分かる時系列分析 4.カルマンフィルタ(ローカルトレンドモデル＋周期モデルの実装)
前回：基礎から分かる時系列分析 3.カルマンフィルタ(ローカルレベルモデルの実装) 4.1 モデルの定義 4.1.1 ローカルトレンドモデル ローカルトレンドモデルは線形な傾き(トレンド)がみら...
0
0
Comment0
基礎から分かる時系列分析 5.マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)(Stanで実装)
前回：基礎から分かる時系列分析 4.カルマンフィルタ(ローカルトレンドモデル＋周期モデルの実装 逐次データ同化における状態の逐次推定は、次のような分布を推定することだった。 フィルタ分布： p(...
2
3
Comment0
基礎から分かる時系列分析 3.カルマンフィルタ(ローカルレベルモデルの実装)
前回：基礎から分かる時系列分析 2.カルマンフィルタ (数理的な導出) 3.1モデルの定義 ローカルレベルモデルとは、次のようなランダムウォークを表す状態空間モデルのこと。遷移行列が単位行列。 ...
2
2
Comment0
基礎から分かる時系列分析 2.カルマンフィルタ (数理的な導出)
2.1カルマンフィルタの適用条件 シミュレーションと観測演算子が共に行列で与えられた状態空間モデル \begin{align} {\bf x}_t=F_t{\bf x}_{t-1}+{\bf v...
3
0
Comment0
基礎から分かる時系列分析 1.時系列分析ひとめぐり
1.0 Rで時系列データを扱う際の基礎 tsクラス：データに時間に関する情報を加えて構造化したもの ts.union()：複数の時系列データを統合する関数 tsp()：開始時点、終了時点、周期を...
2
4
Comment0
効果検証入門 4.差の差分法(DID)とCausalImpact
前回：傾向スコアを用いた分析 効果が広範囲に影響するような介入(法律の施行やスーパーの値引きなど)では、結果変数Yに地域固有の特性が含まれてしまい介入群と非介入群の単純な比較ができない。そこで、...
1
3
Comment0
効果検証入門 3.傾向スコアを用いた分析
前回：効果検証入門 2.介入効果を測るための回帰分析 回帰分析では、共変量で条件づけられた介入の決定が完全にランダム(CIA)であるようなモデルがセレクションバイアスを軽減した。今回はCIAを構...
0
0
Comment0
効果検証入門 2.介入効果を測るための回帰分析
前回：効果検証入門1. セレクションバイアスとRCT 今回は介入効果を測るための回帰を学ぶ。計量経済学と機械学習の文脈では回帰の捉え方が異なる。つまり、計量経済学の目標はパラメータ推定と仮説検定...
1
1
Comment0
効果検証入門 1.セレクションバイアスとRCT
セレクションバイアス：比較しているグループの潜在的な傾向が違うことにより発生するバイアス RCT (Randomized Controlled Trial)：介入の割り当てをランダムにすること。...
0
0
Comment0
ガウス過程(1) 関数y(x)の事前分布のノンパラメトリックな定義 (Python)
PRMLでガウス過程を勉強していて詰まってしまったのでこちらのサイトを参考に実装してみる。 ガウス過程 入力{x_1,...,x_N}に対して{y_1,...,y_N}を出力する関数をfとする。...
3
1
Comment1
ガウス過程(2) ガウス過程回帰
目標変数の事前分布 関数y(x)の事前分布を定義したことで、回帰の目標変数tに対しても事前分布を与えることができる。入力変数{x_n}が与えられたとき、出力{t_n}が次のような回帰モデルに従う...
1
0
Comment0
12 search resultsShowing 1~12 results
Qiita is a knowledge sharing service for engineers.
- You can follow users and tags
- You can stock useful information
- You can make edit suggestions for articles