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【ベイズ統計モデリング#4】一般化線形モデル(GLM)の概要 

データサイエンス研究所
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• 【ベイズ統計モデリング#1】概要
第2回 MCMC法
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第3回 MCMCサンプルの扱い
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第4回 一般化線形モデル(GLM)の概要
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第5回 単回帰モデル
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第6回 分散分析モデル
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第7回 重回帰モデル
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第8回 ポアソン回帰モデル
• 【ベイズ統計モデリング#8】ポアソン回帰
第9回 ロジスティック回帰モデル
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第10回 一般線形混合モデル(GLMM)の概要
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第12回 ランダム切片モデル2
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第13回 ランダム係数モデル
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第14回 状態空間モデルの概要
• 【ベイズ統計モデリング#14】状態空間モデル
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Опубликовано:

 

13 окт 2024

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Комментарии : 9   
@eisukeinagaki4951
@eisukeinagaki4951 Год назад
幾つか動画を拝見しましたが、非常にわかりやすいです。化学系研究職で統計に深く足を踏み込み始めた私には、重宝しております。まだ全ての動画を視聴できておらず恐れ入りますが、「ガウス過程回帰モデル」は、こちらの一般化線形モデルの考え方でしょうか。別の動画でご説明済みでしたらすいません。もしお時間あるときにご教授頂けたら嬉しいです。
@dken
@dken Год назад
ありがとうございます! ガウス過程回帰モデルは、簡単に言えばベイズ統計+カーネルです。 また、僕もあまり理解してないのですが、たしかデータ全体を分布として仮定するので、ちょっと一般化線形モデルとは異なるとおもいます。 ですので、ベイズ統計を勉強した上でカーネル(svmでよくでてくる)を勉強し、ガウス過程を学ぶと学びやすいと思います!
@eisukeinagaki4951
@eisukeinagaki4951 Год назад
@@dken ご返事ありがとうございます!なるほどですね、アドバイス頂いた順序を参考に、改めて学んでみます。もし機会がありましたら、ガウス仮定回帰についても動画で解説頂けると嬉しいです!
@doggy9745
@doggy9745 3 года назад
重回帰モデルの P(yn|β,σ)=Norm(yn|μn,σ^2)のとこで質問があるのですが、なぜσ^2がσに、そしてμn がβに変わっているのでしょうか? Norm(yn|μn,σ^2)が正規分布に従うところまでは理解できるのですが、Norm(yn|μn,σ^2)をどう変形(または解釈)すればP(yn|β,σ)になるのでしょうか? すいません、、、、
@dken
@dken 3 года назад
コメントありがとうございます! P(yn|β,σ)の、βとσは求めるべきパラメータを表しています。つまり、βとσさえ値が決まれば、この確率分布は確定することを表しています。 Norm(yn|μn,σ^2)は正規分布のパラメータです。
@doggy9745
@doggy9745 3 года назад
@@dken ありがとうございます!!!理解できました!
@TouYube-i4n
@TouYube-i4n 2 года назад
事前分布を一様分布と仮定するというお話がありましたが、となると事後分布と尤度は比例する、つまりグラフにすると全く同じ形状になる、という認識でよろしいのでしょうか?
@dken
@dken 2 года назад
コメントありがとうございます! 僕はそのような認識です!
@TouYube-i4n
@TouYube-i4n 2 года назад
@@dken ありがとうございます!
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