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yoschi_s

@stern_bow

製造業のDX部門の40代中間管理職◀︎外資コンサル・国内IT企業でDS◀︎ISSL,UT|【取得資格】統計検定1級(統計数理・理工学) ，統計検定準1級(優秀成績賞)，E資格(2023#1)，TOEIC870(2020)|【趣味】筋トレ

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統計検定1級取得後も，数理統計などを学び続けている。これまで読んだ書籍をジャンルごとにまとめた。加えて，読書ルートや読み方についても説明した。詳細はリンクとコメントから。 ▼リンク #統計検定 1級取得後に読んだ数理統計・ #データサイエンス のおすすめ書籍ガイド stern-bow.hatenablog.com/ent…
統計検定1級取得後に読んだ 数理統計・データサイエンスのおすすめ書籍ガイド - jiku log

統計検定1級取得後に読んだ 数理統計・データサイエンスのおすすめ書籍ガイド - jiku log

統計検定1級対策には，こちらの記事がおすすめです！↓ ★統計検定1級対策に関する記事一覧 #統計検定 - jiku log はじめに 統計検定1級取得後も学び続ける必要性を感じた背景 私は，製造業のデータ分析チームでリーダーをしている，データ分析の実務家・中間管理職である。2023年に統計検定1級を取ったが，AI・デー…

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MMMをNumPyroで実装し，パラメータの事後分布からのサンプリングを行なった。 前回記事では，広告効果のパラメータβの事前分布をデータに基づき設定した。このパラメータは，有効サンプル数が他より少なかった。MCMCがしづらいパラメータだったのか…？ ▼③ベイズモデリング stern-bow.hatenablog.com/ent…
MMMをNumPyroで実装③ベイズモデリング - jiku log

MMMをNumPyroで実装③ベイズモデリング - jiku log

はじめに 製造業において，設備点検や保全活動といった具体的な施策に関する意思決定を行なっていくために，因果推論について学ぶこととした。参考書籍は金本拓 ・著「因果推論 ― 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」(オーム社)である。 本記事では，第7章・第7.5節を参照箇所とし，マーケティン…

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統計検定1級の2024年 統計数理 問1は，線形モデル，最尤推定量，漸近分布，検定と，基礎概念のオンパレードな問題である。基礎力チェックにはおすすめの良問である。 ▼統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問1 #統計検定 stern-bow.hatenablog.com/ent…
統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問1 #統計検定 - jiku log

統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問1 #統計検定 - jiku log

はじめに 本記事では，2024年の統計検定1級 統計数理の問1についてまとめてみた。 目次 はじめに 目次 関連リンク [1] 解説 解答例 [2] 解説 解答例 [3] 解説 解答例 [4] 解説 解答例 [5] 解説 検出力 最尤推定量の分散 解答例 まとめ 関連リンク 問題そのものをこちらのブログに掲載することが…

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マーケティングミックスモデル(MMM)における事前分布パラメータの設定方法について学んだ。 残念ながら，深い理解には至らなかったが，パラメータを事前知識に基づいて決めることの重要性を感じた。 ▼MMMをNumPyroで実装②データ・事前分布の設定 stern-bow.hatenablog.com/ent…
MMMをNumPyroで実装②データ・事前分布の設定 - jiku log

MMMをNumPyroで実装②データ・事前分布の設定 - jiku log

はじめに 製造業において，設備点検や保全活動といった具体的な施策に関する意思決定を行なっていくために，因果推論について学ぶこととした。参考書籍は金本拓 ・著「因果推論 ― 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」(オーム社)である。 本記事では，第7章・第7.5節を参照箇所とし，マーケティン…

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統計検定1級では，順序統計量や十分統計量は繰り返し出てくる話題である。過去問を解きつつ，関連する話題をしっかり把握しておくことが重要。 ▼統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問5 #統計検定 stern-bow.hatenablog.com/ent… #統計検定1級
統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問5 #統計検定 - jiku log

統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問5 #統計検定 - jiku log

はじめに 本記事では，2024年の統計検定1級 統計数理の問5についてまとめてみた。 目次 はじめに 目次 関連リンク [1] 解説 順序統計量の確率密度関数 奇関数・偶関数の性質を用いて積分する 解答例 [2] 解説 解答例 [3] 解説 解答例 [4] 解説 解答例 [5] 解説 順序統計量の同時確率密度関数 ラオ…

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金本拓著「因果推論」で紹介されていたMMMをNumPyroで実装し始めた。 まずはシミュレーションデータを作ることだが，シミュレータ作成は対象の理解につながるので重要だと感じた。 ▼MMMをNumPyroで実装①マーケティングシミュレーションデータを眺める stern-bow.hatenablog.com/ent…
MMMをNumPyroで実装①マーケティングシミュレーションデータを眺める - jiku log

MMMをNumPyroで実装①マーケティングシミュレーションデータを眺める - jiku log

はじめに 製造業において，設備点検や保全活動といった具体的な施策に関する意思決定を行なっていくために，因果推論について学ぶこととした。参考書籍は金本拓 ・著「因果推論 ― 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」(オーム社)である。 本記事では，第7章・第7.5節を参照箇所とし，マーケティン…

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統計検定1級の2023年第4問は線形回帰モデルの問題であり，条件付き確率の問題である。 途中でカイ2乗分布の自由度を問われるが，時間が30分しか無いので，証明はせず解答を書くだけ，と割り切るのも大事かも。 ▼統計検定1級過去問解説：2023年 統計数理 問4 #統計検定 stern-bow.hatenablog.com/ent…
統計検定1級過去問解説：2023年 統計数理 問4 #統計検定 - jiku log

統計検定1級過去問解説：2023年 統計数理 問4 #統計検定 - jiku log

はじめに 統計検定1級の統計数理・理工学において，回帰分析の関連テーマ(最小二乗推定・線形単回帰・線形重回帰)は2012年～2022年の間で複数回登場した頻出分野の1つである。 本記事では，線形回帰モデルに関する問題である，2023年の問4についてまとめてみた。 目次 はじめに 目次 関連リンク [1] 概要 解説 解…

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結構重要なことなのですが，統計検定1級の試験内容には統計検定準1級の内容を全て含んでいます。 toukei-kentei.jp/grade/grade…
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あるごん (@argonphysic) profile pictureあるごん@argonphysicNov 8
統計検定準1級ではAICの計算や特徴について公式ワークブックや過去問にも頻繁に登場しているので、 統計検定1級でAICを知らなかった人が多かったというのは準1飛ばしが結構居るんだなと実感する。 (準1級は範囲が広いので1級とは別ベクトルの難しさはある)
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金本拓「因果推論」を読了。本書の見所は， ●因果推論と機械学習・時系列解析の組合せに関する手法が豊富である ●手法の前提・限界を説明している ●とにかく参考文献が豊富である ●説明の構造化が美しい などである。因果推論の中級者向けの良書だった。 ▼読書メモ一覧 stern-bow.hatenablog.com/ent…
「因果推論」読書メモ一覧 - jiku log

「因果推論」読書メモ一覧 - jiku log

はじめに データサイエンスでは，データから規則性を発見し，将来の結果を予測することが重要である。しかし，実務で求められるのは，予測だけではないことも多い。例えば，製造業において，設備の異常を事前に検知できるようになったとする。次に考えたいのは，どのような保全活動を実施すれば，設備故障を減らせるのかという問題である。また…

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明日からは，マーケティングミックスモデル(MMM)をNumPyro で実装した例を紹介する。
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「情報幾何」を読み始めたが，理解を深めるために，赤穂先生の論文を見返している。 私の場合，概念的なものを頭に入れてから細かい定義などを見ていった方が理解しやすいので，情報幾何の使い方をコンパクトにまとめた本論文はありがたい。 ▼情報幾何と機械学習 jstage.jst.go.jp/article/sic…
情報幾何と機械学習

情報幾何と機械学習

計測と制御, 2005 年 44 巻 5 号 p. 299-306

jstage.jst.go.jp
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台風の発生数は，気象庁の統計データに記録されていた。 1951年以降だと，発生数が最多だったのは1967年の39個。 逆に最少だったのは2010年の14個。 data.jma.go.jp/typhoon/stati…
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ウェザーニュース (@wni_jp) profile pictureウェザーニュース
@wni_jpNov 7
【台風発生】32年ぶりの32号 11月7日(土)9時、マリアナ諸島で台風32号(チャンパカ)が発生しました。32号の発生は1994年以来32年ぶりで統計史上9回目。 今年は1月から11月まで毎月台風が発生し、1965年、2015年に続き3回目です。小笠原諸島は今後の進路に注意してください。 weathernews.jp/news/202611/0…
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時系列データを利用した因果探索では，時間的優先性と時間全体の一貫性という考え方を取り入れる。 代表的な手法として，PCMCIやVAR-LiNGAMなどがある。 ▼「因果推論」第8章を読む stern-bow.hatenablog.com/ent…
時系列を伴う因果探索〜「因果推論」第8章を読む - jiku log

時系列を伴う因果探索〜「因果推論」第8章を読む - jiku log

はじめに 製造業において，設備点検や保全活動といった具体的な施策に関する意思決定を行なっていくために，因果推論について学ぶこととした。参考書籍は金本拓 ・著「因果推論 ― 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」(オーム社)である。 本記事では，第8章・第8.4節を参照箇所とし，時系列を伴う…

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時間が限られた試験では，小さな計算ミスが命取りである。練習問題を解いていて計算をミスしたとき，「ケアレスミスだ」で片づけるのではなく，なぜ間違えたのか？という原因を整理し，対策を考えるのが重要。 ▼統計検定 : よくある計算ミス #統計検定準1級 stern-bow.hatenablog.com/ent…
統計検定 : よくある計算ミス #統計検定準1級 - jiku log

統計検定 : よくある計算ミス #統計検定準1級 - jiku log

はじめに 平均の1/nを見落とす 分布の仮定を見落とす 確率分布の変数変換を間違える デルタ法を覚えていない デルタ法の平均が見当たらない 分散のデルタ法の計算を間違える 標準正規分布の数表を見間違える 2項分布の正規近似で，分散を間違える ベイズの公式(特に3変数以上)を間違える 教訓 統計検定準1級では計算ミスは致…

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因果探索の手法を整理した。①制約ベース　②スコアベース　③関数因果モデル　④勾配ベースモデル　などが存在する。 勾配ベース手法では，変数間の関係が循環しないことを制約に入れるが，行列の指数関数が登場し，なかなか面白い。 ▼「因果推論」第8章を読む stern-bow.hatenablog.com/ent…
因果探索の手法〜「因果推論」第8章を読む - jiku log

因果探索の手法〜「因果推論」第8章を読む - jiku log

はじめに 製造業において，設備点検や保全活動といった具体的な施策に関する意思決定を行なっていくために，因果推論について学ぶこととした。参考書籍は金本拓 ・著「因果推論 ― 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」(オーム社)である。 本記事では，第8章・第8.2節を参照箇所とし，因果探索手法…

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植物の成育状況をベイズモデリングする際に，距離的な近さといった空間構造をモデルで表現する方法を整理した。 NumPyroでは，隣接行列を用いる。 ▼「データ解析のための統計モデリング入門」 第11章 空間構造のある階層ベイズモデル stern-bow.hatenablog.com/ent…
「データ解析のための統計モデリング入門」をNumPyroで実装 ～第11章 空間構造のある階層ベイズモデル～ - jiku log

「データ解析のための統計モデリング入門」をNumPyroで実装　～第11章 空間構造のある階層ベイズモデル～ - jiku log

「データ解析のための統計モデリング入門」 読書メモ一覧 - jiku log はじめに 数理統計学より実践的な内容の理解に向けて，久保 拓弥 著「データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC」を読み，第11章「空間構造のある階層ベイズモデル」の読書メモをまとめた。 stern-bo…

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「情報幾何」をざっと読んでみた。第3章が「多様体の基礎」であり，これまで触れてこなかったジャンルであるため，結構大変そうだ。ただ，これさえ乗り切れれば，知っている分野に対する視野は広がりそうな気もする。今読むべきか，悩ましい…。
yoschi_s (@stern_bow) profile pictureyoschi_s@stern_bowNov 5
- 清智也「情報幾何」(共立出版) - 山田璃人「バックエンドの知識地図」(技術評論社) を入手。しっかり読みたい。 kyoritsu-pub.co.jp/book/b102… gihyo.jp/book/2026/978-4-297…
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- 清智也「情報幾何」(共立出版) - 山田璃人「バックエンドの知識地図」(技術評論社) を入手。しっかり読みたい。 kyoritsu-pub.co.jp/book/b102… gihyo.jp/book/2026/978-4-297…
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大変失礼しました。昨日のポストで著者のお名前を間違えておりました。 × 山田璃人 ○ 山田顕人 申し訳ございませんでした。
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因果推論を行うに当たり，因果関係がわからないときは因果探索を行う。因果関係を数学的に扱うには，グラフィカルモデルやベイジアンネットワークなどのモデル化をすることになる。 ▼「因果推論」第8章を読む stern-bow.hatenablog.com/ent…
因果探索の概要〜「因果推論」第8章を読む - jiku log

因果探索の概要〜「因果推論」第8章を読む - jiku log

はじめに 製造業において，設備点検や保全活動といった具体的な施策に関する意思決定を行なっていくために，因果推論について学ぶこととした。参考書籍は金本拓 ・著「因果推論 ― 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」(オーム社)である。 本記事では，第8章・第8.1節を参照箇所とし，因果探索の概…

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「データ解析のための統計モデリング入門」は，統計モデリングに関する良書である。階層ベイズなどの複雑なモデルの場合，計算機によるサンプリングが必要になるが，比較的新しいツールであるNumPyroで実装を試みた。 ▼第10章 階層ベイズモデル ―GLMMのベイズモデル化― stern-bow.hatenablog.com/ent…
「データ解析のための統計モデリング入門」をNumPyroで実装 ～第10章 階層ベイズモデル ―GLMMのベイズモデル化― ～ - jiku log

「データ解析のための統計モデリング入門」をNumPyroで実装　～第10章 階層ベイズモデル ―GLMMのベイズモデル化― ～ - jiku log

「データ解析のための統計モデリング入門」 読書メモ一覧 - jiku log はじめに 数理統計学より実践的な内容の理解に向けて，久保 拓弥 著「データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC」を読み，第10章「階層ベイズモデル ―GLMMのベイズモデル化― 」の読書メモをまとめた。…

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時系列解析の因果推論への応用として，マーケティングミックスモデル(MMM)を学んだ。売上構成を広告の各施策やトレンド・季節要因に分解し，ベイズモデリングで推定する。形状効果やアドストック効果が含まれるのが特徴。 ▼「因果推論」第7章を読む stern-bow.hatenablog.com/ent…
複数施策の効果検証〜「因果推論」第7章を読む - jiku log

複数施策の効果検証〜「因果推論」第7章を読む - jiku log

はじめに 製造業において，設備点検や保全活動といった具体的な施策に関する意思決定を行なっていくために，因果推論について学ぶこととした。参考書籍は金本拓 ・著「因果推論 ― 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」(オーム社)である。 本記事では，第7章・第7.5節を参照箇所とし，複数施策の効…

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