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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
Joined January 2016
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yoschi_s
@stern_bow
5 months ago
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 https://t.co/U4j08scob2
yoschi_s
@stern_bow
about 10 hours ago
昔の教科書を読んでいると,分散パラメータの階層事前分布に一様分布を使っていることが多いが,最近のコード例では,半コーシー分布や半正規分布を使っていることが多い。この辺りの理由を調べてみても面白そうだ。
yoschi_s
@stern_bow
about 10 hours ago
「データ解析のための統計モデリング入門」をNumPyroで実装することを通じて,個体差と場所差のランダム効果を盛り込む方法を学んだ。NumPyroでは,割と手軽に追加できた。 ▼第10章 階層ベイズモデル ―個体差+場所差のGLMM― https://t.co/8O13VA1QvP
yoschi_s
@stern_bow
1 day ago
@mizsetta
ありがとうございます😊‼️
Who to follow
MATCHA:最適化のモデリングとアルゴリズム(日本OR学会研究部会)
@orsj_matcha
日本オペレーションズ・リサーチ学会の研究部会「最適化のモデリングとアルゴリズム」(MATCHA)です。年1回の学生発表会と年約6回の研究会を開催しています。
Hiroaki SANO
@hiroakis_
A payment processing engineer / Estudio español / A chef dad
IO
@billyio_
データエンジニア/データ系求人のRTと求人サイトの個人開発/ボルダリング/妻猫娘娘/文京区/練馬ナンバー/麻婆豆腐/icon:@popons38
yoschi_s
@stern_bow
1 day ago
来週,人工知能学会全国大会に参加する。フォローしている・されている方とお会いできたら嬉しいが,今の名刺に「統計検定1級」と書いていないので,私とは気付いてもらえないだろうな… ▼名刺に「統計検定1級」を入れた話 https://t.co/HXVVJduPiJ
stern_bow
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ネイピアDS
@ArtHappyMuseum
1 day ago
@stern_bow
無限混合分布の積分にモンテカルロ法(標本1000個)を使い、yの事後予測サンプル(shape=(4000, 9))を生成する処理に、4 秒程度かかりました。 コードはこちらです。参考になれば幸いです🍀 (事後予測の乱数をnumpyで生成すれば、時間短縮できるかもです) https://t.co/vwaTYhddnN
yoschi_s
@stern_bow
1 day ago
@ArtHappyMuseum
いつもありがとうございます😊‼️
yoschi_s
@stern_bow
1 day ago
積分消去をするには数値積分が必要で,モンテカルロ近似などが利用できる。ただ正規分布がからむ数値積分においては,Gauss–Hermite求積法を用いると数値積分に使うサンプル数が少なくて済んだ。
yoschi_s
@stern_bow
1 day ago
階層ベイズモデルは柔軟なモデルを作れるものの,パラメータが多く解釈が大変である。そのため,ランダム効果を積分消去して可視化しやすくする方法をまとめた。 ▼「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 ―予測分布― https://t.co/o6Vsj10i0r
yoschi_s
@stern_bow
1 day ago
MCMCが終わってからが,ベイズ統計の本番なんだなと実感…。
yoschi_s
@stern_bow
1 day ago
階層ベイズモデルは柔軟なモデルを作れるものの,パラメータが多く解釈が大変である。そのため,ランダム効果を積分消去して可視化しやすくする方法をまとめた。 ▼「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 ―予測分布― https://t.co/o6Vsj10i0r
yoschi_s
@stern_bow
1 day ago
階層ベイズモデルは柔軟なモデルを作れるものの,パラメータが多く解釈が大変である。そのため,ランダム効果を積分消去して可視化しやすくする方法をまとめた。 ▼「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 ―予測分布― https://t.co/o6Vsj10i0r
yoschi_s
@stern_bow
1 day ago
@mizsetta
おはようございます☀ デザインの都合ではなく,名刺作成依頼を出すときに,私が忘れてしまっただけです😅
yoschi_s
@stern_bow
2 days ago
基本に立ち返って,ベイズ統計学の名著であるピーター・D・ホフ先生の「標準ベイズ統計学」を読み始めた。
yoschi_s
@stern_bow
2 days ago
「データ解析のための統計モデリング入門」をNumPyroで実装している。階層ベイズモデルは,サンプルの個性を表現するランダム効果を取り入れられるが,事後分布の計算にはMCMCが便利である。 ▼第10章 階層ベイズモデル GLMMのベイズモデル化 https://t.co/Y1DFlqiK42
stern_bow
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大澤裕一
@HirokazuOHSAWA
3 days ago
AI・データサイエンス時代に取るべき資格は「統計検定」だと思う理由|社会人の学習塾:リラーニングラボ https://t.co/rclR3obnBr
yoschi_s
@stern_bow
3 days ago
統計モデリングの名著「データ解析のための統計モデリング入門」(通称・緑本)のMCMCコードを,Pythonで使えるモダンなライブラリであるNumPyroで実装し始めた。順次公開していく。緑本学習の一助になれば幸いである。 ▼第9章 GLMのベイズモデル化と事後分布の推定 https://t.co/VdcrfkcXJk
stern_bow
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はてな
@hatenapr
4 days ago
tex記法のアップデートに伴い、一部の拡張機能の変更をお願いします - はてなブログ開発ブログ https://t.co/bgMbZbIqm9
yoschi_s
@stern_bow
4 days ago
先月の学びを振り返ってみた。NumPyroを使いまくったので,だんだんと知識が増えてきた。頭の整理がてら,今後まとめてみたい。また,久しぶりに読んだ緑本も,前より理解出来るようになった。 ▼2026年5月の学びの振り返り https://t.co/8hlsosOQNG
stern_bow
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清水 団 Dan Shimizu
@dannchu
5 days ago
@TanteiKonanDayo
ありがとうございます。実は私立の学校ですが、今校長です。
yoschi_s
@stern_bow
6 days ago
はてなブログのMathJaxアプデで,数式の太字に用いる\boldsymbolが正しく表示されなくなった。 とりあえず数式っぽく表示させる応急処置と,元通り表示させる恒久対策をまとめた。 ▼はてなブログのMathJaxアップデートで \boldsymbol が崩れた話と,その現実的な解決策 https://t.co/dtyUH7A2KX
yoschi_s
@stern_bow
6 days ago
今日で666日連続投稿だった。いつも読んで頂けてありがたい☺️ ▼jiku log データサイエンスの核心を掴む : 学びと発見の記録 https://t.co/1e1KbNuWu3
yoschi_s
@stern_bow
6 days ago
可視化機能が優れている点や,関数が充実している点であった。モデリング結果の妥当性を確認するには可視化が便利であり,自分で実装しなくていいのは分析を進めるうえで有利である。
yoschi_s
@stern_bow
6 days ago
「RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門」をNumPyroで実装しなおしつつ読了した。 NumPyro は,統計モデリングと他の処理(可視化など)をシームレスに実施出来るのがメリット。R・Stanのメリットは, ▼読書メモ一覧 https://t.co/AAZbkJ2WQL
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