ill-identified diary

所属組織の見解などとは一切関係なく小難しい話しかしません

RでOlley-Pakesの構造推定を書く例とbookdown

先日の第83回Tokyo.Rで構造推定に関する発表をした. 以前の発表資料(https://github.com/Gedevan-Aleksizde/20190703_ML_ECON)の加筆が直前まで長引いてたため, 正味3日くらいしか準備できる時間がなかった. そこで以前の発表ですこしだけ触れた構造推定につ…

計量経済学と機械学習の関係 –AI はさだめ, さだめは反事実 (転送用)

第80回Tokyo.Rの発表の補足として書かれた長文

IRIS: R 質問チャンネルで再現性を担保するための標本抽出器

概要 イントロダクション 再現性に関する解説 「初心者の質問」特有の問題 補足:「再現性」と「再現可能性」 不変的で再現可能な入門用標本抽出器, IRIS の提案 解説 意味がわからない人へのネタバレ その他 概要R の初心者の質問などで役立つように再現性を…

三国志で学ぶデータ分析 (原稿写し)

2019年Japan.Rで公開した怪文書のhtml版

[メモ] R 上でディープラーニングをGPUで動かす: Mxnet, tensorflow, keras

Ubuntu OS, R 上で GPU 版 mxnet や keras (tensorflow) を動かしたかったのでインストールした話.

[R] CausalImpact でできること, できないこと

CausalImpact パッケージに関して, ただひたすら長いだけのうんちく書いた. 27ページ相当.

[R] 飯野山 (讃岐富士) は正規分布らしいのでパラメータを推定する

近年, 飯野山が正規分布と言われて久しい. しかしながら, 具体的なパラメータを推定した先行研究は存在しない. 本稿では, 正規分布への当てはめを行うとともに, 飯野山の分布形状のもつ非ガウシアンな要素に着目し, 頂点付近が平坦になる分布に関しても議論…

[R] [stan] bayesplot を使ったモンテカルロ法の実践ガイド

図1: Monte-Carlo, from Neugebauer (2018) イントロダクション モンテカルロ法とは どこを見て収束を確認するか トレースプロット GR統計量 を確認する. 多重連鎖はいくつ必要か 自己相関関数 (ACF, コレログラム) 有効サンプルサイズ 事後診断ツール bayes…

[四月馬鹿][機械学習] 非線形分類アルゴリズム「HotPot」を新開発しました!

機械学習のエイプリルフール記事です.

[メモ] Mendeley: Exodus ~Mendeley から Zotero への移行の手引き~

Mendeley から Zotero へ移行するときのメモ

「AIの正体は最小二乗法」記事を読み解く

小林慶一郎氏の『AIと超人類の時代 弱者がもつ強み』の解説

[計量経済学] [機械学習] Generalized Random Forest (GRF) について

概要 予備知識のセットアップ 目的は因果推論 一般化モーメント法 (GMM) カーネル回帰 ランダムフォレスト 本題 参考文献 概要Athey, Tibshirani, & Wager (2016, Generalized Random Forests) で提案されている Generalized Random Forest (GRF) について解…

[R] [OpenStreatMap] 東京の道路データをグラフに要約する

R を使い OpenStreetMap API で道路データを取得してグラフを作る話

[R] fb Prophet の解剖で学ぶベイズ時系列モデリング

prophet パッケージを例にベイズ統計モデルについて説明する

誤った図解から学ぶロジスティック回帰の性質

発端 www.datasciencecentral.com というData Science Central の記事が,"A good reminder that Data Science Central is completely insane" https://t.co/68esZTv88d— mat kelcey (@mat_kelcey) 2018年5月22日 (Data Science Central が完全にデタラメであ…

可変長 n-gram モデルで記事を自動作成する

本記事は 以下の2018年4月1日付のエイプリルフール特別企画エントリのネタバレ編です. 文体が多少異なりますが, 内容は概ね同じです. こちらの記事が読みづらいという方は本エントリをお読みください. ill-identified.hatenablog.com 概要最近は知識をひけら…

[コラム] シンぎゅラリティの時代におまえは人気エントリを書けるか?

本記事はエイプリルフール用の特別記事です. 威圧的・挑発的な文体はジョークです. 種明かし編はこちらです. ill-identified.hatenablog.com 概要よくきたな. おれは ill-identified だ.おれは日頃から長文で難解な記事ばかり書いている. そこで難解な長文に…

ベクトルとのbsts異種試合た

本記事はエイプリルフール用の特別記事です. 種明かし編はこちらです.ill-identified.hatenablog.com 状態空間モデルの回帰ならばxubuntuされている.これで表現できる.顔写真あるいは弾人間に自由意志普及の上記さtributionofIncomeonJSTORというおり,従属変…

『ベイズ統計の理論と方法』の行間を読む I

渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の補足説明っぽいことを書いた。

[R] 『Rで名刺 ggplot2編』の真似をした

Rおじさんは名刺もRで作る。

[事務連絡] ネイチャーインサイト株式会社を退職しました

ネイチャーインサイト株式会社を2017年12月末(28日)付けで退職しました。お世話になりました。

英語版ブログ開設のお知らせ

タイトルのとおり。英語版ブログを開設した。 en-ill-identified.blogspot.jp とりあえず1つだけ記事を書いた。 どれくらいのペースで更新するか、このブログとどうすみ分けるのか、こっちの記事を適当に英訳するだけにするのかとか、方向性はするかなどはま…

[R] 非ガウシアン状態空間対応パッケージ, KFAS の使い方

R の状態空間モデル計算パッケージ KFAS は、正規分布以外のモデルにも適用可能な便利なパッケージである. この KFAS を, 交通事故件数モデルの実例を用いて解説する

[R] bsts (ベイズ構造時系列モデル) パッケージの使い方

Google の研究者が開発した R 用の時系列予測パッケージ BSTS (ベイズ構造時系列モデル, Bayesian structural time series model) の理念と使い方を解説する.

[R] [bsts, dlm, KFAS] マーケティングの状態空間モデリング

概要 岩波 DS Vol. 6 での佐藤忠彦 (2017, 状態空間モデルのマーケティングへの応用)の記事でなされた小売業の売上量のモデリングを R で再現してみる. dlm と KFAS, そしてbstsパッケージを利用して, それぞれでプログラムを書いてみる. 最近はゆるめの読み…

[R] 計量経済学と機械学習の違い

ユリウス暦2020/1/6更新: その後のこの分野の急速な発展のため, 情報を更新した ill-identified.hatenablog.com概要 機械学習か経済学 (計量経済学) そのいずれかに関してある程度の知識がある人間向け もうすでにこのネタでブログその他がいくつも書かれた…

[宣伝] SAS ユーザー総会 2017で発表する

久々の更新だが, 残念ながら大したことは書かない.去年に引き続き, 8月4日の SASユーザー総会 2017 で発表する. 今年は都内で開催される. www.sascom.jp 場所: 東京大学伊藤国際学術研究センター, room D-07 時間: 8月4日 (2日目) 11:00 - 11:30 タイトル:『…

結局のところ, TeX (+ LyX) と Word のどちらが文書作成しやすいのか

概要MS Office Word (以下, Word) と TeX はいずれも文書作成で使われるが, 結局の所どちらが使いやすいのか. ここでは論文・レポート作成を例にして検討してみる.Word と TeX の比較に言及するページはかなり多く存在するが, 内容が断片的だったり大雑把で…

[R] 予測モデルを作るには formula を活用せよ

予測モデルを構築する時は変数の変換と取捨選択を試行錯誤する必要があるが, R の formula を活用すれば楽にできる.

[教材] 今更だが, ベイズ統計とは何なのか.

もう2017年だがベイズ統計と頻度主義統計学のちがいについての説明文を書いた. 歴史的経緯による違いから実用上の利点と問題まで.