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

雑文

(u)pBibTeX から biblatex に移行できるか (備忘録) (未完成)

まじでメモ まじで情報がない 能書き 主なオプション style natbib sorting, sortlocale backend 結論 補足: 記述例 能書きBibLaTeX はマジで日本語情報が不足してるのでとりあえずメモ. 「BiBLaTeXに移行して日本語文献がうまく出力できないので調べている…

[R] 小ネタ: Rのサンプルデータの詳細情報を一括表示する

Rデータセットのヘルプドキュメントを一括取得してデータを簡単に探す方法……あまり簡単ではなかった

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

[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.

『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] 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…

[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.

[異種試合] ディープラーニングVSディープパラメータ

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 概要今やかなり使い古された感じのあるテーマだが, 統計学と機械学習の違いについて, 分析の対象が社会現象である場合に限定して自分なりの考え…

科学史から最小二乗法 (回帰分析) を説明してみる

2016/12/15: にわかに閲覧者が増えたのでおかしなところを微修正 概要 統計学史をちょっと調べていておもしろかったのでまとめてみた 技術的にはすごく初歩的な話なので, 回帰分析 (最小二乗法) の入門的な「読み物」という位置づけになりそう 入門的な読み…

×「母数」 ○「分母・全数」

(お断り) 今回はお役立ち情報というより読み物, あるいは筆者の政治的主張です. 2016/7/18: 「サンプル数」について加筆 母数はパラメータの訳語 確率論・統計学で用いられるパラメータ (parameter) は, 確率分布の特徴を表す値で, 日本語では「母数」と訳さ…