Bayesian statistics SIRベイズモデルで新型コロナウイルス感染の収束を予測してみる
新型コロナウイルスの感染者数予測に挑戦してみました。SIRモデルの解説とそのPython実装を紹介します。感染症の流行が拡大し収束する様子を表すSIRモデルを用い、最尤推定とベイズ推定の手法による感染者数予測の実践方法をご紹介します。
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Bayesian statistics さまざまなライブラリによる状態空間モデルの実装例のご紹介
状態空間モデルは時系列データの背後にある潜在的な状態を推定するための統計的手法です。今回は状態空間モデルの基本的な概念、Statsmodels、PyStan、PyMC、Edwardといった各種Pythonライブラリによる簡単な実装例をご紹介します。
Bayesian statistics ベイズモデルによる男子プロテニスの強さ分析のご紹介
ベイズモデルで男子プロテニスプレイヤーの強さをモデル化します。『棋士の強さのモデリング』をテニスに応用し実装例を通じて学習します。さらにモデルを時系列に拡張し、プレイヤーの強さの時系列のモデル化にも挑戦しました。
Bayesian statistics ベイズ深層学習の実装例のご紹介
深層学習は強力な手法ですが、予測の確信度や不確実性を示すベイズ的なアウトプットを得ることは難しいです。今回は、Dropoutを使って推論を行うことが近似的にベイズ推論になっているという論文がありますので、それについて紹介します。
Bayesian statistics ベイズニューラルネットワークによる毒キノコ分類モデル実装例のご紹介
ベイズニューラルネットワークはベイズ推論の考え方を取り入れたニューラルネットワークです。ベイズ推論とベイズニューラルネットワークの基本的な概念を解説し、PythonのライブラリEdwardを用いた具体的な実装例をご紹介します。
Bayesian statistics 階層ベイズモデルによる地域別の傾向分析のご紹介
地域別データを理解し適切なモデルで分析することで、それぞれの地域の特徴を把握できます。日本政府による統計データサイトe-Statからデータを取得し、階層ベイズモデルを用いて地域別のデータ分析を行う方法について紹介します。