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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。

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。

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。

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。