『撤退と再興の農村戦略』『意味がわかる統計学』 [本]
撤退と再興の農村戦略—複数の未来を見据えた前向きな縮小—
林 直樹 (著)
学芸出版社
[全面改訂版] まずはこの一冊から 意味がわかる統計学
石井俊全 (著)
ベレ出版
e-hon注文で、うつのみや小松城南店うけとり。
林 直樹 (著)
学芸出版社
[全面改訂版] まずはこの一冊から 意味がわかる統計学
石井俊全 (著)
ベレ出版
e-hon注文で、うつのみや小松城南店うけとり。
タグ:本
読書中: Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python (11.2.4節まで) [本]
あいだがあきましたが、再開。
第11章 Time Series Data Analysis with State Space Model 11.2.4節 Switch Componentまで。
Matsuura K (2022) Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python. Springer.
第11章 Time Series Data Analysis with State Space Model 11.2.4節 Switch Componentまで。
Matsuura K (2022) Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python. Springer.
読書中: Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python (11.2.3節まで) [本]
第11章 Time Series Data Analysis with State Space Model 11.2.3節 Seasonal Componentまで。
状態空間モデルは時系列データ解析の重要な手法です。
Matsuura K (2022) Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python. Springer.
状態空間モデルは時系列データ解析の重要な手法です。
Matsuura K (2022) Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python. Springer.
読書中: Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python (10.1節まで) [本]
第10章 10.1節 Techniques to Handle Discrete Parametrsまで。
離散パラメータの周辺化消去はStan利用の重要なポイントです。
Matsuura K (2022) Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python. Springer.
離散パラメータの周辺化消去はStan利用の重要なポイントです。
Matsuura K (2022) Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python. Springer.
読書中: Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python (9章まで) [本]
第9章 9.5節 Supplementary Informationまで。
9.3節 Loosen Posterior Distribution by Reparameterization は弱情報事前分布と並ぶ重要ポイント。
Matsuura K (2022) Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python. Springer.
9.3節 Loosen Posterior Distribution by Reparameterization は弱情報事前分布と並ぶ重要ポイント。
Matsuura K (2022) Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python. Springer.