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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.

タグ:統計学 STAn
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『はじめての統計的因果推論』 [本]

きょうの買い物

『はじめての統計的因果推論』
林 岳彦 (著)
岩波書店


honto.jpで紙の本の販売が終了したので、e-hon注文で、うつのみや小松城南店でうけとり。

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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.

タグ: STAn 統計学
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『ミミズの農業改革』 [本]

ミミズの農業改革
金子信博 (著)
みすず書房


honto.jpにて電子版を購入。

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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.

タグ:STAn 統計学
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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.

タグ: STAn 統計学
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