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@stern_bow

製造業のDX部門の40代中間管理職◀︎外資コンサル・国内IT企業でDS◀︎ISSL,UT|【取得資格】統計検定1級(統計数理・理工学) ，統計検定準1級(優秀成績賞)，E資格(2023#1)，TOEIC870(2020)|【趣味】筋トレ

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統計検定1級取得後も，数理統計などを学び続けている。これまで読んだ書籍をジャンルごとにまとめた。加えて，読書ルートや読み方についても説明した。詳細はリンクとコメントから。 ▼リンク #統計検定 1級取得後に読んだ数理統計・ #データサイエンス のおすすめ書籍ガイド stern-bow.hatenablog.com/ent…
統計検定1級取得後に読んだ 数理統計・データサイエンスのおすすめ書籍ガイド - jiku log

統計検定1級取得後に読んだ 数理統計・データサイエンスのおすすめ書籍ガイド - jiku log

統計検定1級対策には，こちらの記事がおすすめです！↓ ★統計検定1級対策に関する記事一覧 #統計検定 - jiku log はじめに 統計検定1級取得後も学び続ける必要性を感じた背景 私は，製造業のデータ分析チームでリーダーをしている，データ分析の実務家・中間管理職である。2023年に統計検定1級を取ったが，AI・デー…

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あれから1週間，「情報幾何」を仕事中も手元に置き，「第3章 多様体の基礎」をじっくり読み進めている。 まるで，クリームパンをかじったのにクリームまで歯が届いていない状態のようだが，学ぶことが多く，読み甲斐がある。
yoschi_s (@stern_bow) profile pictureyoschi_s@stern_bowNov 5
「情報幾何」をざっと読んでみた。第3章が「多様体の基礎」であり，これまで触れてこなかったジャンルであるため，結構大変そうだ。ただ，これさえ乗り切れれば，知っている分野に対する視野は広がりそうな気もする。今読むべきか，悩ましい…。
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今朝は清々しい朝だったので，福山雅治の声真似をしながら「とっとこハム太郎」の唄を口ずさんでいたら，後ろから同じ会社の人が近付いてきて，結局エレベータまでご一緒してしまったのですが，皆さんいかがお過ごしでしょうか？
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MMMの実装について，PyMC Marketingに比べると，NumPyroによる実装はユーザが指定するべき箇所が多かった。 ただ，カスタマイズはしやすいはずなので，NumPyroによる実装も扱えるようになっておいた方がよさそうだと感じた。 ▼MMMをNumPyroで実装④事後分布の分析 stern-bow.hatenablog.com/ent…
MMMをNumPyroで実装④事後分布の分析 - jiku log

MMMをNumPyroで実装④事後分布の分析 - jiku log

はじめに 製造業において，設備点検や保全活動といった具体的な施策に関する意思決定を行なっていくために，因果推論について学ぶこととした。参考書籍は金本拓 ・著「因果推論 ― 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」(オーム社)である。 本記事では，第7章・第7.5節を参照箇所とし，マーケティン…

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統計検定1級 2024年 統計数理 問2 の過去問を解説した。 時々，見たことがない確率密度関数が登場することがあるが， ●値域が0以上 ●積分すると1になる ことを検算しておけば良い。 また，「尤度に定義域が現れる」パターンもよく出る。#統計検定 ▼過去問解説 stern-bow.hatenablog.com/ent…
統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問2 #統計検定 - jiku log

統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問2 #統計検定 - jiku log

はじめに 本記事では，2024年の統計検定1級 統計数理の問2についてまとめてみた。 目次 はじめに 目次 関連リンク [1] 解説 解答例 [2] 解説 解答例 [3] 解説 解答例 [4] 解説 解答例 [5] 解説 解答例 まとめ 関連リンク 問題そのものをこちらのブログに掲載することができないので，以下のリンク…

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赤穂先生の「情報幾何と機械学習」についてポストしたら，自分史上最多のリポストといいねをされてしまった…。
yoschi_s (@stern_bow) profile pictureyoschi_s@stern_bowNov 8
「情報幾何」を読み始めたが，理解を深めるために，赤穂先生の論文を見返している。 私の場合，概念的なものを頭に入れてから細かい定義などを見ていった方が理解しやすいので，情報幾何の使い方をコンパクトにまとめた本論文はありがたい。 ▼情報幾何と機械学習 jstage.jst.go.jp/article/sic…
情報幾何と機械学習

情報幾何と機械学習

計測と制御, 2005 年 44 巻 5 号 p. 299-306

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面白そうなので読まねば。
TANIMOTO Akira / 谷本 啓 『因果機械学習入門』11/30発売！ (@tanimoto_akira) profile pictureTANIMOTO Akira / 谷本 啓 『因果機械学習入門』11/30発売！
@tanimoto_akiraNov 10
因果ML本の書影が出たようですね🙄 スタバで読んでいても違和感ないクリーンな見た目です！ ※個人の感想です amazon.co.jp/%E5%9B%A0%E6%9E… #因果機械学習入門 #pr
因果機械学習入門: 意思決定のための因果推論と機械学習

因果機械学習入門: 意思決定のための因果推論と機械学習

データ駆動による「良い」意思決定のために。 本書は、行動と結果の因果関係をデータからモデル化することで意思決定につなげる技術である因果機械学習(Causal Machine Learning)について解説します。 良い意思決定のためには「どう行動したら、どんな結果になるか」という行動と結果の因果関係の把握が必要です。しかし、機械学習による予測モデルが因果関係を捉えることは必ずしも保証されませ...

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因果ML本の書影が出たようですね🙄 スタバで読んでいても違和感ないクリーンな見た目です！ ※個人の感想です amazon.co.jp/%E5%9B%A0%E6%9E… #因果機械学習入門 #pr
因果機械学習入門: 意思決定のための因果推論と機械学習

因果機械学習入門: 意思決定のための因果推論と機械学習

データ駆動による「良い」意思決定のために。 本書は、行動と結果の因果関係をデータからモデル化することで意思決定につなげる技術である因果機械学習(Causal Machine Learning)について解説します。 良い意思決定のためには「どう行動したら、どんな結果になるか」という行動と結果の因果関係の把握が必要です。しかし、機械学習による予測モデルが因果関係を捉えることは必ずしも保証されませ...

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MMMをNumPyroで実装し，パラメータの事後分布からのサンプリングを行なった。 前回記事では，広告効果のパラメータβの事前分布をデータに基づき設定した。このパラメータは，有効サンプル数が他より少なかった。MCMCがしづらいパラメータだったのか…？ ▼③ベイズモデリング stern-bow.hatenablog.com/ent…
MMMをNumPyroで実装③ベイズモデリング - jiku log

MMMをNumPyroで実装③ベイズモデリング - jiku log

はじめに 製造業において，設備点検や保全活動といった具体的な施策に関する意思決定を行なっていくために，因果推論について学ぶこととした。参考書籍は金本拓 ・著「因果推論 ― 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」(オーム社)である。 本記事では，第7章・第7.5節を参照箇所とし，マーケティン…

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統計検定1級の2024年 統計数理 問1は，線形モデル，最尤推定量，漸近分布，検定と，基礎概念のオンパレードな問題である。基礎力チェックにはおすすめの良問である。 ▼統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問1 #統計検定 stern-bow.hatenablog.com/ent…
統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問1 #統計検定 - jiku log

統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問1 #統計検定 - jiku log

はじめに 本記事では，2024年の統計検定1級 統計数理の問1についてまとめてみた。 目次 はじめに 目次 関連リンク [1] 解説 解答例 [2] 解説 解答例 [3] 解説 解答例 [4] 解説 解答例 [5] 解説 検出力 最尤推定量の分散 解答例 まとめ 関連リンク 問題そのものをこちらのブログに掲載することが…

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マーケティングミックスモデル(MMM)における事前分布パラメータの設定方法について学んだ。 残念ながら，深い理解には至らなかったが，パラメータを事前知識に基づいて決めることの重要性を感じた。 ▼MMMをNumPyroで実装②データ・事前分布の設定 stern-bow.hatenablog.com/ent…
MMMをNumPyroで実装②データ・事前分布の設定 - jiku log

MMMをNumPyroで実装②データ・事前分布の設定 - jiku log

はじめに 製造業において，設備点検や保全活動といった具体的な施策に関する意思決定を行なっていくために，因果推論について学ぶこととした。参考書籍は金本拓 ・著「因果推論 ― 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」(オーム社)である。 本記事では，第7章・第7.5節を参照箇所とし，マーケティン…

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統計検定1級では，順序統計量や十分統計量は繰り返し出てくる話題である。過去問を解きつつ，関連する話題をしっかり把握しておくことが重要。 ▼統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問5 #統計検定 stern-bow.hatenablog.com/ent… #統計検定1級
統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問5 #統計検定 - jiku log

統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問5 #統計検定 - jiku log

はじめに 本記事では，2024年の統計検定1級 統計数理の問5についてまとめてみた。 目次 はじめに 目次 関連リンク [1] 解説 順序統計量の確率密度関数 奇関数・偶関数の性質を用いて積分する 解答例 [2] 解説 解答例 [3] 解説 解答例 [4] 解説 解答例 [5] 解説 順序統計量の同時確率密度関数 ラオ…

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金本拓著「因果推論」で紹介されていたMMMをNumPyroで実装し始めた。 まずはシミュレーションデータを作ることだが，シミュレータ作成は対象の理解につながるので重要だと感じた。 ▼MMMをNumPyroで実装①マーケティングシミュレーションデータを眺める stern-bow.hatenablog.com/ent…
MMMをNumPyroで実装①マーケティングシミュレーションデータを眺める - jiku log

MMMをNumPyroで実装①マーケティングシミュレーションデータを眺める - jiku log

はじめに 製造業において，設備点検や保全活動といった具体的な施策に関する意思決定を行なっていくために，因果推論について学ぶこととした。参考書籍は金本拓 ・著「因果推論 ― 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」(オーム社)である。 本記事では，第7章・第7.5節を参照箇所とし，マーケティン…

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統計検定1級（2026/11/15(日)）の日程が近づいています。受験者の皆さま、今週は過去問演習はもちろん、試験範囲の各事項の総点検をしっかり行いましょう！ 試験前日まで、毎日、私の過去のnote（統計関連）を紹介していきます。参考にしてください。まずは、以下です。 note.com/hirokazuohsawa/n/n1…
スコア関数を用いた期待値の計算｜大澤裕一

スコア関数を用いた期待値の計算｜大澤裕一

幾何分布$${Geo(p)}$$、二項分布$${B(n,p)}$$の期待値を「スコア関数（$${\log P(X=x)}$$をパラメータで微分したもの）の期待値=0」を利用して求めました。数理統計学における有名な手法です。期待値の定義に基づく計算よりも簡単に求まります。 (1) 幾何分布$${Geo(p)}$$ (2) 二項分布$${B(n,p)}$$ 他の指数型分布族（ポアソン分布、正規分...

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統計検定1級の2023年第4問は線形回帰モデルの問題であり，条件付き確率の問題である。 途中でカイ2乗分布の自由度を問われるが，時間が30分しか無いので，証明はせず解答を書くだけ，と割り切るのも大事かも。 ▼統計検定1級過去問解説：2023年 統計数理 問4 #統計検定 stern-bow.hatenablog.com/ent…
統計検定1級過去問解説：2023年 統計数理 問4 #統計検定 - jiku log

統計検定1級過去問解説：2023年 統計数理 問4 #統計検定 - jiku log

はじめに 統計検定1級の統計数理・理工学において，回帰分析の関連テーマ(最小二乗推定・線形単回帰・線形重回帰)は2012年～2022年の間で複数回登場した頻出分野の1つである。 本記事では，線形回帰モデルに関する問題である，2023年の問4についてまとめてみた。 目次 はじめに 目次 関連リンク [1] 概要 解説 解…

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結構重要なことなのですが，統計検定1級の試験内容には統計検定準1級の内容を全て含んでいます。 toukei-kentei.jp/grade/grade…
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あるごん (@argonphysic) profile pictureあるごん@argonphysicNov 8
統計検定準1級ではAICの計算や特徴について公式ワークブックや過去問にも頻繁に登場しているので、 統計検定1級でAICを知らなかった人が多かったというのは準1飛ばしが結構居るんだなと実感する。 (準1級は範囲が広いので1級とは別ベクトルの難しさはある)
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金本拓「因果推論」を読了。本書の見所は， ●因果推論と機械学習・時系列解析の組合せに関する手法が豊富である ●手法の前提・限界を説明している ●とにかく参考文献が豊富である ●説明の構造化が美しい などである。因果推論の中級者向けの良書だった。 ▼読書メモ一覧 stern-bow.hatenablog.com/ent…
「因果推論」読書メモ一覧 - jiku log

「因果推論」読書メモ一覧 - jiku log

はじめに データサイエンスでは，データから規則性を発見し，将来の結果を予測することが重要である。しかし，実務で求められるのは，予測だけではないことも多い。例えば，製造業において，設備の異常を事前に検知できるようになったとする。次に考えたいのは，どのような保全活動を実施すれば，設備故障を減らせるのかという問題である。また…

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明日からは，マーケティングミックスモデル(MMM)をNumPyro で実装した例を紹介する。
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「情報幾何」を読み始めたが，理解を深めるために，赤穂先生の論文を見返している。 私の場合，概念的なものを頭に入れてから細かい定義などを見ていった方が理解しやすいので，情報幾何の使い方をコンパクトにまとめた本論文はありがたい。 ▼情報幾何と機械学習 jstage.jst.go.jp/article/sic…
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計測と制御, 2005 年 44 巻 5 号 p. 299-306

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台風の発生数は，気象庁の統計データに記録されていた。 1951年以降だと，発生数が最多だったのは1967年の39個。 逆に最少だったのは2010年の14個。 data.jma.go.jp/typhoon/stati…
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ウェザーニュース (@wni_jp) profile pictureウェザーニュース
@wni_jpNov 7
【台風発生】32年ぶりの32号 11月7日(土)9時、マリアナ諸島で台風32号(チャンパカ)が発生しました。32号の発生は1994年以来32年ぶりで統計史上9回目。 今年は1月から11月まで毎月台風が発生し、1965年、2015年に続き3回目です。小笠原諸島は今後の進路に注意してください。 weathernews.jp/news/202611/0…
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時系列データを利用した因果探索では，時間的優先性と時間全体の一貫性という考え方を取り入れる。 代表的な手法として，PCMCIやVAR-LiNGAMなどがある。 ▼「因果推論」第8章を読む stern-bow.hatenablog.com/ent…
時系列を伴う因果探索〜「因果推論」第8章を読む - jiku log

時系列を伴う因果探索〜「因果推論」第8章を読む - jiku log

はじめに 製造業において，設備点検や保全活動といった具体的な施策に関する意思決定を行なっていくために，因果推論について学ぶこととした。参考書籍は金本拓 ・著「因果推論 ― 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ」(オーム社)である。 本記事では，第8章・第8.4節を参照箇所とし，時系列を伴う…

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