Rで線形回帰において総当たり法を行う関数を作成する

今回は、前回書いた0と1の組み合わせを全て出力する関数を応用して、説明変数選択の自動化(総当たり法)を行ってみたいと思います。 ちなみに前回書いた記事とはこちら Rで任意の個数の0と1の組み合わせパターンを出力する関数を作る - バナナでもわかる話 何言ってるか分からないと思うので初めに少し説明から入ります。目次 説明変数の選択 総当たり法のアイデア 関数の記述 スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle []).push({}); 説明変数の選択 被説明変数ベクトルに対して、説明変数行列を使って線形回帰をするというようなことを考えます。 この時…

Rで任意の個数の0と1の組み合わせパターンを出力する関数を作る

今回はタイトルのような関数を作ってみたいと思います。 0と1の組み合わせってなんやねんっていうと、例えば2個のもので考えるならこんな感じ。この組み合わせの総数はあるので、手作業で頑張るのは個数が大きくなってくるとしんどいです。 ※5個の時点で32パターンあります。そこで、関数化してみます。目次 アイデアの種 アルゴリズムのアイデア 関数化 コメント スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle []).push({}); アイデアの種 例えば、先ほどのを次のように縦に並べてみます。 これらの数列を左の項から順番に比べた時に、どの時点で各数列が異なる…

難波で食べ歩き~極味や、金剛石、高級食パン専門店嵜本~

一昨日は難波で食べ歩きしてきました。 極味や 食パン専門店 嵜本 金剛石 スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle []).push({}); 極味や まずお昼ご飯。ハンバーグを食べられるお店「極味や」です。 極味やなんば店 メニュー 福岡 焼肉・もつ鍋・ハンバーグ・牛タンの極味や 生状態のハンバーグを焼き石で焼いて頂きます！ ご飯・味噌汁・サラダ・ソフトクリーム食べ放題なのが面白いです！ ハンバーグも自分で焼くので常に焼き立て！おいしいです。 食パン専門店 嵜本 続いて「食パン専門店 嵜本」です。 高級食パン専門店嵜本 - SAKIMOT…

【スマホゲーム】HUNTER×HUNTER グリードアドベンチャーを始めてみた

hhgaapp.bn-ent.netハンターハンターファンなら誰もが知ってるグリードアイランドがスマホゲームになったとのことで、始めてみました！ ちなみにハンターハンターとはこの漫画。 ハンター育成用にリニューアルしたグリードアイランドでゴンやキルアと共に冒険をしようというコンセプトです！ なんと、スマホゲームにありがちな「ハート」の概念が無いので、事実上いつまででも遊べるという大盤振る舞いっぷり！そんなにガチってるわけではないけど、こんな感じでチームを組めます。キャラゲーとしても楽しめて良いですね。 現状は、主要キャラ(ゴン・キルア・クラピカ・レオリオ)と、旅団メンバーと、その他人気キャラと…

センター試験でミスして撃沈したら阪大の経済学部オススメ

なんともこの時期に不謹慎なタイトルでアレですが、「何だか知らないけどセンター試験ミスった！終わった～」と思っている方、そして逆に「何だか知らないけどセンター試験でいつも以上の成績が出た！！」と喜んでいる方の中で、別に特に行きたい学部・大学があるわけではないんだよね～という方。 大阪大学の経済学部は穴場ですよ！！目次 阪大経済のメリット 阪大はセンターで点が取れなくても拾ってくれる A形式 B形式 C形式 まとめ コメント スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle []).push({}); 当然、目指したい大学があったりやりたいことがあったりし…

多項プロビットモデルだけで1冊書いてる本を見つけた

今日大学の図書館の書庫を彷徨っていたら、面白そうな本を見つけました。Multinomial Probit: The Theory and Its Application to Demand Forecasting なんとこの本、multinomial probit(多項プロビットモデル)だけで1冊の本になっているらしく、多項プロビット関連の話でそんなに書くことあるのだろうか....と思いつつ興味本位で借りてみました。スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle []).push({}); 一応目次だけ書いておくと chapter1 An intro…

Rで行えるプロビット回帰に関するまとめ~最尤法、ベイズ~

今回はRでプロビット回帰を行う際に使用できる分析方法と、その注意点を上げておきます。目次 プロビット回帰とは 最尤法 モデル Rによるコード シミュレーション ベイズ 注意点とコメント 関連記事 スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle []).push({}); プロビット回帰とは 予測変数が0か1しかないとき、例えば倒産する(1)、倒産しない(0)や、購買する(1)、購買しない(0)等のケースでは、普通線形回帰分析は利用しません。まあ別に利用することも出来るけど、予測値に1以上の値や0未満の値が出て来てどう考えたら良いかわからなくなるからで…

Rで行うEMアルゴリズム~ゼロ過剰ポワソン分布を例にして~

今回は、EMアルゴリズムを用いて、ゼロ過剰ポワソン分布のパラメータの推定を行ってみようと思います。目次 過去記事 最尤推定 ゼロ過剰ポワソン分布の尤度関数 最尤推定量 Mの理論値 EMアルゴリズム アルゴリズム 実例 スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle []).push({}); 過去記事 ゼロ過剰ポワソン分布に関する詳しい説明はこちらをご覧ください。 ゼロ過剰ポアソン分布とは何か - バナナでもわかる話前にゼロ過剰ポワソン分布に関する尤度の説明は記事にしましたが、今回は潜在変数を利用するので、また新しく説明しようと思います！ ゼロ過剰ポ…

Rで行えるロジスティック回帰に関するまとめ~最尤法、Penalized Likelihood (Firth)、ベイズ~

今回はロジスティック回帰について、Rで出来ることを数式込みでまとめておきます。 目次 ロジスティック回帰とは 最尤法 モデル Rによるコード Penalized Likelihood (Firth) 数値的に 0 か 1 である確率が生じました モデル Rによるコード 両者のシミュレーションによる比較 データセット 大標本での結果 小標本での結果 ベイズ Stanコード(普通の無情報事前分布) 無情報事前分布を与えた際の実行と結果 コメント スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle []).push({}); ロジスティック回帰とは 予測変数が…

A2 care 消臭スプレーがスゴイ話~コスプレ衣装やスポーツ後の汗臭さも一瞬で脱臭、ワキガ対策にも？~

Twitterを見ていたらこんなツイートが流れてきました。#レイヤーのオススメ商品プレゼン大会 既出かも知れないけどコレ！洗濯出来ない衣装に真面目におススメ。無香料でかけるだけで臭いが消える。どの位って言うと夏場に放置したカブトムシの虫籠の臭いが一瞬で元から消える。しかも舐めても安心だから子供が触るものにも使える。ニトリで売ってる！ pic.twitter.com/YpFPby8CcB— ナツメ@えっ！？今度はジュピター！？ (@avoir1375) January 11, 2019洗濯不可のコスプレ衣装の脱臭に、A2 care というスプレーが効くらしい。 私はコスプレはしないけど、汗っかき…

Rで行える線形回帰分析法の一覧とその方法~最小二乗法・最尤法・ベイズ~

今回は、線形回帰分析に関するRでの分析法を1記事にまとめておこうと思います。目次 線形回帰分析とは シミュレーション用データ 最小二乗法 計算 Rによる最小二乗法 最小二乗法の特徴 最尤法 計算 Rによる最尤推定 最尤法の特徴 ベイズ 解説 Rstanによる実装(非ベクトル化編) より効率の良いコード(ベクトル化編) ベイズの特徴 3つの手法の比較 注意 スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle []).push({}); 線形回帰分析とは 今更感がありますが、一応線形回帰分析の説明をしておきます。 被説明変数(予測変数)が説明変数によって、次…

サービスの4つの特性と統計モデリングでの注意点

今日は、有名なサービスの4特性を通じて、サービスに関するデータ解析で注意すべき点を記事にしようと思います。スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle []).push({}); サービス まず、サービスとはという話ですが、例えばコンビニや銀行、ファミレス等での接客や企業に対するコンサルタント、美容院のカットなどを指します。※経済経営学部に入るとまず初めに「サービス」と「製品」という商品の区別を教わりますが、製品とは私たちがすぐ想像するところの商品のことだと思ってもらって問題ないかと思います。例えばテレビやスマホ、冷蔵庫などといった形があるような商…

北海道命名150年記念の限定『三方六 年輪』を食べました

こんにちは。 今日は地元北海道の定番お土産である『三方六(さんぽうろく)』の記念特別バージョン『三方六 年輪』を食べたので記事にしておきます。こちら本家柳月さんのサイト 三方六 年輪｜柳月（りゅうげつ）そして、『三方六 年輪』のCM！ www.youtube.com いや、そもそも三方六ってなんやねんって人のために軽く説明しておきます。スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle []).push({}); まず普通の三方六はこちら 見ての通りですが、白樺の木がモチーフのバウムクーヘンです！ 北海道には下のような白樺の木がそこら中に生えているので、…

完全に寝正月キメこんでしまった

こんにちは。 私、未だ正月ボケが抜けておりません。皆さんはどうでしょう。お正月は、お餅を兵糧に家に籠城をキメこみ、常にコタツの中に籠って正月番組を見ていました。 そして、ちょっとウトウトしてきたらすぐ昼寝をし、起きてテレビを見てはまた昼寝をし、そうしていると夜は逆に目が冴えてきてAmazonプライムビデオで懐かしのアニメを鑑賞する~~ なんていう、幸せ三昧を過ごしていました。で、最近はまたそろそろ大学の授業もあるし本腰いれてまた研究・勉強に力を入れよう～なんて思い始めたわけですが昼寝の習慣が抜けない！！！！困った！！！スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygo…

落合陽一さんのニューアカしぐさが話題らしい

昨日か一昨日辺りからTwitterで落合陽一さんのニューアカのような態度が気になるとの言説が非常に多くなってきました。私はその時代を生きていなかったので、ニューアカとはそもそもなんだ？？？となってしまっているわけですが、どうやらググって調べたところによると、ソーカルとブリクモンが次のように批判した知的態度のことを指すらしい。 ・科学的な用語を何を意味しているのか気にせず使用すること ・自然科学の概念を最低限の正当化を経ることなく、それを用いる理由も提示しないまま人文科学に持ち込むこと ・無関係な文章に専門用語を散りばめ、博識に見せかけること ・深淵に見えて実は無意味な言葉や文章をつづること ・…

Rのplotを使ってNealの漏斗を可視化してみる

今日は、「StanとRでベイズ統計モデリング」という本の10章にあるNealの漏斗問題の可視化を簡単なコードだけで行ってみたいと思います。ちなみにStanとRでベイズ統計モデリングとは、こちらの本です。 こちらの本、全てのコードがしっかりサポートページに掲載されていて、とても勉強になるのですが、10章にあるNealの漏斗の図は省略されていて(私が見た限り載っていなくて/2019年1月3日現在)、どうやって可視化すればいいんだろうと思ったのでやってみました。 とりあえず、綺麗な図というよりは確認出来ればいいので簡単なplotで試してみたいと思います。スポンサーリンク (adsbygoogle =…

あけましておめでとうございます。すき焼きで年越ししました！

あけましておめでとうございます！今年もよろしくお願いいたします。 去年の振り返り 去年は、特に初めてが多い年になりました。4月~8月：うちの大学の副専攻プログラムで機械学習・数理統計学のカリキュラムを受講開始9月：このブログを開始、初愛知県入り(全体的に食べ物がおいしかった)、東京にて初のインターンも経験！東京で初インターン行った時に書いた記事↓ 今晩から東京に行ってきます。 - バナナでもわかる話 現在東京の人波にもまれております.... - バナナでもわかる話 今日で東京遠征予定終了です。 - バナナでもわかる話 愛知行った時の帰りのバスで書いた記事↓ 伝統的な統計学とベイズ統計学とは -…