データ解析

ベイズ最適化で複数の目的変数がある場合の対応[Probability of Improvement(PI)以外]

適応的実験計画法により、高機能性材料を達成するための実験条件・製造条件を探索したり、高性能プロセスを開発するためのプロセス条件を探索したりするとき、ベイズ最適化を用いることで効率的に外挿を探索しながら目標達成を目指すことができます。設計問題...

「統計でウソをつく法―数式を使わない統計学入門」 データ解析において自分で自分にウソをつかないために

ダレル・ハフ 著, 高木秀玄 訳, 「統計でウソをつく法―数式を使わない統計学入門」, 講談社, 1968 講談社: Amazon: 統計学の基礎を学べるブルーバックスの本です。1968 年に発行され、長年の間読まれています。以下は、講談社...

回帰係数=寄与度とすることは危険、どうしても寄与度を求めたいときはPCRやPLSの1成分モデルで、ただ基本的には寄与度ではなく重要度で議論

タイトルで言いたいことはほとんど言っていますが、丁寧に説明します。たとえば最小二乗法による線形重回帰分析や部分的最小二乗回帰 (Partial Least Squares Regression, PLS) や Least Absolute ...

「実験計画と分散分析のはなし改訂版-効率よい計画とデータ解析のコツ」 実験計画法の考え方や分散分析の基礎を学びたい方へ

大村平, 「実験計画と分散分析のはなし改訂版-効率よい計画とデータ解析のコツ」, 日科技連出版社, 2013 日科技連出版社: Amazon: 実験計画法の考え方や分散分析の基礎を学べる本です。初版が 1984 年に発行され、2013 年に...

データセット作成のときに注意する6つのこと

データ解析・機械学習を行うためには、データセットが必須です。エクセルファイルや実験ノートなどからデータを集めて、整理してまとめると思います。そのようにしてデータセットを作成するとき、注意することがあります。6つそれぞれ説明します。 1. x...

「マンガでわかる統計学[回帰分析編]」 回帰分析の基礎を学びたい方へ

高橋信, 「マンガでわかる統計学」, オーム社, 2005 オーム社: Amazon: 「マンガでわかる統計学」の続編です。 今回は回帰分析についてです。最後に目的変数が 0, 1 の判別分析 (クラス分類) も取り上げられています。データ...

「マンガでわかるデータベース」 データベースの構築、運用、利用をする方へ

高橋信, 「マンガでわかるデータベース」, オーム社, 2005 オーム社: Amazon: データ解析・機械学習をするときには、必ずデータセットが必要になります。そのようなデータセットを含むデータベースの内容やデータベースを構築する方法、...

モデルを運用することを想定して、モデルの設計をしましょう!

説明変数 X と目的変数 Y の間でモデル Y = f(X) を構築するとき、やはり今あるデータで構築できる最適なモデルを構築したいと思います。そのためモデルを設計します。新たな X を提案・作成したり、X の組み合わせを選んだり、回帰分析...

「確率統計キャンパス・ゼミ」 統計学の基礎から色々な検定・推定、確率密度関数、ベイズの定理、マルコフ過程・マルコフ連鎖の基礎まで

馬場敬之, 「確率統計キャンパス・ゼミ」(改訂5までは「統計学キャンパス・ゼミ」), マセマ出版社, 2023 (改訂8) マセマ出版社: Amazon: 統計学についてわかりやすく学べる本です。以前に紹介した「マンガでわかる統計学」より内...

意識と無意識、形式知と暗黙知、言語と非言語~データ解析・機械学習におけるヒヨコのオスメスを見分け方をすべて言語化できるか?~

データ解析や機械学習の相談を受けるとき、背景やデータの内容を聞くだけで、上手くいきそうとか、上手くいかなさそうとか、感覚的にわかることがあります。実際にデータを見るとその確度が高まりますが、データを見なくても、ある程度わかったりします。 た...
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