＊個人勉強用メモです。 MCMCによるパラメータ推定とベイズモデリングを、一般化線形モデルに適応する例を考える。 簡単な例として、ランダム項なしのモデル 平均 λ = exp(β1 + β2X)を考える。 尤度関数 L(β1, β2) = Π (y | λ) = Π (y | β1, β2, X) ベイズの…

＊個人勉強用のノートです。 観測できないデータの不均質さを考慮したGLMMでも対応できない場合 ランダム効果の要因が増えるほど、パラメータ推定が困難になる。 ランダム効果の要因の数だけ多重積分を繰り返すため、計算時間が長くなり、最尤値の探索が困難…

＊個人勉強用のノートです。 確率分布、リンク関数、線形予測因子を組み合わせたのがGLM（個体差のない前提）、さらに個体差も含めたモデルがGLMM。 人が観測できない・測定できなかったデータ、かつ原因不明の差異を組み込む。 過分散overdispersion: 期待…

＊個人勉強用のノートです。 ロジスティック回帰：出来事が発生する確率を予測できる ポアソン回帰のオフセット項：人口密度などの割算値を扱う GLMは、確率分布・リンク関数・線形予測子を指定することで、複数の用途に使える 分布には連続と離散があり、そ…

＊個人勉強用のノートです。 モデル検定とモデル選択の違い モデル検定：対立仮説と帰無仮説、検定、帰無仮説の棄却可否を判断 モデル選択：パラメーターの多い／少ないモデル、AICモデル選択による評価 尤度比検定では逸脱度の差を取り、検定統計量として使…

＊個人勉強用のノートです。 観測データに当てはまりのいいモデルが、いい統計モデルではない。 変数が多いと当てはまりがいいけど、それって使えるの？（複雑で扱いづらい） 当てはまりのよさではなく、良い予測をするのがいいモデルと言う考え方→モデル選…

＊個人勉強用のノートです。 個体が平均λのポアソン分布に従う、確率分布に対して、 個体ごとに異なる説明変数を持つ場合に、統計モデルを観測データに当てはめることをポアソン回帰、 それらの構造のモデルの総称を一般化線形モデルと言う。 モデリングの前…

決めた。 今日から毎日、 メインの研究とは別に、 R、Python、QGIS、ベイズの勉強、 もしくは、 Nature、Scienceの論文を読んで、 ブログを更新する。 ゼミとか、ジャーナルクラブがない環境なので、無理やりにでもやる理由を作らないといけない。 毎日投稿…

Blender2.8.1（勉強中） 数cm程度のデザインで、実世界と縮尺を同じにするための初期設定方法。 ＜プリファレンス＞ インターフェイス ・ナビゲーションコントロールのチェックを外す ・言語→日本語 ・新規データのチェックを外す テーマ ・３つある文字ポイ…

Python 3.Xシリーズを使う環境を、Linux上だけでなく、Macでも作ろうと思う。Homebrewを使ってインストールした。 Mac OSがCatalinaの場合、AnacondaやMinicondaをインストールするときの保存場所が変わる。shell環境がbashからzshに変更されたことが原因と…

小ネタ。 よく自分のことをNEETと言うのだけども、これは全く冗談で言っているわけじゃない。 日本では、内気で会社勤めに向いていない、就活で失敗した、とかポジティブでない理由で博士進学するイメージがある。社会的にも、「変な人」くらいでしか見られ…

数日前に学振DC2に申し込みました。所属機関でまとめて提出するらしいので、学内の締め切りはどこも、GW明けか４月末くらいなようです。 恥ずかしながら、自分自身で公募の研究費に通ったことがないので、ポイントとか書けません。１年前にDC1を書いた時は、…

この頃は狭い部屋に引きこもり、書類とYouTubeを交互に見る毎日で、運動不足で太ってきた。こんな時は、久しぶりに意味もなく思うことをつらつらと書き並べようと思う。 Twitterについて。 何年も前、十代だった頃にTwitterを始めて１回辞めた。見るのが疲れ…

今日もラボから出ていない。 午前中は家で作業。確定申告とか授業料免除申請とか書類が多いし、クレジットカードを無料会員に替えたから手続きが多い。 昼からラボに行き、教授・助教と喋ってたら夕方になる。実験、開発、調査が色々と並行していて、集中し…

ブログのネタを思いついたので投稿します。中身はまだです。 会社員を辞めてから、基本的に金がない。 生活費もなくて四苦八苦しているけれども、それよりも研究費がない。 研究して、世の中の役に立つために活動したいのに、研究費がない。 なぜか。 元々あ…