/ *1 *1 c Mike Gonzalez, October 14, Wikimedia Commons.
|
|
- たかよし すみだ
- 5 years ago
- Views:
Transcription
1 / *1 *1 c Mike Gonzalez, October 14, Wikimedia Commons.
2 /
3 / 35 : 1.? 2.
4 / 35 1.
5 / 35? ecology??
6 : : ( 8 ) : : N i = 8 i Y i = 3 : :? / 35
7 / 35 8 Y i !
8 (overdispersion) 0.5 : overdispersion : Random Effects ( ) / 35
9 / 35
10 / 35 : i N i Y i i ( ) q i f({y i, N i } q i ) = ( Ni Y i ) q Y i i (1 q i) N i Y i, ( f ( q i ) )
11 / 35 q i = q(z i ) (logistic) q(z) = 1/{1 + exp( z)} q(z) z z i = a + b i a: b i : i ( )
12 / 35 : {b 1, b 2,, b 100 } = 1 = 1.5 = 3 b i (prior distribution) b i (posterior distribution)
13 / 35?
14 : MCMC / 35
15 / 35 MCMC? 1. : 2. R package : package 3. Gibbs sampling : Gibbs sampling MCMC
16 BUGS Gibbs sampling BUGS : (Spiegelhalter et al BUGS: Bayesian Using Gibbs Sampling version 0.50) BUGS : WinBUGS OpenBUGS JAGS ( Gibbs sampling ) WinBUGS R WinBUGS / 35
17 / 35 BUGS model.bug.txt ( ) model{ for (i in 1:N.sample) { Y[i] ~ dbin(p[i], N[i]) # logit(p[i]) <- a + b[i] # p[i] } a ~ dnorm(0, 1.0E-2) # for (i in 1:N.sample) { b[i] ~ dnorm(0, tau) # } tau ~ dgamma(1.0e-2, 1.0E-2) # sigma <- sqrt(1 / tau) # tau SD }
18 / 35? R (GLM) : Random effects R WinBUGS
19 / ( )
20 / 35 ( ) *1 *2 Omaezaki ( ), Minabe ( ), Kamouda ( ) Hiwasa ( ), Miyazaki ( ), Yakushima ( ) *1 c Mike Gonzalez, October 14, Wikimedia Commons. *2 c OpenCage, February 2, Wikimedia Commons.
21 ( ) / 35
22 :?? ( ) ( ) / 35
23 / 35 ( ) 海岸ノイズ m[1] m[2] m[3] 平均上陸密度 観測不可能な世界 1, 2, 3 観測可能な世界 Y[1] Y[2] Y[3] 上陸数データ
24 / 35 ( )? 2 3 t=1 ( 対数 ) 局所集団密度 x[t] ( 対数 ) m[1] m[2] m[3] 平均上陸密度 海岸ノイズ観測不可能な世界観測可能な世界 Y[1] Y[2] Y[3] 上陸数データ
25 / 35 : : t=1 2 3 ( ) ( 対数 ) 局所集団密度 x[t] a[1] 年ノイズ a[2] a[3] ( 対数 ) m[1] m[2] m[3] 平均上陸密度 海岸ノイズ観測不可能な世界観測可能な世界 Y[1] Y[2] Y[3] 上陸数データ
26 / 35 成長速度 0 + r[t] t=1... ( 対数 ) 局所集団密度 x[t] a[1] 年ノイズ a[2] a[3] ( 対数 ) m[1] m[2] m[3] 平均上陸密度 海岸ノイズ観測不可能な世界観測可能な世界 Y[1] Y[2] Y[3] 上陸数データ
27 / 35 ( ) BUGS code カウントデータはポアソン分布にしたがう Y[t] ~ dpois(exp(log.y[t])) 平均対数上陸密度 log.y[t] ~ dnorm(m[t], tau) m[t] <- x[t] + a[t] m[t] 年ノイズは階層的な事前分布にしたがう a[t] ~ dnorm(0.0, tau.a) 局所集団密度の変化にもノイズを加える x[t] ~ dnorm(x[t-1] + r[t], tau.x) 局所集団の平均増殖速度はランダムに変化する r[t] ~ dnorm(r[t-1], tau.r) に海岸ノイズを加える ( )
28 R WinBUGS / 35
29 (,, ) / 35
30 (,, ) / 35
31 ?? : r[t] 11 r[t] / 35
32 / 35 BlueBox ( ) 2 (Hiwasa, Kamouda) 95%??
33 a[t]? year? / 35
34 / 35 : random effects ( ) : : Gaussian Random Field
35 10? 2016 r[t] r[t] r[t] r[t] SD random walk Omaezaki 49% Minabe 33% Kamouda 30% Hiwasa 28% Miyazaki 53% Yakushima 67% / 35
/22 R MCMC R R MCMC? 3. Gibbs sampler : kubo/
2006-12-09 1/22 R MCMC R 1. 2. R MCMC? 3. Gibbs sampler : kubo@ees.hokudai.ac.jp http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/ kubo/ 2006-12-09 2/22 : ( ) : : ( ) : (?) community ( ) 2006-12-09 3/22 :? 1. ( ) 2. ( )
More information12/1 ( ) GLM, R MCMC, WinBUGS 12/2 ( ) WinBUGS WinBUGS 12/2 ( ) : 12/3 ( ) :? ( :51 ) 2/ 71
2010-12-02 (2010 12 02 10 :51 ) 1/ 71 GCOE 2010-12-02 WinBUGS kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/bukrb 12/1 ( ) GLM, R MCMC, WinBUGS 12/2 ( ) WinBUGS WinBUGS 12/2 ( ) : 12/3 ( ) :? 2010-12-02 (2010 12
More informationkubo2015ngt6 p.2 ( ( (MLE 8 y i L(q q log L(q q 0 ˆq log L(q / q = 0 q ˆq = = = * ˆq = 0.46 ( 8 y 0.46 y y y i kubo (ht
kubo2015ngt6 p.1 2015 (6 MCMC kubo@ees.hokudai.ac.jp, @KuboBook http://goo.gl/m8hsbm 1 ( 2 3 4 5 JAGS : 2015 05 18 16:48 kubo (http://goo.gl/m8hsbm 2015 (6 1 / 70 kubo (http://goo.gl/m8hsbm 2015 (6 2 /
More informationkubostat2017j p.2 CSV CSV (!) d2.csv d2.csv,, 286,0,A 85,0,B 378,1,A 148,1,B ( :27 ) 10/ 51 kubostat2017j (http://goo.gl/76c4i
kubostat2017j p.1 2017 (j) Categorical Data Analsis kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2017 11 15 : 2017 11 08 17:11 kubostat2017j (http://goo.gl/76c4i) 2017 (j) 2017 11 15 1 / 63 A B C D E F G
More informationkubostat1g p. MCMC binomial distribution q MCMC : i N i y i p(y i q = ( Ni y i q y i (1 q N i y i, q {y i } q likelihood q L(q {y i } = i=1 p(y i q 1
kubostat1g p.1 1 (g Hierarchical Bayesian Model kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/7ci The development of linear models Hierarchical Bayesian Model Be more flexible Generalized Linear Mixed Model (GLMM
More information60 (W30)? 1. ( ) 2. ( ) web site URL ( :41 ) 1/ 77
60 (W30)? 1. ( ) kubo@ees.hokudai.ac.jp 2. ( ) web site URL http://goo.gl/e1cja!! 2013 03 07 (2013 03 07 17 :41 ) 1/ 77 ! : :? 2013 03 07 (2013 03 07 17 :41 ) 2/ 77 2013 03 07 (2013 03 07 17 :41 ) 3/ 77!!
More information: Bradley-Terry Burczyk
58 (W15) 2011 03 09 kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/edzle 2011 03 09 (2011 03 09 19 :32 ) : Bradley-Terry Burczyk ? ( ) 1999 2010 9 R : 7 (1) 8 7??! 15 http://www.atmarkit.co.jp/fcoding/articles/stat/07/stat07a.html
More information今回 次回の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ Danger!! (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか これは次回)
生態学の時系列データ解析でよく見る あぶない モデリング 久保拓弥 mailto:kubo@ees.hokudai.ac.jp statistical model for time-series data 2017-07-03 kubostat2017 (h) 1/59 今回 次回の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ Danger!! (危 1) 時系列データの
More informationuntitled
MCMC 2004 23 1 I. MCMC 1. 2. 3. 4. MH 5. 6. MCMC 2 II. 1. 2. 3. 4. 5. 3 I. MCMC 1. 2. 3. 4. MH 5. 4 1. MCMC 5 2. A P (A) : P (A)=0.02 A B A B Pr B A) Pr B A c Pr B A)=0.8, Pr B A c =0.1 6 B A 7 8 A, :
More informationkubostat7f p GLM! logistic regression as usual? N? GLM GLM doesn t work! GLM!! probabilit distribution binomial distribution : : β + β x i link functi
kubostat7f p statistaical models appeared in the class 7 (f) kubo@eeshokudaiacjp https://googl/z9cjy 7 : 7 : The development of linear models Hierarchical Baesian Model Be more flexible Generalized Linear
More informationkubo2017sep16a p.1 ( 1 ) : : :55 kubo ( ( 1 ) / 10
kubo2017sep16a p.1 ( 1 ) kubo@ees.hokudai.ac.jp 2017 09 16 : http://goo.gl/8je5wh : 2017 09 13 16:55 kubo (http://goo.gl/ufq2) ( 1 ) 2017 09 16 1 / 106 kubo (http://goo.gl/ufq2) ( 1 ) 2017 09 16 2 / 106
More information今日の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか
時系列データ解析でよく見る あぶない モデリング 久保拓弥 (北海道大 環境科学) 1/56 今日の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか (危 1) 時系列データを GLM で (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 相関は因果関係ではない 問題の一部
More information: (GLMM) (pseudo replication) ( ) ( ) & Markov Chain Monte Carlo (MCMC)? /30
PlotNet 6 ( ) 2006-01-19 TOEF(1998 2004), AM, growth6 DBH growth (mm) 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 10 20 30 40 50 70 DBH (cm) 1. 2. - - : kubo@ees.hokudai.ac.jp http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/ kubo/show/2006/plotnet/
More information講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第2回
Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20
More information一般化線形 (混合) モデル (2) - ロジスティック回帰と GLMM
.. ( ) (2) GLMM kubo@ees.hokudai.ac.jp I http://goo.gl/rrhzey 2013 08 27 : 2013 08 27 08:29 kubostat2013ou2 (http://goo.gl/rrhzey) ( ) (2) 2013 08 27 1 / 74 I.1 N k.2 binomial distribution logit link function.3.4!
More informationスライド 1
WinBUGS 入門 水産資源学におけるベイズ統計の応用ワークショップ 2007 年 8 月 2-3 日, 中央水研 遠洋水産研究所外洋資源部 鯨類管理研究室 岡村寛 WinBUGS とは BUGS (Bayesian Inference Using Gibbs Sampling) の Windows バージョン フリーのソフトウェア Gibbs samplingを利用した事後確率からのサンプリングを行う
More informationkubostat2018a p.1 統計モデリング入門 2018 (a) The main language of this class is 生物多様性学特論 Japanese Sorry An overview: Statistical Modeling 観測されたパターンを説明する統計モデル
p.1 統計モデリング入門 2018 (a) The main language of this class is 生物多様性学特論 Japanese Sorry An overview: Statistical Modeling 観測されたパターンを説明する統計モデル 久保拓弥 (北海道大 環境科学) Why in Japanese? because even in Japanese, statistics
More information統計モデリング入門 2018 (a) 生物多様性学特論 An overview: Statistical Modeling 観測されたパターンを説明する統計モデル 久保拓弥 (北海道大 環境科学) 統計モデリング入門 2018a 1
統計モデリング入門 2018 (a) 生物多様性学特論 An overview: Statistical Modeling 観測されたパターンを説明する統計モデル 久保拓弥 (北海道大 環境科学) kubo@ees.hokudai.ac.jp 1/56 The main language of this class is Japanese Sorry Why in Japanese? because
More informationaisatu.pdf
1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
More information自由集会時系列part2web.key
spurious correlation spurious regression xt=xt-1+n(0,σ^2) yt=yt-1+n(0,σ^2) n=20 type1error(5%)=0.4703 no trend 0 1000 2000 3000 4000 p for r xt=xt-1+n(0,σ^2) random walk random walk variable -5 0 5 variable
More informationスライド 1
ベイジアンモデルによる地域人口予測モデルの可能性について 片桐智志 1 山下諭史 1 ( 1 ネイチャーインサイト株式会社 ) The possibility of regional population forecasting model by Bayesian model KATAGIRI, Satoshi 1 YAMASHITA, Satoshi 1 1 Nature Insight Co.,
More informationkubostat2017e p.1 I 2017 (e) GLM logistic regression : : :02 1 N y count data or
kubostat207e p. I 207 (e) GLM kubo@ees.hokudai.ac.jp https://goo.gl/z9ycjy 207 4 207 6:02 N y 2 binomial distribution logit link function 3 4! offset kubostat207e (https://goo.gl/z9ycjy) 207 (e) 207 4
More informationkubostat2017c p (c) Poisson regression, a generalized linear model (GLM) : :
kubostat2017c p.1 2017 (c), a generalized linear model (GLM) : kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2017 11 14 : 2017 11 07 15:43 kubostat2017c (http://goo.gl/76c4i) 2017 (c) 2017 11 14 1 / 47 agenda
More informationPowerPoint プレゼンテーション
0 1 2 3 4 5 6 1964 1978 7 0.0015+0.013 8 1 π 2 2 2 1 2 2 ( r 1 + r3 ) + π ( r2 + r3 ) 2 = +1,2100 9 10 11 1.9m 3 0.64m 3 12 13 14 15 16 17 () 0.095% 0.019% 1.29% (0.348%) 0.024% 0.0048% 0.32% (0.0864%)
More information,, Poisson 3 3. t t y,, y n Nµ, σ 2 y i µ + ɛ i ɛ i N0, σ 2 E[y i ] µ * i y i x i y i α + βx i + ɛ i ɛ i N0, σ 2, α, β *3 y i E[y i ] α + βx i
Armitage.? SAS.2 µ, µ 2, µ 3 a, a 2, a 3 a µ + a 2 µ 2 + a 3 µ 3 µ, µ 2, µ 3 µ, µ 2, µ 3 log a, a 2, a 3 a µ + a 2 µ 2 + a 3 µ 3 µ, µ 2, µ 3 * 2 2. y t y y y Poisson y * ,, Poisson 3 3. t t y,, y n Nµ,
More information36
36 37 38 P r R P 39 (1+r ) P =R+P g P r g P = R r g r g == == 40 41 42 τ R P = r g+τ 43 τ (1+r ) P τ ( P P ) = R+P τ ( P P ) n P P r P P g P 44 R τ P P = (1 τ )(r g) (1 τ )P R τ 45 R R σ u R= R +u u~ (0,σ
More informationVersion C 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 A 1 2 1 3 4 5 1 1 2 1 1 1 2 4 5 6 7 8 3 1 2 C a b c d e f g A A B C B a b c d e f g 3 4 4 5 6 7 8 1 2 a b 1 2 a b 1 2 1 2 5 4 1 23 5 6 6 a b 1 2 e c d 3
More informationŁ\”ƒ.dvi
, , 1 1 9 11 9 12 10 13 11 14 14 15 15 16 19 2 21 21 21 22 23 221 23 222 24 223 27 23 30 231 2PLM 31 232 CCM 31 233 2PLCM 33 234 34 235 35 3 51 31 51 32 53 321 53 322 54 323 2 BTM 54 2 324 55 325 MCMC
More information!!! 10 1 110 88 7 9 91 79 81 82 87 6 5 90 83 75 77 12 80 8 11 89 84 76 78 85 86 4 2 32 64 10 44 13 17 94 34 33 107 96 14 105 16 97 99 100 106 103 98 63 at 29, 66 at 58 12 16 17 25 56
More informationkubostat2015e p.2 how to specify Poisson regression model, a GLM GLM how to specify model, a GLM GLM logistic probability distribution Poisson distrib
kubostat2015e p.1 I 2015 (e) GLM kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2015 07 22 2015 07 21 16:26 kubostat2015e (http://goo.gl/76c4i) 2015 (e) 2015 07 22 1 / 42 1 N k 2 binomial distribution logit
More information2009 5 1...1 2...3 2.1...3 2.2...3 3...10 3.1...10 3.1.1...10 3.1.2... 11 3.2...14 3.2.1...14 3.2.2...16 3.3...18 3.4...19 3.4.1...19 3.4.2...20 3.4.3...21 4...24 4.1...24 4.2...24 4.3 WinBUGS...25 4.4...28
More informationMicrosoft PowerPoint - R-stat-intro_20.ppt [互換モード]
と WinBUGS R で統計解析入門 (20) ベイズ統計 超 入門 WinBUGS と R2WinBUGS のセットアップ 1. 本資料で使用するデータを以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/r-intro/r-stat-intro_data.zip 2. WinBUGS のホームページから下記ファイルをダウンロードし WinBUGS14.exe
More informationkubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probability distribution and maximum likelihood estimation :
kubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probabilit distribution and maimum likelihood estimation kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2017 11 14 : 2017 11 07 15:43 1 : 2 3? 4 kubostat2017b (http://goo.gl/76c4i)
More information& 3 3 ' ' (., (Pixel), (Light Intensity) (Random Variable). (Joint Probability). V., V = {,,, V }. i x i x = (x, x,, x V ) T. x i i (State Variable),
.... Deeping and Expansion of Large-Scale Random Fields and Probabilistic Image Processing Kazuyuki Tanaka The mathematical frameworks of probabilistic image processing are formulated by means of Markov
More information2014ESJ.key
http://www001.upp.so-net.ne.jp/ito-hi/stat/2014esj/ Statistical Software for State Space Models Commandeur et al. (2011) Journal of Statistical Software 41(1) State Space Models in R Petris & Petrone (2011)
More information講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第3回
Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20
More information平成19年度
1 2 3 4 H 3 H CC N + 3 O H 3 C O CO CH 3 CH O CO O CH2 CH 3 P O O 5 H H H CHOH H H H N + CHOH CHOH N + CH CH COO- CHOH CH CHOH 6 1) 7 2 ) 8 3 ) 4 ) 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 A A 0 21 ) exp( )
More information講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第5回
Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20
More informationboost_sine1_iter4.eps
3 (, 3D ) 2. 2 3.. 3D 3D....,,. a + b = f, a, f. b a (.) b a.: b f (.2), b f., f.2. 2 Y y Q(X,Y,Z) O f o q(x,y) Z X x image plane.2:.2, O, z,. O..2 (X, Y, Z) 3D Q..2 O f, x, y X, Y. Q OQ q, q (x, y). x
More information@i_kiwamu Bayes - -
Bayes RStan 1 2012 12 1 R @ @i_kiwamu Bayes - - Stan / RStan Bayes Stan Development Team - Andrew Gelman, Bob Carpenter, Matt Hoffman, Ben Goodrich, Michael Malecki, Daniel Lee and Chad Scherrer Open source
More information蜷咲ァー譛ェ險ュ螳・3
2011. October vol.606 2 3 2011. October vol.606 4 5 ' 2011. October vol.606 6 7 2011. October vol.606 8 毎 月 18 日 は 9 2011. October vol.606 10 4 4 11 2011. October vol.606 12 39 12 254 13 2011. October
More informationk3 ( :07 ) 2 (A) k = 1 (B) k = 7 y x x 1 (k2)?? x y (A) GLM (k
2012 11 01 k3 (2012-10-24 14:07 ) 1 6 3 (2012 11 01 k3) kubo@ees.hokudai.ac.jp web http://goo.gl/wijx2 web http://goo.gl/ufq2 1 3 2 : 4 3 AIC 6 4 7 5 8 6 : 9 7 11 8 12 8.1 (1)........ 13 8.2 (2) χ 2....................
More information2 2.1 2 2.1.1 2.1.1 4060 4060 *1 3550 3550 3550 *2 4060 4060 1520 7095 6090 4060 4060 4060 4080 3070 3001500 200400 40200 - - 5002000 15003500 60200 *1 *2 6 2.1.1 1 2 3 2.1.2 1 7 2 3 4 180 5 2 6 3,000K
More informationkubostat2018d p.2 :? bod size x and fertilization f change seed number? : a statistical model for this example? i response variable seed number : { i
kubostat2018d p.1 I 2018 (d) model selection and kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2018 06 25 : 2018 06 21 17:45 1 2 3 4 :? AIC : deviance model selection misunderstanding kubostat2018d (http://goo.gl/76c4i)
More information2 36 41 41 42 44 44 1 2 16 17 18 19 20 25 26 27 28 29 4 4.12 32 4.2 4.2.1 36 4.2.2 41 4.2.3 41 4.2.4 42 4.3 4.3.1 44 4.3.2 44 31 1 32 33 < 2 x 1 x x 2 < x 1 x1x 2 x1x 2 34 36 4.2 (1) (4) (1)
More information() ( 2 1)90 (2010) ( 1) QIAGEN DNeasy Blood & Tissue Handbook FAVORGEN Tissue Genomic DNA Extract
2012 (Sekiya et al 2012) ( ) ( 1) 1 1. 2010 2012 2013 2014 6 () 2014 8 29 481 ( 2 1)90 (2010) 461 20 5 5 35 ( 1) QIAGEN DNeasy Blood & Tissue Handbook FAVORGEN Tissue Genomic DNA Extraction Mini Kit DNA
More informationDSGE Dynamic Stochastic General Equilibrium Model DSGE 5 2 DSGE DSGE ω 0 < ω < 1 1 DSGE Blanchard and Kahn VAR 3 MCMC 2 5 4 1 1 1.1 1. 2. 118
7 DSGE 2013 3 7 1 118 1.1............................ 118 1.2................................... 123 1.3.............................. 125 1.4..................... 127 1.5...................... 128 1.6..............
More informationみっちりGLM
2015/3/27 12:00-13:00 日本草地学会若手 R 統計企画 ( 信州大学農学部 ) R と一般化線形モデル入門 山梨県富士山科学研究所 安田泰輔 謝辞 : 日本草地学会若手の会の皆様 発表の機会を頂き たいへんありがとうございます! 茨城大学 学生時代 自己紹介 ベータ二項分布を用いた種の空間分布の解析 所属 : 山梨県富士山科学研究所 最近の研究テーマ 近接リモートセンシングによる半自然草地のモニタリング手法開発
More informationx x x 2, A 4 2 Ax.4 A A A A λ λ 4 λ 2 A λe λ λ2 5λ + 6 0,...λ 2, λ 2 3 E 0 E 0 p p Ap λp λ 2 p 4 2 p p 2 p { 4p 2 2p p + 2 p, p 2 λ {
K E N Z OU 2008 8. 4x 2x 2 2 2 x + x 2. x 2 2x 2, 2 2 d 2 x 2 2.2 2 3x 2... d 2 x 2 5 + 6x 0 2 2 d 2 x 2 + P t + P 2tx Qx x x, x 2 2 2 x 2 P 2 tx P tx 2 + Qx x, x 2. d x 4 2 x 2 x x 2.3 x x x 2, A 4 2
More information小関修正版0705
研 究 課 題 の 概 要 研 究 課 題 名 予 測 微 生 物 学 的 解 析 手 法 を 用 いた 微 生 物 学 的 リスク 評 価 システムの 開 発 主 任 研 究 者 所 属 機 関 小 関 成 樹 ( 独 ) 農 業 食 品 産 業 技 術 総 合 研 究 機 構 食 品 総 合 研 究 所 研 究 成 果 の 概 要 食 品 における 微 生 物 学 的 リスク 評 価 を 効 率
More information2009 Aida et al. Caries Res 2006;40 2000 100 % 78.7 88.0 96.6 98.8 98.8 98.8 100.0 100.0 100 75 69.4 50 75.3 74.8 73.3 73.1 73.0 72.4 71.8 71.7 51.7 40.2 69.4 68.8 73.6 25 22.3 32.8 21.9 22.9 22.1
More informationDirichlet process mixture Dirichlet process mixture 2 /40 MIRU2008 :
Dirichlet Process : joint work with: Max Welling (UC Irvine), Yee Whye Teh (UCL, Gatsby) http://kenichi.kurihara.googlepages.com/miru_workshop.pdf 1 /40 MIRU2008 : Dirichlet process mixture Dirichlet process
More information1 P2 P P3P4 P5P8 P9P10 P11 P12
1 P2 P14 2 3 4 5 1 P3P4 P5P8 P9P10 P11 P12 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 & 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1! 3 2 3! 4 4 3 5 6 I 7 8 P7 P7I P5 9 P5! 10 4!! 11 5 03-5220-8520
More informationしたがって このモデルではの長さをもつ潜在履歴 latent history が存在し 同様に と指標化して扱うことができる 以下では 潜在的に起こりうる履歴を潜在履歴 latent history 実際にデ ータとして記録された履歴を記録履歴 recorded history ということにする M
Bayesian Inference with ecological applications Chapter 10 Bayesian Inference with ecological applications 輪読会 潜在的な事象を扱うための多項分布モデル Latent Multinomial Models 本章では 記録した頻度データが多項分布に従う潜在的な変数を集約したものと考えられるときの
More information(2/24) : 1. R R R
R? http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/ kubo/ce/2004/ : kubo@ees.hokudai.ac.jp (2/24) : 1. R 2. 3. R R (3/24)? 1. ( ) 2. ( I ) : (p ) : cf. (power) p? (4/24) p ( ) I p ( ) I? ( ) (5/24)? 0 2 4 6 8 A B A B (control)
More information経験ベイズ検定による 偽陽性制御の方法 大羽成征 (( おおばしげゆき 京大数理デザイン道場 年 0077 月 2244 日 1155:: :: u.ac.jp
経験ベイズ検定による 偽陽性制御の方法 大羽成征 (( おおばしげゆき )@@ 京大数理デザイン道場 22001144 年 0077 月 2244 日 1155::0055--1155::4400 Email: oba@i.kyoto- u.ac.jp Twi6er: @shigepong 神経細胞間の 解剖学的結合と機能的結合 軸索末端 シナプス小胞 シナプス後細胞 Wikipedia commons
More informationk2 ( :35 ) ( k2) (GLM) web web 1 :
2012 11 01 k2 (2012-10-26 16:35 ) 1 6 2 (2012 11 01 k2) (GLM) kubo@ees.hokudai.ac.jp web http://goo.gl/wijx2 web http://goo.gl/ufq2 1 : 2 2 4 3 7 4 9 5 : 11 5.1................... 13 6 14 6.1......................
More information2
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 2 3 01 02 03 4 04 05 06 5 07 08 09 6 10 11 12 7 13 14 15 8 16 17 18 9 19 20 21 10 22 23 24 11 FIELD MAP 12 13 http://www.pref.ishikawa.jp/shinrin/zei/index.html
More informationMicrosoft PowerPoint - Rを利用した回帰分析.pptx
R を利 した回帰分析 中央水産研究所 岡村 寛 水産資源学における統計解析 漁業 調査データ解析 CPUE 標準化 資源のトレンド 体 組成のモード分解 成 式などの生物パラメータの推定 資源評価モデルによる個体群評価 ほとんどがパラメータの推定問題 今日の概要 前半 ( 岡村 ) 単回帰 重回帰モデル一般化線形 ( 混合 加法 ) モデルプロダクションモデル,VPA など 最小二乗法 最尤法 ベイズ推定
More informationuntitled
8 2-1 2-2 2-3 2-4 NPO M 1 2 3 3-1 3-2 3-2-1 3-2-2 B/H H/d τ * = Hi 0 sd B/H>10 20 B/H>70 100 B/H Ls=5 15B Ls=2 6B Ls=2 5B 3-2-3 3-2-4 3-3 1917 100 268 3-4 6 95 185 275 355 ( 8-1 48 1925 2007 6
More informationLCR e ix LC AM m k x m x x > 0 x < 0 F x > 0 x < 0 F = k x (k > 0) k x = x(t)
338 7 7.3 LCR 2.4.3 e ix LC AM 7.3.1 7.3.1.1 m k x m x x > 0 x < 0 F x > 0 x < 0 F = k x k > 0 k 5.3.1.1 x = xt 7.3 339 m 2 x t 2 = k x 2 x t 2 = ω 2 0 x ω0 = k m ω 0 1.4.4.3 2 +α 14.9.3.1 5.3.2.1 2 x
More information産衛誌57-4たより.indb
A89 26 7 1 9 4 33 1 87 A90 24 A91 23 ACOH2014 A92 4 1 2 3 4 5 6 7 A93 A94 A95 A96 A97 A98 A99 A100 A101 27 8 1 9 A102 4 33 A103 A104 26 3 140 27 1 A105 27 A106 A107 A108 A109 A110 A111 A112 A113 et al
More information? (EM),, EM? (, 2004/ 2002) von Mises-Fisher ( 2004) HMM (MacKay 1997) LDA (Blei et al. 2001) PCFG ( 2004)... Variational Bayesian methods for Natural
SLC Internal tutorial Daichi Mochihashi daichi.mochihashi@atr.jp ATR SLC 2005.6.21 (Tue) 13:15 15:00@Meeting Room 1 Variational Bayesian methods for Natural Language Processing p.1/30 ? (EM),, EM? (, 2004/
More informationMicrosoft PowerPoint - 14回パラメータ推定配布用.pptx
パラメータ推定の理論と実践 BEhavior Study for Transportation Graduate school, Univ. of Yamanashi 山梨大学佐々木邦明 最尤推定法 点推定量を求める最もポピュラーな方法 L n x n i1 f x i 右上の式を θ の関数とみなしたものが尤度関数 データ (a,b) が得られたとき, 全体の平均がいくつとするのがよいか 平均がいくつだったら
More information