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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Jan 2
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…
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NumPyroを用いた事後分布からのサンプリングは実装が便利だが，多峰性のある分布は難しい。複数の峰を遷移する回数を確認することで，サンプリングの特徴を整理した。
▼NumPyroで学ぶ多峰分布からのサンプリング 標準ベイズ統計学 第6.5節を題材として
stern-bow.hatenablog.com/ent…
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今週火曜日は東大に用事があるので，ランチは本郷で食べる予定。
ランチのお店を探していたら，「ピグ」が閉店になっていることを知りショック…。先生や先輩とよく行ったお店だった。
ピグ
03-3815-4006
東京都文京区本郷5-29-8
tabelog.com/tokyo/A1310/A131…
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弊ブログの過去記事を見ながら，アクセス数の多い記事に，他のおすすめ記事へのリンクを貼ってみた。弊ブログを読んでくださった方の参考になれば。
▼統計検定1級に向けて読んだ数理統計学の書籍 #書籍紹介
stern-bow.hatenablog.com/ent…
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Jun 14
1つ目の画像はギブスサンプラーで，サンプル数が1000個でも，3つの山から上手くサンプリング出来ている(偏ってはいるが)。
2つ目の画像はNumPyroを使ったサンプリングで，同じくサンプル数が1000個だが，3つの山から上手くサンプリング出来ていない。
Jun 14
NumPyroはMCMCを用いて事後分布からサンプリングするうえで便利なツールだが，混合正規分布のような多峰性の分布を扱う際には注意が要ることが確認できた。
▼NumPyroで学ぶ事後分布からのサンプリング 標準ベイズ統計学 第6.5節を題材として
stern-bow.hatenablog.com/ent…
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Jun 14
NumPyroはMCMCを用いて事後分布からサンプリングするうえで便利なツールだが，混合正規分布のような多峰性の分布を扱う際には注意が要ることが確認できた。
▼NumPyroで学ぶ事後分布からのサンプリング 標準ベイズ統計学 第6.5節を題材として
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Jun 13
製造業の実務でもおなじみの多変量正規分布の学んだ。事後分布サンプルから，相関係数や指導効果(平均の差)など様々な情報を取り出せる。MSPCなど異常診断にも応用が利きそうである。
▼NumPyroで学ぶ多変量正規モデル 標準ベイズ統計学 第7.4節を題材として
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Jun 12
本書中では，分散のパラメータの事前分布について，離散分布を設定するが，これはギブスサンプラーを構成するためだ。NumPyroを使えばギブスサンプラーを構成する必要が無いので，連続分布を設定できる。事後分布からのサンプリング方法と事前分布が関係しており面白かった。
Jun 12
平均に加えて分散も対象にした階層モデルを学んだ。NumPyroでは完全条件付き分布が不要なので，分散の分布を離散化する必要なく，連続値で自然にモデル化出来ることが強み。
▼NumPyroで学ぶ平均と分散の階層モデル 標準ベイズ統計学 第8.5節を題材として
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yoschi_s retweeted
おかげさまで、40周年記念大会 JSAI2026 は史上最大規模の大会となり、盛況のうちに閉幕しました。
「挑戦」をテーマに開催した5日間。多くの議論や出会い、新たな挑戦のきっかけが生まれたことを願っています。
ご参加・ご支援いただいたすべての皆様、本当にありがとうございました！
#JSAI2026
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Jun 12
平均に加えて分散も対象にした階層モデルを学んだ。NumPyroでは完全条件付き分布が不要なので，分散の分布を離散化する必要なく，連続値で自然にモデル化出来ることが強み。
▼NumPyroで学ぶ平均と分散の階層モデル 標準ベイズ統計学 第8.5節を題材として
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Jun 11
「学校の集合」と「各学校の生徒の集合」のように，グループが入れ子になった対象から発生したデータをモデル化するには，階層ベイズモデルが使われる。その特徴である，縮小効果をまとめた。
▼NumPyroで学ぶ階層正規モデルと縮小効果 標準ベイズ統計学 第8.4節を題材として
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Jun 11
縮小効果は，小グループのサンプル数が小さい時に，平均の推定値が標本平均からズレる現象である。なかなか受け入れにくい結果だが，「たまたま最近得点を多く決めているベンチ入り選手」と，「経験豊富な選手」のどちらにフリースローを打たせるか？という例え話はわかりやすかった。
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Jun 10
データ分析を学ぶ上で，コードを動かすのは重要である。ただ，「標準ベイズ統計学」のサンプルコードやデータを探すのに一苦労したので，サンプルデータの使い方をまとめた。
▼RのサンプルデータをPythonで使う 標準ベイズ統計学 第8.3節を題材として
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Jun 10
「標準ベイズ統計学」のサンプルデータは，
①テキストファイル
②.RData ファイル
がある。②については，Pythonのrdataパッケージなどが使えるが，①についてはデータ整形するのが一苦労。なので，Rを導入して，データ入力をRで実行し，その後Pythonでも扱えるCSVなどで出力するのが簡単。
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Jun 9
菅澤先生の「ベイズ統計学を勉強する参考書のフロー」はベイズ統計学の学び方が丁寧に説明されており，参考書として「標準 ベイズ統計学」が紹介されているだけでなく，読み方まで示されていて，とても有益である。
▼リンク
qiita.com/ssugasawa/items/0e…
Jun 9
Hoff先生の「標準 ベイズ統計学」はまだ読み始めたばかりだが，コードや事例はもちろんのこと，信念関数や事後分布の話などは「なるほど」と思うことが多く，とても勉強になっている。
asakura.co.jp/detail.php?boo… @AsakuraPubより
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Jun 9
Hoff先生の「標準 ベイズ統計学」はまだ読み始めたばかりだが，コードや事例はもちろんのこと，信念関数や事後分布の話などは「なるほど」と思うことが多く，とても勉強になっている。
asakura.co.jp/detail.php?boo… @AsakuraPubより
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Jun 9
Hoff先生の名著の和訳である「標準ベイズ統計学」をNumPyroで読み直すシリーズを始めた。実務でも重要な2グループ比較について，ベイズ流に行なう方法を学んだ。
▼NumPyroで学ぶ2グループ比較 標準ベイズ統計学 第8.1節を題材として
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Jun 9
単にRのコードをPythonに置き換えるのでは無く，得られた事後分布のサンプルをもとに，可視化したり解釈したりする部分を重視した。
本書では，伝統的な2グループの比較方法であるt分布とも比較しており，ベイズ統計の特徴を知るうえでも，とても参考になった。
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Jun 8
ブースに来ていただいた方に説明をしたが，熱心に耳を傾けて頂けた。とてもありがたい。
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