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第1回統計モデル勉強会.pdf
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Haruhisa Kimoto
November 26, 2023
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Haruhisa Kimoto
November 26, 2023
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Transcript
https://www.academix.j p/ AcademiX 統計モデル勉強会 統計モデル勉強会 vol.1 茨城大学工学部情報工学科 木本晴久(Kimoto Haruhisa) 2023/08/19
目次 1. なぜ「統計的」な「モデル」? 2. ブラックボックスな統計モデル 3. 勉強(参考書籍)の進め方
なぜ「統計的」な「モデル」? 「統計モデル」とは? • 観察によってデータ化された現象を説明するために作られる。 • 確率分布が基本的な部品であり。これはデータに見られるばらつきを表現する手 段である。 • データとモデルを対応づける手続きが準備されていて、モデルがデータにどれくら いよく当てはまっているかを定量的に評価できる。
なぜ「統計的」な「モデル」? そもそも、なぜ「統計モデル」が必要なのか? • 「あるデータに基づいて何を主張して良いのか」を限定する • アイデアの共有 ◦ 統計モデルが、解析者の意図を明確に表現する • データを要約・整理する
◦ データ化されたものですら、人間には理解できない複雑さがある • 未観測の挙動を予測する
なぜ「統計的」な「モデル」? 確率分布を使うことによって、 「ばらつき」や「欠測」をうまく表現することができる モデルの妥当性や、精度の限界なども定量的に示すことができる!
ブラックボックスな統計モデル 研究者は統計モデルを理解しないで進める「ブラックボックス」データ解析に陥りがち! 外部の人には理解不能な「うちわだけで通用する解析」が蔓延しがち! (著者の意見) 統計モデルを理解しよう! ブラックボックス統計学を避けよう!
勉強の進め方 一般化線形モデル(GLM)を 改良していく過程で、様々な考え方を学んでいく
勉強の進め方 線形モデル(LM) ↓ 一般化線形モデル(GLM) ↓ 一般化線形混合モデル(GLMM) ↓ 階層ベイズモデル
勉強の進め方 線形モデル(LM)等分散正規分布を仮定している(直線回帰・分散分析) ↓ 一般化線形モデル(GLM)正規分布以外の確率分布を扱いたい(ポアソン回帰) ↓ 一般化線形混合モデル(GLMM)ランダム効果を扱いたい ↓ 階層ベイズモデル より自由で現実的なモデリングを行いたい
参考文献 ◦データ解析のための統計モデリング入門 https://amzn.asia/d/0YDwaF2 ◦統計WEB 一般化線形モデル https://bellcurve.jp/statistics/glossary/638.html