時変係数モデル

時変係数モデルの話です。

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1. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル 第５部第４章 時変係数モデル 2020年2⽉19⽇（⾬⽔） ベイズ統計モデリングによる データ分析⼊⾨
2. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル 誰？
3. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル tanaka_marimo 京都で天気の研究 某天気会社勤務 某受託分析会社勤務 雲コンペ History:        Now：  Recently:
4. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル AGENDA n  時変係数モデルの理解 n 分析の準備 n データの読み込み n 通常の単回帰モデルの適⽤ n 時点を分けた2つの単回帰モデルの適⽤ n 時変係数モデルの構造 n  時変係数モデルの推定 n Stanファイルの実装 n MCMCの実⾏ n 推定された状態の図⽰
5. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル AGENDA n  時変係数モデルの理解 n 分析の準備 n データの読み込み n 通常の単回帰モデルの適⽤ n 時点を分けた2つの単回帰モデルの適⽤ n 時変係数モデルの構造 n  時変係数モデルの推定 n Stanファイルの実装 n MCMCの実⾏ n 推定された状態の図⽰
6. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル 並列化するコア数
7. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル 働き⼿の⼈数
8. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル
9. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル AGENDA n  時変係数モデルの理解 n 分析の準備 n データの読み込み n 通常の単回帰モデルの適⽤ n 時点を分けた2つの単回帰モデルの適⽤ n 時変係数モデルの構造 n  時変係数モデルの推定 n Stanファイルの実装 n MCMCの実⾏ n 推定された状態の図⽰
10. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル
11. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル 働き⼿が⼀⼈ 増えると売上 は7.4増える
12. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル AGENDA n  時変係数モデルの理解 n 分析の準備 n データの読み込み n 通常の単回帰モデルの適⽤ n 時点を分けた2つの単回帰モデルの適⽤ n 時変係数モデルの構造 n  時変係数モデルの推定 n Stanファイルの実装 n MCMCの実⾏ n 推定された状態の図⽰
13. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル 前半 後半
14. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル
15. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル
16. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル 時点によって 働き⼿の影響 が異なる
17. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル AGENDA n  時変係数モデルの理解 n 分析の準備 n データの読み込み n 通常の単回帰モデルの適⽤ n 時点を分けた2つの単回帰モデルの適⽤ n 時変係数モデルの構造 n  時変係数モデルの推定 n Stanファイルの実装 n MCMCの実⾏ n 推定された状態の図⽰
18. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル 時変係数モデル、モデル式 「ランダムウォークする切⽚」を 持つローカルレベルモデルに 「ランダムウォークする回帰係数」を 持つ説明変数を付け加えたモデル µ t ~ Normal(µ t−1 ,σ w 2 ) β t ~ Normal(β t−1 ,σ τ 2 ) α t = µ t + β t ex t y t ~ Normal(α t ,σ v 2 )
19. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル AGENDA n  時変係数モデルの理解 n 分析の準備 n データの読み込み n 通常の単回帰モデルの適⽤ n 時点を分けた2つの単回帰モデルの適⽤ n 時変係数モデルの構造 n  時変係数モデルの推定 n Stanファイルの実装 n MCMCの実⾏ n 推定された状態の図⽰
20. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル
21. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル ランダムウォーク する回帰係数
22. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル
23. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル ランダムウォーク する回帰係数 観測値の期待値
24. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル AGENDA n  時変係数モデルの理解 n 分析の準備 n データの読み込み n 通常の単回帰モデルの適⽤ n 時点を分けた2つの単回帰モデルの適⽤ n 時変係数モデルの構造 n  時変係数モデルの推定 n Stanファイルの実装 n MCMCの実⾏ n 推定された状態の図⽰
25. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル
26. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル
27. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル 収束OK
28. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル 事後平均
29. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル AGENDA n  時変係数モデルの理解 n 分析の準備 n データの読み込み n 通常の単回帰モデルの適⽤ n 時点を分けた2つの単回帰モデルの適⽤ n 時変係数モデルの構造 n  時変係数モデルの推定 n Stanファイルの実装 n MCMCの実⾏ n 推定された状態の図⽰
30. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル
31. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル 働き⼿の影響が 次第に⼩さくなる
32. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル サマリ n  説明変数の係数が時間に応じて動的に変化す る時変係数モデルを実装した n  時変係数モデルを⽤いることで、時間と共に 説明変数の影響が異なる状況を柔軟に表現で きる n  状態空間モデルは我々の⽬に⾒ない「状態」 という潜在変数を仮定してモデルを推定でき る
33. ベイズ統計モデリングによるデータ分析⼊⾨ 時変係数モデル Enjoy!