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六本木で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「銀座で働くデータサイエンティスト」です / 道玄坂→銀座→東京→六本木

MCMC

ベイズ構造時系列モデルを推定する{bsts}パッケージを試してみた

Rパッケージ紹介ばかりが続いていて恐縮ですが。。。最近になってこんなものがFacebookからリリースされていたのを知りました。これはこれで使いやすそうだなと思ったんですが、実はGoogleからも同様のMCMCサンプリングベースの時系列分析向けCRANパッケージ…

統計的因果推論(1): 差分の差分法(Difference-in-Differences)をRで回してみる

世の中様々な介入効果・施策効果を検証するためのexperimentが行なわれていると思うんですが、意外とその効果検証というのは難しいものです。特にいわゆる統計的因果推論の立場から見れば、web上で接触する一般ユーザーに対する介入や施策といったものの検証…

p値を計算したくなる検定の数々を試しにStanによるベイジアンモデリングで代替してみた

この記事は、やたらはてブを稼いでしまった前回の記事の続きです。ASAのプレスリリース及び声明の中には、確かに「p値に依拠しない新たなアプローチの例」として予測値を重視するアプローチ*5、ベイジアンモデリング、決定理論的アプローチ*6およびfalse dis…

Stanで統計モデリングを学ぶ(7): 時系列の「トレンド」を目視ではなくきちんと統計的に推定する

何かこのシリーズめちゃくちゃ久しぶりなんですが(汗)、ちょっと最近問題意識を抱いている話題があるのでそれに関連した形でStanでやってみようと思います。 それは時系列の「トレンド」の扱い。ビジネスの現場では、時系列を意識しなくても良い*1クロスセ…

Googleがリリースした「キャンペーンとKPIとの因果関係を推定する」Rパッケージ{CausalImpact}を試してみた

CausalImpact 何気なくR-Bloggerのタイムラインを見ていたら、"Google Open Source Blog: CausalImpact: A new open-source package for estimating causal effects in time series"という記事がシェアされていたので見に行ってみたのでした。これはもう読ん…

Rでベイジアン動的線形モデルを学ぶ(1):なぜ「動的」モデルなのか

ちょっとStan一辺倒でやってるのも随分効率が悪いなぁと思い始めてきたところに、大仏のオッサンがこんなナイスな記事をupしていたのに今頃気付いたのでした(オッサン気付くの遅くてごめん)。 逐次モンテカルロ/(粒子|パーティクル|モンテカルロ)フィルタ…

Stanで統計モデリングを学ぶ(2): そもそもMCMCって何だったっけ?

(前回記事はこちらから) ベイジアンの知識もいい加減な僕がこんなシリーズ記事を書くとかほとんどギャグの領域なんですが(汗)*1、2回目の今回の記事ではそもそもMCMCって何だったっけ?ってところから始めようと思います。 今回参考にするのは、主に久保…

Stanで統計モデリングを学ぶ(1): まずはStanの使い方のおさらいから

(※Stan v2.4.0以降でインストール方法に若干変更があります!詳しくはこの記事の中ほどをご覧ください) さて、年初の抱負でも語ったように今年はStanを頑張って会得していこうと思います。理由は簡単で、ありったけの要素を詰め込んでMCMCサンプラーでガン…

MCMCの計算にStanを使ってみた(超基礎・導入編)

肝心のMCMCの勉強はどこ行ったゴルァとか怒られるとアレなんですが、先にツールの使い方覚えてしまおうと思ってStanで簡単な練習をやってみました。ちなみに参考にした資料はこちら。 Stanチュートリアルの資料を作成しました。 - Analyze IT. StanTutorial …