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12/26/2024 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest Python 【完全版】MMMを課題設定から考える｜Google Meridian Media Mix Model｜MMM MMM は、過去の広告支出や売上データを用いて、各マーケティング施策が売上（KPI）にどの程度貢献したかを定量的に分析する手法です。これにより、予算配分の最適化や将来のマーケティン […]
03/24/2024 / 最終更新日時 : 01/13/2025 bluest ベイズ 【MCMC法】ハミルトニアンモンテカルロをわかりやすく解説｜ベイズ統計学 ハミルトニアンモンテカルロ（Hamiltonian Monte Carlo ベイズ統計学において、ハミルトニアンモンテカルロ（Hamiltonian Monte Carlo, HMC）を利用するアプローチは、主に複雑な事 […]
01/16/2024 / 最終更新日時 : 09/22/2024 bluest 大学数学 ヤコビアンをわかりやすく解説【統計検定】|MCMCでの使用例 ヤコビアン 最初はなかなか理解が難しいかもしれませんが、MCMC法等の変数変換が必要な統計解析手法では必ず出てくる行列式です。 関連コンテンツはこちらをご覧ください。 【線形代数】固有値や固有ベクトルは機械学習にどう使わ […]
01/13/2024 / 最終更新日時 : 11/30/2024 bluest ベイズ 【完全ガイド】MCMC法についてわかりやすく解説|ベイズ推定 MCMC法|Markov Chain Monte Carlo法 今回は、ベイズ理論を使ったパラメータ推定手法であるMCMC法(Markov Chain Monte Carlo法 マルコフ連鎖モンテカルロ法)について解説い […]
07/16/2022 / 最終更新日時 : 01/04/2025 bluest Python マルコフ連鎖をわかりやすく解説【MCMC法への応用】 1. マルコフ連鎖の基本原理 1.1 マルコフ連鎖 マルコフ連鎖 (Markov Chain) は、確率過程の一種です。離散時間マルコフ連鎖を例にとると、時刻 ${t = 0, 1, 2, \dots}$ に観測される状 […]
06/25/2022 / 最終更新日時 : 11/29/2024 bluest ベイズ ベイズ推定をわかりやすく解説｜事後分布から推定量を導く方法 ベイズ推定の目的 ベイズの定理からしっかり解説するので、これからベイズ推定について知見を深めたい人や、MCMC法を使ってベイズ推定をしたい方など、さまざまな人におすすめです。 ベイズの定理 まず第一にベイズ統計学は、経験 […]
