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kosugitti @kosugitti
初心者セッション始まった。 #tokyoR
Kien Y. Knot @0_u0
裁量労働制のガジュマル好き神経科学者 @kilometer さんの初心者セッション #TokyoR
kosugitti @kosugitti
初心者はいずれhoxo_mにきゅうしゅうされていくのか。 #tokyoR
Kien Y. Knot @0_u0
Rの初心者もBaysian初心者もいっぱい #TokyoR
usausausa @t_usausausa
このmodelingの図いいなー。#TokyoR
kosugitti @kosugitti
A/Bテストは「AかBか選択肢がないという強い仮説のもとで行うモデリング」か。なるほど。 #tokyoR
Kien Y. Knot @0_u0
つよい仮説,弱い仮説. #TokyoR
Kien Y. Knot @0_u0
サイコロを例にしたベイズモデリング #TokyoR
kosugitti @kosugitti
正α面体,という言葉は初耳。なんかかっこいい響き。 #tokyoR
しょラー @shora_kujira16
めちゃくちゃわかりやすい!! #TokyoR
mrkhrhs @muraki_ng
後ろのテーブル付きの椅子…快適です( ˘ω˘) #TokyoR
kosugitti @kosugitti
確かにこの説明は初めて聞いたけど,尤度の説明がとてもわかりやすい #tokyoR
Kien Y. Knot @0_u0
んまあよくわからないんですけどね #TokyoR
Tom Kelly ケリー・トム @tomkXY
Great summary of modelling by @kilometer00 at #TokyoR. Very important in data analysis. モデルしているの教えるが上手だ思います。データー統計するとき、とても重要です pic.twitter.com/oiF8kgt30u
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Kien Y. Knot @0_u0
調べ物してたらスライドが数式ボンボンボンでWhat!?!?!?!つった #TokyoR
kosugitti @kosugitti
アルファについての確率とXについての確率を実現値が結んでいる,という形でベイズの定理へ。 #tokyoR
Kien Y. Knot @0_u0
ベイズの定理がいいのはxについての確率をαについての確率として表現できること #TokyoR
kosugitti @kosugitti
正α面体,という世界観がいいな。数え上げられるから周辺化もわかりやすいし。 #tokyoR
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コメント

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