第46回R勉強会@東京まとめ

2
前へ 1 2 3 ・・ 8 次へ
テラモナギ @teramonagi

GPAとACTの二乗ぶっこむのに恣意性を感じる #TokyoR

2015-02-21 15:41:25
諸無 @weda_654

I()便利だ。上手く使っていきたい。 #tokyor

2015-02-21 15:45:57
石川木場郎 @dichika

現在発表しているサーモンさんのData scienct for me事例です slideshare.net/shotayasui/for… #TokyoR

2015-02-21 15:48:32
usadamasa @usadamasa

なんか大学の発表くさくなってきた。#TokyoR

2015-02-21 15:57:08
shota yasui @housecat442

忘れていましたが今日の資料アップしました。 slideshare.net/shotayasui/ss-… #TokyoR

2015-02-22 00:30:14

後半セッション

順序データでもベイズモデリング

kazutan @kazutan

順序データでベイズモデリング…気になる #TokyoR

2015-02-21 16:29:10
👩‍💻駆け出しYAML職人 @NagominHotMotto

ウィルコクソンは一時期お世話になった #TokyoR

2015-02-21 16:31:55
石川木場郎 @dichika

さりげなくminervaとか出てくるのが良い #TokyoR

2015-02-21 16:31:56
langstat @langstat

おっと危ない:信頼区間と予測区間を混同しちゃダメ - Take a Risk:林岳彦の研究メモ takehiko-i-hayashi.hatenablog.com/entry/20110204… #TokyoR

2015-02-21 16:33:56
テラモナギ @teramonagi

区間推定は、平均の推定だとμ ± σ/sqrt(N)のσ/sqrt(N)の部分を言ってる??? #TokyoR

2015-02-21 16:39:27
テラモナギ @teramonagi

この辺の話って、アローの不可能性定理につながるの・・・・? #TokyoR

2015-02-21 16:44:56
Takashi Minoda @aad34210

統計モデリングの心得 大事。 #TokyoR

2015-02-21 16:45:24
langstat @langstat

統計モデリングの心得:(1)知りたいことを箇条書きにする&優先順位づけ、(2)それを知るためにいくつか可視化、(3)シンプルなモデルから考える(データを少なくして) #TokyoR

2015-02-21 16:47:05
Hiroaki Yutani @yutannihilation

等高線が大事。なるほどなあ。 #TokyoR

2015-02-21 16:47:50
👩‍💻駆け出しYAML職人 @NagominHotMotto

等高線を描いたら非常に見通しが良くなった #TokyoR

2015-02-21 16:48:21
langstat @langstat

CRAN - Package Zelig: Everyone's Statistical Software cran.r-project.org/web/packages/Z… 様々な統計手法の統合ラッパーを目指しているらしい(現在進行形で開発中)。 #TokyoR

2015-02-21 16:48:43
前へ 1 2 3 ・・ 8 次へ