StatModeling Memorandum

StatModeling Memorandum

StanとRとPythonでベイズ統計モデリングします. たまに書評.

2015-02-01から1ヶ月間の記事一覧

SIRモデルからはじめる微分方程式と離散時間確率過程(後編)

前の記事の続きです。 今回はSIRモデルを人数のまま扱い、確率過程で扱います。このことでモデルはより正確になって定量的になりますが、「時間がたったらどうなるのか?」などの定性的な理解は難しくなります。時間に関しては一日ごとに感染者数が発表され…

SIRモデルからはじめる微分方程式と離散時間確率過程(前編)

今年はデング熱やエボラで騒がれました。そのような感染症の伝播によって感染人数がどのように変化するかを表すモデルはいくつかありますが、最もシンプルなものはSIRモデルというものです。Wikipediaの記事はこちら。 総人口をNとして、Sが感受性人口(まだ…

トピックモデルシリーズ 7 DTM (Dynamic Topic Model) の一種

最後はおまけでLDAに時系列を組み合わせた実装を試してみたので紹介します。 今まで「文書」と呼んできたものを「ユーザー」、「単語」と呼んできたものを「アクセスしたWebページ(≒アクション)」と考えます。ユーザーが1日目~31日目までV種類のWebページ…

トピックモデルシリーズ 6 GaP (Gamma-Poisson Model)

この記事の表記は以下です。Wがbag-of-wordsの行列を表すことに注意してください。 右2列は定数については数値を、そうでないものについてはR内の変数名を書いています。データは前の記事参照。 LDAの記事で、『別の視点から見ると、LDAがやっていることは、…