時系列データを分析するとき、時系列データの性質を知るために自己相関と相互相関を求めたりします。 自己相関と相互相関は、通常の数理統計学で登場する相関係数を、単に時系列データに応用したもので、2つの時系列データの類似性を表...

ビジネスの世界では、売上やPV数などの時系列データがたくさんあります。このような時系列データは、いつも完璧なコンディションで存在するわけではありません。 例えば、データの一部が欠損、つまり、欠測値の状態になっていることが...

Pythonユーザの中には、Jupyter上でPythonを使う方も多いことでしょう。 Pythonを使いながらRの便利な関数を利用したい、そう思われる方も多いことでしょう。 Jupyter上でPythonを使いながら、...

売上などの時系列データには、周期性があります。周期性の中で、期間の決まっているものを季節性と言ったりします。 例えば、1日単位の売上データであれば週周期（7日間）や年周期（365.25日間）、1時間単位の気温データであれ...

前回と前々回にベイズ推定について簡単に説明しました。 以下、前回の記事です。 以下、前々回の記事です。 通常の線形回帰モデルは、切片や係数、予測の値は1つです。 一方，ベイズ線形回帰モデルで得られるのは分布です。正確には...

統計解析のフリーの分析ツールと言えば、Rです。 Rの中には、たくさんのサンプのデータセットがあります。 Pythonで使いたい！ という方もいることでしょう。 Pythonの統計解析パッケージであるstatsmodels...

ビジネスの世界では、売上やPV数などの時系列データがたくさんあります。 このような時系列データは、いつも完璧なコンディションで存在するわけではありません。 例えば、データの一部が欠損、つまり、欠測値の状態になっていること...

Jupyter NotebookでPythonを使うことはあるが、Rは使ったことはない、というPythonユーザも少なくないでしょう。 Jupyterは、Julia+Python+Rから作った造語であるとは有名な話しです...

データサイエンティストの利用する分析ツールと言えば、PythonとRです。 幸運なことに、両方には共通している部分も多いですが、中にはPythonにしか実装それていないパッケージや関数や機能、Rにしか実装されていないパッ...

何かと便利なベイズ推定、ビジネスの世界でも活用が進んでいます。 MCMCというアルゴリズムが手軽に利用できるなったことが、大きな要因の1つでしょう。MCMCとは、マルコフ連鎖を利用したモンテカルロシミュレーションです。手...