統計学だけど,確かにデータから何かを探る,そんな道具.だけど,扱い方としてはモデルと推定の2つをきっちり意識する必要が....
オリジナルの解析手法の提案となると,構築モデリングのセンス,さらに推定方法の構成での工夫が重要.統計学のわかっていない方は,ココイラの概念がきっちり理解できていない,そんなこと.
で,その推定方法の構成なんだけど,制約を付ける,そな手口があるの.だけど,この意味をきっちり説明できるようする必要が...
確かに,LASSOで考えることもできるけど,どうしても頭の中ではもっと広い概念で捉えていて,ラグランジュ法で尤度を解き,条件として制約を入れる,そんなことかなーと.
実はシンポジウムで発表したときの質問されて,その答えを考えていたの.周辺尤度そのものを考えていて,コレの部分尤度と全尤度,さらに制約付きと事後分布のモードとの関係やら.....縮小推定量の一般化を整理する必要が....
スタイン推定量と経験ベイズ法,ココイラの基本を再確認しないと.
がんばりましょう.
オリジナルの解析手法の提案となると,構築モデリングのセンス,さらに推定方法の構成での工夫が重要.統計学のわかっていない方は,ココイラの概念がきっちり理解できていない,そんなこと.
で,その推定方法の構成なんだけど,制約を付ける,そな手口があるの.だけど,この意味をきっちり説明できるようする必要が...
確かに,LASSOで考えることもできるけど,どうしても頭の中ではもっと広い概念で捉えていて,ラグランジュ法で尤度を解き,条件として制約を入れる,そんなことかなーと.
実はシンポジウムで発表したときの質問されて,その答えを考えていたの.周辺尤度そのものを考えていて,コレの部分尤度と全尤度,さらに制約付きと事後分布のモードとの関係やら.....縮小推定量の一般化を整理する必要が....
スタイン推定量と経験ベイズ法,ココイラの基本を再確認しないと.
がんばりましょう.