タグ いろんな分析シリーズ が登録されている動画 ： 7 件中 1 - 7 件目
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【雰囲気をつかむ】階層ベイズモデリング - 構造を仮定して本質を推定する【いろんな分析 vol. 7 】 #065 #VRアカデミア
▼テーマ
とても幅広いモデルに利用されている階層ベイズモデリングの解説です。
サクッと雰囲気と、実用例をまとめてみました。
おもしろ動画ランキングは必見！
GitHubはこちら → https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
▼参考文献
岩波データサイエンス Vol.1 ベイズ推論とMCMCのフリーソフト
https://amzn.to/3gOdNpl
この本に基本的なことやソフトの使い方も書いてあります。
興味を持ったかたはこの本から入門することをおすすめします！
▼終わりに
ご視聴ありがとうございました！
面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。
動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ！
お仕事、コラボのご依頼は、TwitterのDMからお願い致します。
動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ )
動画編集：AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ )
【潜在変数の関係を探る】構造方程式モデリング - 実応用の豊富な基礎分析なのです【いろんな分析 vol. 6 】 #063 #VRアカデミア
▼テーマ
因子分析の正統進化である構造方程式モデリング (Structural Equation Modeling, SEM) です。
マーケティングリサーチ文脈などで広く応用される基本的な分析ですよ！
GitHubはこちら → https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
▼参考文献
・共分散構造分析 入門編―構造方程式モデリング (統計ライブラリー)
https://amzn.to/3dAbuUG
理論が丁寧にまとまっている良書！
・M-plusとRによる構造方程式モデリング入門
https://amzn.to/3exlZJP
実践するならこちら。 M-plus や R での実施方法があります
・共分散構造分析 事例編―構造方程式モデリング | 秀樹, 豊田
https://amzn.to/2Z7DCct
ちょっととっつきづらい人にはこちら。事例が大量に載っているので、モチベーションに繋がるかも。
・パーソナリティ心理学のための統計学[心理学のための統計学6]: 構造方程式モデリング | 幸謙, 尾崎, 宏二郎, 荘島
https://amzn.to/2YwlNop
難しいことはいいから、解釈の仕方とか、ユーザー向けにまとめてるものは！？ って人におすすめ！
▼終わりに
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動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ )
動画編集：AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ )
【因果を利用した分析】ベイジアンネットワークで見る変数の因果関係【いろんな分析 vol. 5 】 #060 #VRアカデミア
▼テーマ
前回紹介したグラフィカルモデリングで、更に因果を加味する分析です。
GitHubはこちら → https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
▼参考文献
グラフィカルモデリング (統計ライブラリー)
https://amzn.to/2WD8C47
条件付き確率から解説してあって、かなり読みやすいです！
▼終わりに
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【偽物の相関を見極めろ！】グラフィカルモデリングで変数の相関関係を把握する【いろんな分析 vol. 4 】 #056 #VRアカデミア
グラフィカルモデリングの中でも、マルコフ確率場 (Markov Random FIeld / MRF) と呼ばれる分析について紹介します。
この方法で、偽相関を見破ることが出来ます。
※因果推論と関連のあるベイジアンネットワークについては別の動画で扱います。
【参考文献】
グラフィカルモデリング (統計ライブラリー)
https://amzn.to/2WD8C47
条件付き確率から解説してあって、かなり読みやすいです！
ソースコードはこちら
https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
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【もう二度と迷わない】因子分析と主成分分析は何が違うの？【いろんな分析 vol. 3 】 #053 #VRアカデミア
因子分析と主成分分析の違いについて解説します。
計算結果は毎回必ず似通いますが、「何をしたいか」という目的の部分が大きく異なります。
因子分析、主成分分析の発展として紹介した分析たちは、今後のシリーズで紹介していきます。お楽しみに！
ソースコードはこちら
https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
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【相関で情報を圧縮】主成分分析の気持ちを理解する【いろんな分析 vol. 2 】 #051 #VRアカデミア
主成分分析の考え方や実例について解説します。
ソースコードはこちら→https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
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【相関から構造を推定】因子分析の気持ちを理解する【いろんな分析 vol. 1 】#049 #VRアカデミア
新シリーズはじまりました！ その名も「いろんな分析」
このシリーズでは、よく使われる統計手法をずらーっと見ていきます。
vol.1では、因子分析の魅力をお伝えします。データに潜む構造を明らかにしちゃいましょう！
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