study

"De Finetti was right: probability does not exist"

http://mamona.cetuc.puc-rio.br/~weiler/disciplina_ti/naufurxpaper4.pdf

"Occam's Razor, Bayesian Model Selection, and Infinite Models"講義memo。

http://noplans.org/~1gac/diary/200302.html#07

Rによる統計解析入門(再録)。

http://phi.ypu.jp/statlib/stat.pdf

Finite mixture model 入門。

http://chasen.aist-nara.ac.jp/~yuuta-t/diary/?1128

Posterior sampling for Mixture of Dirichlet Process Models.

Neal(2000)"Markov Chain sampling Methods for Dirichlet Process Mixture models" Dirichlet Process Mixture modelsの歴史は古く1970年台にまでさかのぼる。近年再び注目を集めているのは、①柔軟なpriorモデリングの方法足りうると言う点と②マルコフ連鎖…

Prof. Neal

http://www.cs.toronto.edu/~radford/ http://citeseer.nj.nec.com/gelfand01computational.html

極値理論を用いたリスク管理。

http://www.imes.boj.or.jp/japanese/kinyu/2000/kk19-b2-1.pdf

極値理論入門。

http://www.e.u-tokyo.ac.jp/gradCD/toukei/50211-j.html

Monte Carlo Methods in Bayesian computation

http://merlot.stat.uconn.edu/~mhchen/mcbook/ 誤植情報ほか。データセットもあり。

MCMC preprint.

http://www.statslab.cam.ac.uk/~mcmc/pages/links.html マルコフ連鎖モンテカルロ法を実行もしくは理解するためのソフトウェアへのリンクあり。

数理ファイナンスへの招待

http://www.math.sci.hokudai.ac.jp/~inoue/mf.pdf

やさしいEMアルゴリズム

http://citeseer.nj.nec.com/bilmes98gentle.html

サポート・ベクター・マシーン入門

http://www.neurosci.aist.go.jp/~kurita/lecture/svm/svm.html

Markov Random Field.

http://research.microsoft.com/~szli/MRF_Book/MRF_Book_Chapter_1.tar.gz

モンテカルロ法と期待値の評価。

http://ht.econ.kobe-u.ac.jp/~tanizaki/cv/working/integ.pdf

Rによる統計解析入門。

http://phi.ypu.jp/statlib/stat.pdf

潜在因子の重要性。

●危険な高層住宅? 逢坂文夫氏(東海大学医学部)は、横浜市の三保健所管内における四か月健診を受けた 母親(第一子のみを出生した母親)、一六一五人(回収率、五四%)について調査した。結果 は次のようなものであったという。 流産割合(全体) …… 七・…

「なかなか論文の書けない若者のために。」

http://hostgk3.biology.tohoku.ac.jp/sakai/ronbun/nakanaka/nakanaka.html

ウェーブレット入門。

http://www.radiumsoftware.com/diary.html#030531

dynamic bivariate mixture model.

http://www.jcfia.gr.jp/jigyo/data/no9/6.pdf

教科書ガイド。

http://www.math.s.chiba-u.ac.jp/~konno/multivariate.html

パネルデータ分析の新展開。

http://www.ier.hit-u.ac.jp/~kitamura/PDF/A110.pdf

モンテカルロ・フィルタ(→レビュー)

非線形もしくは非ガウスの構造を含む状態空間モデルの推定は、計算上の困難から長らく研究が進んでいなかった。しかしながら、90年代半ばのKitagawaによるモンテカルロフィルタの開発以降、コンピュータの進歩もあいまって、急速に研究が進み、現在では実用…

積読。

Chib, S. (1995), "Marginal likelihood from the Gibbs output," Journal of the American Statistical Association, 90, 1313-1321. Chib, S. and Jeliazkov, I. (2001), "Marginal likelihood from the Metropolis-Hastings output," Journal of the Amer…

統計学のための数値計算法

http://www.is.seikei.ac.jp/~iwasaki/kouginote/C/C.00.3.Contents.htm 初歩的な手法からわりと高度な手法までを含む。

マルコフ連鎖モンテカルロ法。

マルコフ連鎖モンテカルロ法は、近年統計物理学の分野から統計学の文脈に輸入され目覚しい成果をあげている手法である。マルコフ連鎖モンテカルロ法とは、マルコフ連鎖サンプリングを用いて発生した乱数を用いてモンテカルロ積分を行う方法の総称である。マ…

「インフレ率の要因分解」

三尾仁志「インフレ率の要因分解:構造型VARによる需要・供給要因の識別」

乱数発生 その二。

一様乱数などの基礎的な乱数発生器は多くのソフトウェアに組み込みで用意されているので、実は、発生法に困る事は事実上ない。だがしかし、我々が用いたい分布がそのような中にない事は多々ある。そのような場合には、 棄却サンプリング を用いると効果的な…

乱数発生 その一。

モンテカルロ法においては乱数発生の方法が鍵となる。基礎的な発生方法は、 逆累積分布関数を用いる方法 変数変換による方法 である。特に、 混合分布の発生法 多変量正規分布の発生法 には、良く知られた方法があるため、押さえて置くべきである。

モンテカルロ・フィルタ。

線形かつガウシアンの状態空間モデルはカルマン・フィルタによって逐次計算できるが、このフィルタ自身は線形およびガウシアンであるという仮定に強く依存しているため、そのどちらかの仮定が満たされない場合はうまく機能しない。カルマン・フィルタは、状…