背景 手順 実装 1. 共通処理 1. X、yをそれぞれ小集団に分割する 2. 各小集団のXをQR分解する 2. R^{-1}を計算する 1. 各小集団からのRを統合する 2. 再度QR分解してRを得る 3. Rの逆行列を求める（R^{-1}） 3. Q'を計算する 1. 1-2で得られたQを2-2で得たQ…

背景 doublepoissonを触ってみる 切片を推定してみる glmで推定してみる dglmで推定してみる 回帰係数を推定してみる glm、dglmで推定してみる optimで推定してみる 終わりに 背景 カウントデータをモデリングしようと思ったとき、まず思い浮かべる分布とい…

背景 実装 1. データ、説明変数を与えると閾値の候補を返す関数 2. データ、目的変数、説明変数、閾値を与えるとGini係数を返す関数 3. 現在のGini係数との差分が最大となる（最良な）閾値を返す関数 終わりに 背景 前回、前々回の記事でrandomForestを使っ…

背景 概要 実装 1. Random Forestでモデルを作る 2. 各決定木から分岐に用いられた変数ペアを得る 3. 出現回数のカウントを取る 4. 交互作用効果を確かめてみる 終わりに 背景 GLMは発想がわかりやすく解釈性も高くて良いアルゴリズム1なのですが、線形の仮…