ポワソン分布は単位時間あたりλ回起こる出来事の確率分布と説明されることが多い。 これをPythonのシミュレーションで確かめてみる。 In [373]: import random import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import …

今度は二項分布のパラメタが1つだけあって、同じ二項分布から複数のセッション（n回中k回）がデータとして取られる場合に、 その1つだけのパラメタを推定するということを考える。 In [1]: import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataF…

二項分布から生成されると仮定される2つのデータがあったときにその差（2つの二項分布のパラメタの差）を推定することを考える。 In [1]: import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame, Series from matplotlib import pyplot as p…

前回の記事で二項分布のパラメタ推定をPyMC2で行った。 しかしPyMC2をいまから使っていくのも微妙な気がしてきたので新しいPyMC3で書き直す。 ついでにPyStanでも同じことをして比べてみる。 In [1]: import numpy as np import pandas as pd from pandas im…

PyMCを試すことにする。 Pythonで体験するベイズ推論 を買った関係上、PyMC3ではなくてPyMC2を使っている。 この記事の内容は書籍と関係なく、書籍よりずっと初歩的なものである。 In [1]: import pymc as pm from pymc.Matplot import plot as mcplot from …