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INPUTしたらOUTPUT!

忘れっぽいんでメモっとく

第6回 「データ解析のための統計モデリング入門」 読書会に参加してきた

統計

以下メモ


第6章 「 GLMの応用範囲をひろげる」 前半

  • 前回まではポアソン分布(0回以上上限なしのカウントデータ)でモデルを作成
  • 今回は二項分布で回帰(0回以上上限ありのカウントデータ)でモデルを作成
  • glm()を使わなくてもoptim()などを使えば自力で推定できる
  • Hackers Bar | ハッカーズバーで働いている


第6章 「 GLMの応用範囲をひろげる」 後半

  • 今年のJapan.Rは12/6
  • 交互作用項を入れると組み合わせ爆発になるからオススメしない


LT

まさかの大仏様によるLT2連発w

  • ポアソン分布も指数分布もパラメータはλだけ
    • ポアソン分布は回数
    • 指数分布は時間に着目




  • 今までglm = ロジスティック回帰だったけど今回の内容でだいぶ幅が広がった気がする
  • 去年、重回帰(lm)でやった分析、ポアソン回帰でやり直さないと…