帰省がてら Tokyo.R#17 に参加してきました。自分の研究内容に絡めて，以前もブログで記事を書いたことがある近似ベイズ計算 (ABC) について発表してきました。
発表スライド
ちなみに，発表時口頭でのみ申し上げましたが，発表スライド 33 ページの単調減少云々の手法は，以前紹介した ABC-SMC のことです。記事内ではベイズ推定の枠組みでは書かれていませんが，ほとんど同じです。
質問時に出た，山がたくさんあるタイプの分布からのサンプリングに関しては， Nagoya.R#6 の資料でちょうど扱っていたので，そちらも紹介すれば良かったかもしれないと反省。
勉強会内容
- R によるデータサイエンス：１２章「時系列」
- R で解く最適化問題 線型計画問題編
- 近似ベイズ計算によるカジュアルなベイズ推定
- R で学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -
- サーバ異常検知入門
- R による計量経済学入門
- Tokyo.R 等の軌跡
- 3 次元のデータをグラフにする
- Once upon a time in Tsukuba.R
- ログ解析[A]
どの発表も興味深い内容で刺激になりました。
感想
これほど異分野・異業種の人間が一堂に会するというのは， R 勉強会くらいしかないんじゃないのかと思います。それほど統計というのは多分野にわたって重要視されているのだなと強く感じました。
Nagoya.R にももう少し企業人が来ても良いのじゃないかと思うのですが，人のつながりがあまりないのか中々来てくれませんね。
脚注
- 非公開。アップロードの予定はないとのことです。 [↩]