以下のようなデータ列 を考えます。 は隠れ状態 に依存する乱数。 は から確率的に決まる。 具体的に,以下のようなのデータ列を考えます。 t が 5,000 から 5,500 までの領域と 8,000 から 8,200 もっと見る
異常領域を含む時系列データの平滑化
22 6月, 2013
科学に関連する項目です。自然科学についての事柄がほとんどになります。必ずしも科学的に正しいことを書くとは限りません。いわゆる疑似科学も面白ければ OK なスタイルです。
以下のようなデータ列 を考えます。 は隠れ状態 に依存する乱数。 は から確率的に決まる。 具体的に,以下のようなのデータ列を考えます。 t が 5,000 から 5,500 までの領域と 8,000 から 8,200 もっと見る
Wako.R で発表しました。つたない説明だったので,補足説明をします。ちなみに "I Like" とは "Intractable Likelihood" の頭文字です。元ネタはスライドの参考文献に。
chr1, chr2, ..., chr22, chrX, chrY という文字列のリスト[A]があるとき,この順番は自然な並びになっています。しかし普通に文字列としてソートすると, chr1, chr10, chr11 もっと見る
パラレルテンパリングを並列化する場合にオーバーヘッドが気になるのですが,それを極力なくす方向で考えたアイディアのメモです。 パラレルテンパリングは複数本の異なるパラメーターを持つマルコフ連鎖を同時に走らせ,適当なステップ もっと見る
Infer.NET には F# 向けのラッパーがあるので,ラッパーを用いない方法と比べてみます。お題は 2 枚のコインを投げて表と裏の出た結果からそのコインの偏りを推定するというものです。ただし,コイン の表が出る確率は もっと見る