Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません（使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります）。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
連載バックナンバー はじめに 今回は時系列分析について紹介します。ビジネスで生成されるデータの多くが“時間“の項目を含む時系列データで、1週間の傾向や季節変動などを分析する際など、さまざまな場面で時系列の分析が必要となります。 時系列分析（Time Series Analysis）とは？ 時系列分析（Time Series Analysis）は、株価や為替レートなど金融関連の時間とともに変化するデータを分析し予測するために発達してきました。「時系列計量経済学（Time Series Econometrics）」などの学問の中で論じられているデータ分析の中では、比較的歴史のあるテーマです。それだけに、定式化するためのさまざまなモデルが提案されていて、1つの変量を分析するためのモデルだけでも、表1のように多くのモデルがあります。 略称 説明 AR
2024年度秋学期の講義 統計学 〜データから情報を引き出し，見えないものを見る ［水曜1時限, TB201【変更されました】］［シラバス］
Octave入門～インストールから簡単な使い方まで～は，数値計算のツールOctaveの入門ページです． Octaveは，主に数値計算に使用される対話的な高級水準数値演算言語です．当初，学部レベルの化学反応に使用するためことを意図し， Wisconsin-Madison大学のJames B. Rawlings氏とTexas大学のG. Ekerdt氏によって書かれました． 改変および再配布が可能なソフトウェアで，数値解析ソフトのMATLABとも相性がいいです． また，科学計算に使用されることが多く，行列やベクトル計算，符号処理，データ解析，微分方程式を数値的に解くことを得意としています． また，インタープリタ型の対話ソフトウェアであり，Gnuplotなどの可視化ツールと同時に用いて，シミュレーションをすることも可能です． 当ウェブサイトでは，高度な科学計算については扱わず，インストールからはじ
運営元のロゴ Copyright © 2007-2025 All Rights Reserved by Gijutsu-Hyoron Co., Ltd. ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く