資金投資を考えた時に、プログラミングと機械学習の知識を使って一定自動化できないかな？と考えたので、考えている構成などをメモメモ。 最初は長期投資枠で資金の8割くらい当てておいて、残り2割でアグレッシブな運用利かせたい想定。 ↓Udemyの講座で勉強…

前回の記事の続きです。自分流の理解がかなり混じっているので、あくまで参考程度に。 tokuchie.com 介入を考える際に、条件付き確率を図形解釈すると理解しやすいかなと思ったので、画像を残しておきます。 確率の図形解釈については、以下の書籍を参考にし…

前回の記事の続き。 tokuchie.com 実際のグラフィカルモデルは、基本3類型には当てはめれないものの、逐次的に1つ1つの伝搬を見ていくと3類型で得た知識を使って、どんな複雑なモデルでも、従属性が存在するかどうか?を確かめる事ができる。というお話。 冷…

こちらの書籍で、因果推論を学習したので、内容のメモ。 www.amazon.co.jp パス図(グラフィカルモデルとほぼ同義なのかな??)やSCM(構造的因果モデル)については、こちらの書籍を読んだ事があったが、新しい気付きが色々あって面白い。特に、グラフィカルモデ…

PyCharmや、JupyterNotebookでコードを書くことが多かったが、やはりエディタを1つに統一したい欲があり、VScodeに移行する事に。 初め、Import Errorが頻出して非常に手間取ったので、備忘録的に対応内容を記載しておく。 手こずったのはそもそもエディタの…

検定力の勉強をしているときに、こんなイメージで理解しておくと分かりやすいかもと思ったので、メモ的にまとめておきます。 以下、単純化のために分散既知の母平均の片側検定を行うとして書きます。実際は、検定の種類によって検出力及び効果量の算定方式が…

メトロポリス・ヘイスティングス法とは? ja.wikipedia.org ある特定の確率分布から、その確率密度の大小にしたがってサンプル値を抽出するための基本的なアルゴリズムの一種 サンプリング自体は、ベイズ統計で、事前分布と尤度の掛け合わせからなる事後分布…