[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
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995(3): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180]) [] 2019/06/28(金) 22:19:57.41 ID:BWz5SbEt0(6/6) AAS
いわゆる最小二乗法っていうのは正規線形モデル(つまり誤差項が正規分布に従う仮定の線形モデル)でほかの確率分布を想定するために一般化線形モデル(正規分布以外の分布にも従うことを想定するモデル)があるっていうことでいいんでしょうか？だれかおしえてください
私の認識では正規分布に従う仮定ならばパラメータの推定は最小二乗法という簡単な行列計算で行うことができるけど他の分布の仮定であれば一般化線形モデルのもと最適化アルゴリズムを利用した最尤法を行わなければいけないという理解なんだけどあってるのかな？
996(1): デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM07-L5e7 [210.142.95.11]) [] 2019/06/28(金) 23:40:15.64 ID:HvoUsiIUM(3/3) AAS
>>995
入門書ぐらい読んでから質問しなよ？
998: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 433c-9deW [118.240.95.156]) [sage] 2019/06/29(土) 00:57:33.82 ID:sli9M1dN0(1/2) AAS
>>995
Rでlmとglmの引数の違いを見つめてれば何かが分かるはず
999: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff5c-IAUG [115.36.243.167]) [sage] 2019/06/29(土) 01:19:10.70 ID:3pgMwDvE0(1) AAS
>>995
あってるよ
データ解析のための統計モデリング入門が良書でオススメ
>>707が著者の本に沿ったプレゼン
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