- 1 名前：名無しさん＠１周年 [02/05/24 17:09]
- 最尤推定法について語り合うスレ
時は動き出す！
- 33 名前：名無しさん＠１周年 [02/08/23 20:57]
- 統計板に逝け
- 34 名前：名無しさん＠１周年 [02/08/25 00:11]
- >>33
そんなのできたの？？
どこにある？
- 35 名前：名無しさん＠１周年 [02/08/25 00:29]
- で、おまえら最尤推定を何に使ってるんだ？
- 36 名前：ふかわりょう [02/08/30 06:17]
-
お前のレポートの、「最犬（いぬ）推定」ってなに。
お前のレポートの、「最犬（いぬ）推定」ってなに。
＃実話
- 37 名前：2ちゃんで超有名 [02/08/30 09:57]
- s1p.net/vbnm
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- 38 名前：名無しさん＠１周年 [02/09/07 05:06]
- Numerical Recipes in CのMRQMIN.Cはあまり評判がよくないという噂を聞いた
ことがありますが，どんな理由でしょう．
Minpackのlmdif.c等の方がよく使われるものなのでしょうか？
- 39 名前：名無しさん＠１周年 [02/11/11 22:05]
- Cはプログラムが大変だ
- 40 名前：: ◆wZBxP019x. mailto:sage [02/11/12 18:25]
- yes
- 41 名前：元ダメ院生 [02/11/14 23:52]
- 誤り訂正符号の復号につかってたよ。
ヴィタビアルゴリズム・・懐かしいね。
- 42 名前：名無しさん＠１周年 [02/11/17 02:29]
- 最尤法は比較的使い道があるな
- 43 名前：名無しさん＠１周年 [02/12/02 23:36]
- べーずすいてー
- 44 名前：名無しさん＠１周年 [02/12/08 13:48]
- >>21
擬似最尤推定って知ってる？
実際の分布が最尤推定する際の分布と
違ってもある条件の下では
そのパラメーターが一致性を満たす事が証明されてるんだよ。
- 45 名前：最犬推定 [02/12/09 19:57]
- 最ぞぬ推定
- 46 名前：ダメ学生 [02/12/14 12:58]
- 最尤推定のプログラム持ってませんか？できればGAUSSのプログラムを。
- 47 名前：名無しさん＠１周年 [02/12/20 22:40]
- >43
ＭＣＭＣはおもしろいな
- 48 名前：名無しさん＠１周年 [02/12/20 22:57]
-
petitmomo.com/mm/
ここがちょっぴりエッチ系のめぐが運営している出会いサイトです。
もしよかったら使ってみて、、、
ヨロシクです。
めぐ(^o^)-☆
- 49 名前：名無しさん＠１周年 [02/12/23 18:24]
- first in first out!
- 50 名前：山崎渉 mailto:（＾＾）sage [03/01/11 05:35]
- （＾＾）
- 51 名前：山崎渉 mailto:（＾＾） [03/03/13 13:24]
- （＾＾）
- 52 名前：名無しさん＠３周年 mailto:sage [03/03/22 06:24]
- ふりがな打っといて欲しいね。いつも読み方忘れるから
- 53 名前：山崎渉 mailto:（＾＾） [03/04/17 09:01]
- （＾＾）
- 54 名前：山崎渉 mailto:（＾＾）sage [03/04/20 04:10]
- ∧＿∧
（ ＾＾ ）＜ ぬるぽ（＾＾）
- 55 名前：山崎渉 mailto:（＾＾） [03/05/21 22:16]
- ━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅（＾＾）]━―━―━―━―━―━―━―━―━―
- 56 名前：山崎渉 mailto:（＾＾） [03/05/21 23:15]
- ━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅（＾＾）]━―━―━―━―━―━―━―━―━―
- 57 名前：山崎渉 mailto:（＾＾） [03/05/28 14:34]
- ∧＿∧
ﾋﾟｭ.ｰ ( ＾＾ ） ＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。
＝〔~∪￣￣〕
＝ ◎――◎ 山崎渉
- 58 名前：名無しさん＠３周年 mailto:sage [03/06/18 17:42]
- >>50-51
- 59 名前：山崎 渉 mailto:（＾＾） [03/07/15 12:54]
-
__∧＿∧_
|（ ＾＾ ）| ＜寝るぽ（＾＾）
|＼⌒⌒⌒＼
＼ |⌒⌒⌒~| 山崎渉
~￣￣￣￣
- 60 名前：山崎 渉 mailto:（＾＾）sage [03/08/02 02:27]
- ∧＿∧
（ ＾＾ ）＜ ぬるぽ（＾＾）
- 61 名前：ぼるじょあ ◆yBEncckFOU mailto:（＾＾） [03/08/02 03:02]
- ∧＿∧ ∧＿∧
ﾋﾟｭ.ｰ （ ・３・） ( ＾＾ ） ＜これからも僕たちを応援して下さいね（＾＾）。
＝〔~∪￣￣￣∪￣￣〕
＝ ◎――――――◎ 山崎渉&ぼるじょあ
- 62 名前：山崎 渉 mailto:（＾＾） [03/08/15 18:39]
- (⌒V⌒)
│ ＾ ＾ │＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。
⊂| |つ
（＿）（＿） 山崎パン
- 63 名前：名無しさん＠３周年 [03/09/10 02:35]
- エントロピーとは尤もらしいこと。
Maximum Entropy Method ≒ 最尤法
- 64 名前：●のテストカキコ中 mailto:sage [03/09/10 04:22]
- ula2ch.muvc.net/ (このカキコは削除しても良いです)
- 65 名前：●のテストカキコ中 mailto:sage [03/09/10 05:15]
- ula2ch.muvc.net/ (このカキコは削除しても良いです)
- 66 名前：名無しさん＠３周年 [03/11/05 23:06]
- >>42,43,44
もっと語ってくれ！
- 67 名前：名無しさん＠３周年 mailto:sage [04/05/24 09:59]
- 高原笑美
- 68 名前：底あげ [04/06/27 18:10]
- 最も尤もらしい推定
- 69 名前：名無しさん＠３周年 [04/07/14 00:40]
- age
- 70 名前：名無しさん＠３周年 [04/07/22 00:05]
- >44,66
最近、といっても一昔前になってしまうかもしれ
ないが、金融において、連続型の確率モデルを状態
空間モデルとして推計する場合に、カルマンフィルタ
を用いた最尤推定が使用されていた。このとき、仮に
Gaussianじゃないモデルでも、モンテカルロ等の実験
を通じて、擬似最尤推定が意外にいけていることが
知られているよ（EMMとかよりもね）。
- 71 名前： ◆Iyutn6izzo mailto:sage [04/10/28 11:09:24]
-
- 72 名前：名無しさん＠５周年 [2006/01/01(日) 00:17:35 ]
- age
- 73 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2006/02/01(水) 20:47:52 ]
- おおぉぉー！ はじめてこの板に来たが、材料物性板に引けをとらない過疎っぷりだなｗｗ
というわけで、記念カキコ
やっぱ、プログラム組んでるやつは、２ｃｈなんかにあんま興味ないか
- 74 名前：名無しさん＠５周年 [2006/02/10(金) 00:04:24 ]
- さいゆう推定とベイズ仮説とは、なんだか哲学が似ている気がする。
でも、正しいことが証明できるんだろうか？
- 75 名前：名無しさん＠５周年 [2006/02/10(金) 04:11:19 ]
- 欲しいのはとにかく西遊推定
でも米図推定で推定していけば結果として差異勇推定が得られる。
Viterbiアルゴリズム/Turbo符号とカルマンフィルタも一見違うように見えるが
何がしかの評価をもとに推定を進める上において近い関係にあることが分かってきた。
つーかちょっと分野が違ったのでお互いによく知らなかっただけなのだが。
- 76 名前：名無しさん＠５周年 [2006/02/11(土) 01:26:59 ]
- 統計の本に書いてるよ
- 77 名前：名無しさん＠５周年 [2006/02/18(土) 01:50:39 ]
- 不偏推定量
最小分散不偏推定量、
最尤不偏推定法、
ああ、わけがわからん。
- 78 名前：名無しさん＠５周年 [2006/04/22(土) 21:36:50 ]
- ベイズ推定に比べると最尤推定の方が扱い易いカンジがする。
ワリと直感的だしね。
- 79 名前：名無しさん＠５周年 [2006/04/24(月) 06:30:57 ]
- 計算幾何学むずい
- 80 名前：名無しさん＠５周年 [2006/08/22(火) 01:25:59 ]
- >>78
Rでベイズ統計学 2006-08-17
www.okada.jp.org/RWiki/index.php?R%A4%C7%A5%D9%A5%A4%A5%BA%C5%FD%B7%D7%B3%D8
- 81 名前：名無しさん＠５周年 [2007/06/16(土) 21:54:19 ]
- 把握した( -_-)b
- 82 名前：名無しさん＠５周年 [2007/07/24(火) 20:21:05 ]
- 最尤法と最小二乗法のそれぞれの長短を、教えてください。
- 83 名前：名無しさん＠５周年 [2007/12/09(日) 21:09:54 ]
- 擬似最尤推定ってなんだろ．．．
推定時に想定する確率分布が実際と異なっていても大丈夫？
そんなことってあるの？
あまりに想定する確率分布が実際と違いすぎてたら
当然だめなんですよね？
- 84 名前：名無しさん＠５周年 [2008/01/19(土) 13:01:35 ]
- ロジスティック回帰分析って、最尤推定法に分類されるのか？
”ロジスティック回帰は最尤推定法のひとつで，よけーな割り算
とかナシで「あった」「なかった」現象を説明できる・・・”
「数えられる」データの統計解析・統計モデリング
hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2005/c/kubostat2005c.pdf
- 85 名前：名無しさん＠５周年 [2008/01/20(日) 01:13:15 ]
- 最尤法て、ベイズで事前分布を一様分布にしたときと同じ結果がでるよね。
要するにベイズは最尤法を一般化したというか、ベイズの特殊な場合が
最尤法というか。
- 86 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/01/23(水) 10:28:23 ]
- >>84
必ずしも「最尤推定法」には分類されません。
古い教科書だと「最小二乗法」で計算してたりもするし、要するにパラメータ計算を
「どうするか?」と言うあくまで推定精度の問題なのです。
実際、現在でも「重み付き最小二乗法」で計算する場合もあります。
「最尤推定法」そのものではなく、あくまで「パラメータを求める手法」となっているだけ、
です。
>>85
単純に言うとそう言う事です。
- 87 名前：名無しさん＠５周年 [2008/01/29(火) 21:15:10 ]
- >>85
逆では？最尤推定法の方が一般論で、ベイズ推定がその一例ではないか？
最尤推定とベイズの理論
www.ns.kogakuin.ac.jp/~ct66093/statistics/text/print_note/stat_03.doc
- 88 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/01/30(水) 01:30:54 ]
- いやいや。ここでいっているベイズ推定って maximum a posteriori のことだろ？
つまり
c1 if p(c1|x) > p(c2|x)
のことだから
=> c1 if p(x|c1)p(c1) / p(x) > p(x|c2)p(c2) / p(x)
=> c1 if p(x|c1)p(c1) > p(x|c2)p(c2)
で、priori が等しいとき、つまり p(c1) == p(c2) のとき、もしくは、そう仮定したとき、
=> c1 if p(x|c1) > p(x|c2)
で、これは最尤推定法なわけだよ。
- 89 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/02/14(木) 00:18:58 ]
- >>78
統計にも直感的な理解が入用な領域があるのですね。
直感的統計学 吉田耕作 日経ＢＰ 480ページ 2006/04/17 \2,940（税込）
ec.nikkeibp.co.jp/item/contents/mokuji/m_P45100.html
ec.nikkeibp.co.jp/item/books/P45100.html
- 90 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/02/15(金) 23:25:14 ]
- 正規分布値が対象の場合は、最尤法＝最小２乗法なのですね。
”最小2乗法は最尤法の特別な場合に相当し、データが正規分布する場合、
両者の推定値は一致します・・・”
尤度と最尤法
www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat0903.html
”最小２乗法は、誤差の分布を正規分布と仮定した場合の最尤推定と密接な関係が
あることが知られている・・・第２項の平均２乗誤差を最小とすることと等価で
あるので、この場合には、最尤推定と最小２乗法は同じものとなる・・・”
重回帰分析と最尤推定
www.neurosci.aist.go.jp/~kurita/lecture/statimage/node8.html
- 91 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/02/16(土) 00:44:10 ]
- 自宅に棲息するゴキブリの匹数？羽数？数の最尤推定問題か。
推定せざるを得ないゴキブリ生態趣向のきいた問題だな。
最尤推定とゴキブリ - 教えて！goo 02/05/14
oshiete1.goo.ne.jp/qa270593.html
- 92 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/05/18(日) 13:52:51 ]
- >>85
ベイズの特殊な場合が最尤法？
922 ：１３２人目の素数さん：2008/05/13(火) 20:04:11
最尤法はベイジアンの手法に入るのでしょうか。
最尤推定量は一致性を持つが(ものの本によると)、
ベイズにはこの概念が無いので頻度理論の手法ともいえますが、
事後分布のモードは最高尤度を表しているので、
ベイズの手法とも言えそうです。
統計学なんでもスレッド7
science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1193183539/922
- 93 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/05/20(火) 20:59:06 ]
- 最尤推定法の参考書には、どちらがお奨めですか？
朝野煕彦，鈴木督久，小島隆矢（2005）『入門共分散構造分析の実際』講談社 \2,940 第3章
bookweb.kinokuniya.co.jp/htm/4061557513.html
野田一雄，宮岡悦良（1990）『入門・演習数理統計』共立出版 \3,570 p224-231
bookweb.kinokuniya.co.jp/htm/4320014359.htm
- 94 名前：名無しさん＠５周年 mailto:sage [2008/05/25(日) 03:22:10 ]
- どちらがお前に適してるかなんて他人に分かるか
自分で決めろ
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