Summary
ノンパラメトリック回帰モデルの統計分析に利用される
1. 局所定数回帰
2. 局所線形回帰
3. 局所多項式回帰
に関して、理論的な背景について解説し、Rを用いたデータ分析を行います。
ノンパラメトリック回帰モデルの統計分析に利用される
- 局所定数回帰
- 局所線形回帰
- 局所多項式回帰
に関して、理論的な背景について詳細に解説し、Rを用いたデータ分析を行います。
講義パートでは
- ノンパラメトリックな回帰分析の説明
- 各手法における推定量の構成のアイデア
- 推定量の理論的な性質
- それぞれの方法のメリット・デメリット
- 信頼区間の構成方法
について数式を交えて解説します。
演習パートではRを用いて
- 数値実験による理解
- 地球表面の平均気温(NASA’s Goddard Institute for Space Studies)の時系列データ分析
- ヘルメット試験(simulated motorcycle accident data)の時系列データ分析
を通して、各手法の実装方法を確実に修得することを目指します。
【前提知識】
本セミナーでは、以下の前提知識を備えていることを想定します。
- 確率変数
- 確率密度関数
- 条件付き期待値
- 線形回帰分析
【キーワード】
- 局所定数回帰（LC回帰）
- 局所線形回帰（LL回帰）
- 局所多項式回帰（LP回帰）
- 時系列データ分析
- 理論的性質
【対象者】
- 上記【前提知識】を備えている方
- Rの利用経験がある方
- ノンパラメトリック回帰分析の中級程度の理解を目指す方
- 理論的な背景を数式からしっかり理解したい方
- 理論のみならず演習による実装方法も学びたい方
- 本セミナーの分野において専門家との質問等をしたい方
\受講プログラム/
約60分間の講義動画を前編と後編に分けた2本立てとなっており、
合計で約120分のセミナーとなっております。
ノンパラメトリック回帰分析
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