さて，今回からモデリングのお話へとうつっていきます． 最終目標は「機械学習の生存時間分析モデルの紹介」ですので，まだまだ先は長そうです．こんなシリーズでもお付き合いいただける方がいましたら嬉しく思います． 本記事の項目は以下となります． 1. セミノンパラメトリックモデル前回の記事では，2 群（介入群・対照群）における Kaplan - Meier 生存曲線（KM 生存曲線）に差があるかないかを検定するログランク検定をみてきました． 生存時間分析は大別すると，以下の 3 種類に分けることができます． ノンパラメトリックモデル 確率分布を仮定せず，また共変量（説明変数）を使用しない． セミノンパラメトリックモデル 確率分布は仮定しないが，共変量は使用するモデル．確率分布を仮定しないことに伴う利点・欠点の両方がある． パラメトリックモデル 指数分布やワイブル分布といった確率分布を仮定し，共
更新情報2024年9月3日 ダッシュボードデザインの実践ガイドブックの一部誤字を修正しましたデジタル庁は、ダッシュボード開発において品質向上、および設計の効率化に貢献するため、実践ガイドブックとダッシュボード開発ツールのPowerBIのチャート・コンポーネントライブラリを公開します。 資料のダウンロードから取得してください。 公開の目的デジタル庁は、データと根拠に基づいた政策判断・効果の可視化を日本政府内で推進を先導する役割を担っています。その役割の一端を担い、行政や公共機関、民間企業などに従事する方が、わかりやすいダッシュボードを効率的に開発できるように、実践ガイドブック等を提供しています。データをわかりやすく可視化できるようにすることで、多くの関係者間で正しい共通認識を持ち、意思決定の質を向上させ、より良い行動に繋げられるようになることを目的にしています。 実践ガイドブックは、デジタル
1. ワイブル分布の概要 1-1. ワイブル分布は「最弱リンクモデル」から誕生 ワイブル分布の背景には、「全体の強度や寿命は最も弱い箇所によって決定される」という最弱リンクモデルの考え方があります。鎖であれば最も弱い輪が切れた時点で鎖全体が破断し、製品であれば最も早く故障した部品が全体の寿命を左右するといったイメージです。 形状パラメータ ${k}$（または ${m}$）とスケールパラメータ ${\lambda}$（または ${\eta}$）の2つのパラメータを用いることで、初期不良が多い現象（${k < 1}$）から、時間が経つほど故障率が上がる摩耗故障現象（${k > 1}$）まで、さまざまなパターンを表現できます。 1-2. ワイブル分布の確率密度関数と分布関数 ワイブル分布の確率密度関数（PDF）は、以下のとおりです（${x \geq 0}$）： $${f(x; k, \lambd
データ分析では正規分布を仮定することが多いが、生存時間分析・信頼性工学では、ワイブル分布を仮定することが多い。これはワイブル分布が、形状パラメータ・尺度パラメータによって、所謂バスタブカーブの３要素（初期故障、偶発故障、摩耗）を表現可能であるからと思う。一方、データには打ち切りが存在することが一般的で、そのために、ノンパラメトリックモデルのカプランマイヤー法で推定することが多いが、ベイズ推定を用いるとパラメトリックモデルで打ち切りデータもうまく扱えるようだ。 Bayesian Inference With Stan ~062~ | | 上記の記事はstanで実装されているため、今回はこの例題をpymcで実装してみることにした。 # データセットの読み込み。 df = load_rossi() rossiデータの概要。 再逮捕までの時間（週単位） 右側打ち切り（52週） 共変量あり（fin=
Shine @Lazy_Kaishine JTC中間管理職 元アメリカ駐在員(7年間) TOEIC 955点 | 外資系メーカー ⇒ 中小企業アメリカ駐在 ⇒ 大手JTC | 海外駐在 海外出張 海外ビジネス 会社あるあるについて呟きます kaishineblog.com Shine @Lazy_Kaishine 人事課長と面談。転職組である私の見解が聞きたいとのこと。『優秀な人材の流出を防ぐべく働きやすい環境を整えたり、人事制度を改善した。しかし辞めてほしくない人が辞め、残ってほしくない人が残っている。どうしたもんか・・・』そりゃ居心地が更に良くなれば残ってほしくない人が残るわな。 2025-01-05 08:09:52 Shine @Lazy_Kaishine 優秀な人は他所から更に良い職場環境の会社から、更に良い待遇のオファーを受ける。残ってほしくない人は、他所からオファーが来ない。
![人事制度を改善したが、辞めてほしくない人が辞め、残ってほしくない人が残っている。どうしたもんか→居心地が更に良くなれば、残ってほしくない人が残る話 - Togetter [トゥギャッター]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f6c2b90d387e3764d81481f44d79d3886771614d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Fs.tgstc.com%2Fogp3%2Fc8613446bf58125335e726267f32eeba-1200x630.jpeg)
はじめに 現代Webサービスの「推薦システム」基盤 2段階ランキングプロセス ステップ1：候補抽出（First Pass） ステップ2：精密ランキング（Second Pass） モデル評価とA/Bテストサイクル Use Case 1：Netflixのリアルタイム「予測検索」 リアルタイム推薦のインフラストラクチャ Use Case 2：検索と推薦を統合するモデル「UniCoRn」 UniCoRnのポイント 共通モデル化までのプロセス 検索と推薦の比較 統一モデルの実現方法 全体のアーキテクチャ 1. 入力 2. 処理 3. 出力 まとめ はじめに ソーシャル経済メディア「NewsPicks」(Media Experience Unit)でエンジニアをしております小林です！ 2024年11月、世界の最先端エンジニアが集うカンファレンス QCon San Francisco 2024 に参加し
仕事をする机の周囲に本がうず高く積まれている。積読もたくさんある。 今日は自分の蔵書の中からEMっぽい本を並べてみようと思う。 次のような基準でピックアップしてみた。 自分の蔵書(物理本, Kindleライブラリ, Kindle以外の電子書籍ライブラリ)を全部舐めて以下の条件に合致するもの EMとして仕事をしていて、よく読み返したり、引用したりするもの EMの仕事に役立ちそうだなという観点で内容をよく覚えているもの なんとなく分類をしているが、あんまりきっちり時間をかけて精査したわけではない。 タイトルの"75冊"というのは、上記の観点で並べていったらこの数になった、というだけで、なにかの文脈を伴う数字ではない。 (あと2冊無理やり足して77にしようかなと一瞬思ったがそういう余計な小技はやらないことにした) みんなの読んでる本も知りたいな〜〜〜 ぼくが書いた本 (オススメ！) スクラムの拡
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これは CAMPFIRE Advent Calendar 2024 の 13日目の記事です。 他の方がCAMPFIREに関連したことを書く中、去年に引き続き、あまりCAMPFIREとは関係なく記事を書きます（去年は量子コンピューティングでした）。去年よりはWeb技術なのでCAMPFIRE寄りの内容です。 さて、みなさんはWebのリアルタイム通信、双方向通信といえば、何を思い浮かべるでしょうか？ おそらく、WebSocketが一番多いのではないでしょうか。ちなみに私もそうです。 それ以外にもW3Cで標準化済みやドラフトの技術として、Ser
2. はじめに • 分割時系列解析(以下ITS: interrupted time-series)の入門編 です。 • Bernal(2016)のチュートリアル論文が非常にわかりやすいの で、基本的にこの論文の内容にそって話を進めます。 • また、この論文中に使われている、データやRスクリプトもサ プリメントからフリーで手に入ります。 • https://academic.oup.com/ije/article/doi/10.1093/ije/dyw0 98/2622842/Interrupted-time-series-regression-for-the 3. 目次 1. はじめに (3min.) 2. ITSと因果とCounterfactual (7min.) 3. ITS総論 (15min.) 4. 各論：方法論的な問題点 (15min.) 4. 例：シチリア島における公共施設内禁
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