考司 小杉
129
Seguidores
Personal Information
Organización/Lugar de trabajo
Kanagawa, Japan Japan
Ocupación
専修大学人間科学部
Sector
Education
Sitio web
kosugitti.github.io/kosugitti10/
Etiquetas
r
bayes
r-stat bayes stan
rstan
sem
r stat psychology
#hijiyamar
#kazutanr
mds
psychology
stat
statistics
基礎心再現
rstat
osaka.stan
osaka.stan5
jeap
gnur
#kazutanr #hijiyamar
mcmcws2
ベイズ塾
#mcmcws
ベイズ
多変量解析
m-plus
som
mcmc
amos
Ver más
- Presentaciones
- Documentos
- Infografías
swirl パッケージでインタラクティブ学習
hoxo_m
•
Hace 10 años
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
takehikoihayashi
•
Hace 7 años
Stan超初心者入門
Hiroshi Shimizu
•
Hace 7 años
親に知ってほしい受験勉強
Tomoaki Nishikawa
•
Hace 7 años
Dealing with latent discrete parameters in Stan
Hiroki Itô
•
Hace 7 años
ggplot2用例集 入門編
nocchi_airport
•
Hace 7 años
Prml12-2
Tsukasa Fukunaga
•
Hace 10 años
確率的主成分分析
Mika Yoshimura
•
Hace 8 años
遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)を始めよう! 【簡略版】
Kazuhide Okamura
•
Hace 9 años
glmmstanパッケージを作ってみた
Hiroshi Shimizu
•
Hace 8 años
RStanとShinyStanによるベイズ統計モデリング入門
Masaki Tsuda
•
Hace 8 años
負の二項分布について
Hiroshi Shimizu
•
Hace 8 años
項目反応理論による尺度運用
Yoshitake Takebayashi
•
Hace 8 años
一般化線形混合モデル入門の入門
Yu Tamura
•
Hace 9 años
ggplot2によるグラフ化@HijiyamaR#2
nocchi_airport
•
Hace 8 años
ベイズファクターとモデル選択
kazutantan
•
Hace 9 años
rstanで情報仮説によるモデル評価してみる@Hjiyama.R
Masaru Tokuoka
•
Hace 8 años
MICの解説
logics-of-blue
•
Hace 10 años
21世紀の手法対決 (MIC vs HSIC)
Toru Imai
•
Hace 10 años
分布から見た線形モデル・GLM・GLMM
. .
•
Hace 9 años