This article contains the following topics; Implementation of a simple Brownian passage time model (BPT model) for recurrent earthquakes with Plotly and JavaScript. Illustration of the relationship between a Brownian motion and an Inverse …
例のウィルスで各地の花火大会が軒並み中止になってしまったので、javascriptで花火をシミュレーションしてみます。 ※上記画像はあくまでイメージです 完成物 使用したサービス、参考サイトなど Glitch Coding Challenge 感想 完成物 全画面表示はこちら→htt…
本記事では天鳳位15名の方（2020年5月現在）の牌譜データを分析します。現環境の麻雀強者たちにどのような打ち筋・タイプがあるかを明らかにし、plotyを用いた3D表示を試みます。 １．使用データ ２．分析手法 ３．分析結果 ３．１．因子負荷量 ３．２．Plot…
この記事は過去記事の検証を行います。 r-std.hatenablog.com 前の記事では2019年度アクチュアリー１次試験の合格率と受験者数を予測してみましたが、今回は当時の予測がどの程度予測が当たっていたかを検証してみます。 １．アクチュアリー１次試験の合格率…
This article gives you an intuitive, visual guide to copula with javascript and plotly. 本記事ではコピュラの確率密度関数を3D plotで可視化してみます。損保数理や金融機関のリスク管理、デリバティブのプライシング等でおなじみのコピュラですが、ja…
本記事はベイズ推定の入門記事です。ベイズ推定を用いて「二度あることは三度ある」確率を定量的に評価し、どんな場合に「三度目の正直」の方が信頼できるかを明らかにします。 １．ベイズ推定でできること ２．「二度あることは三度ある」確率 ２．１．全く…
今回の記事では2019年度のアクチュアリー試験の合格率や受験者を予想してみます。 受験生の間では「今年度はあの科目が難化した」「昨年度は合格率が低かったから今年は易化するだろう」といった噂を耳にすることがありますが、将来の合格率を合理的に予測す…
本記事ではTwitter上のtweetデータを自動収集する方法をご紹介します。APIを使用しなくても、tweetデータを簡単に自動収集することができます。今回はグーグルスプレッドシート上のTwitter Archiverというアプリを利用します。 Twitter Archiverの使い方 自…
本記事ではアクチュアリー試験合格までに何年かかるかをシミュレーションします。※実際の合格年数を保証するものではありませんので、ご承知おきください。アクチュアリー試験を突破するには長い時間がかかることが知られています。一般的に、準会員になるま…
本記事では機械学習の手法を用いてサザエさんのじゃんけんの手を予測します。前回の記事もご覧ください。 r-std.hatenablog.com 今回の記事では2017年までのサザエさんのじゃんけんの手のデータに基づき、2018年のじゃんけんの手を予測します。予測手法を前…
今回は機械学習と保険数理の違いについて、数式を用いて比較してみます。 １．機械学習の汎化誤差 ２．保険数理の推定二乗誤差 ３．両者の数式の比較 １．機械学習の汎化誤差 まずは機械学習で扱われる汎化誤差(Test error)について数式を見てみます。汎化誤…
今回は、アクチュアリーが英語を使うときに役立つかもしれないリンク集をまとめてみます。 英語力を高めたい方は参考にしてみてください。 Wikipediaの略語集 保険業界に限定されるものではないですが、ビジネス・金融関係の略語が充実しています。 List of …
今回は初心に帰ってスイス銀行紙幣を取り扱います。使用するデータは以前の記事と同じものです。 r-std.hatenablog.com 真札と偽札が含まれるスイス銀行紙幣のデータについて、線形判別分析、二次判別分析を行って識別したところ、高い精度で識別を行うこと…
本記事ではアクチュアリー試験（一次試験）の勉強法をまとめます。初受験の方、勉強科目を迷っている方向けに、受験科目の選び方、勉強の進め方や参考書の情報などをまとめます。個人の主観が含まれますのでお含みおきください。 １．受験する科目の選び方、…
今回はアクチュアリー試験に合格するまでには何年かかるかをシミュレーションし、最適な受験戦略を考えてみました。2019/1/11追記：続編となる記事を作成しました。本記事と同様のシミュレーションをjavascriptを用いて実装してみました。 r-std.hatenablog.…
本記事は以下のサイトに掲載されている知見およびデータを参考に執筆しています。 www.asahi-net.or.jp サザエさんじゃんけん研究所公式ウェブサイト(Sazaesan-janken laboratory official website) yaju3d.hatenablog.jp １．はじめに 本記事では機械学習の…
今回は隠れマルコフモデルを利用して、個別銘柄の株価リターンを評価してみます。隠れマルコフモデルの概要については下記などをご参照ください。 https://www.slideshare.net/thinkn1108/150719-hmm 隠れマルコフモデルでは、「背後に観測できない状態が複…
前回の記事からの続編になります。 r-std.hatenablog.com 前回は36種の葉っぱの形状データと手触り(texture)データについて、ｋ近傍法による識別を行いました。今回はSVMやRandomForest, Naive Bayesなどの手法により、識別を行います。 今回使用する ソース…
以前の記事（Rで学ぶ損保数理① - アクチュアリーはデータサイエンスの夢を見るか） の続編になります。第２回目はクレーム総額の確率分布の導出を扱います。 クレームモデル② from std r 損害額Xを指数分布、クレーム件数Nを負の二項分布とする複合分布につ…
今回はk近傍法をRで動かしてみます。 使用するデータセットは以下のサイトから引用します。 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Leaf UCI Machine Learning Repository: Leaf Data Set 40種の葉っぱについて、形状データと手触り(texture)データが記録…
本記事では自分が統計検定準１級を受験した際の勉強方法についてまとめます。 １．試験の特徴 ２．使用した参考書 ３．終わりに １．試験の特徴 統計検定は専用の参考書などがまだ少なく、独学を中心に勉強を進める必要があります。その一方で試験範囲は非常…
「Rで学ぶ損保数理」と称して記事を書いてみます。損保数理は一次試験の中では難易度も高く、過去問以外の勉強方法が確立されていませんが、学習中の方の理解の助けになれば幸いです。第一回目はクレームモデルの導入を扱います。 クレームモデル① from std …
前回の記事に引き続いて、天鳳強者のデータを分析します。 r-std.hatenablog.com 今回は主成分分析、因子分析を用いて、プレーヤーを打ち筋の観点から分類することを試みます。 １．主成分分析、因子分析 ２．結果 ３．考察 ４．総論 １．主成分分析、因子分…
本記事では、オンライン麻雀ゲーム「天鳳」の成績データを分析し、良い戦績をあげているプレーヤーの特徴を明らかにします。 １．天鳳について ２．用いたデータ ２－１．成績データ ２－２．和了データ ２－３．放銃データ ２－４．打ち回しデータ ３．重回…
先日、統計検定準1級の合格発表がありました。大変うれしいことに評価Sをいただいて合格することができました。引き続き1級の受験も目指して勉強していきたいです。 www.toukei-kentei.jp 試験の難易度としては、アクチュアリー基礎科目の数学をやや難しくし…
今回は、アクチュアリー試験の問題をRで解きます。 取り上げるのはH25年度の損保数理の第二問Ⅲ 非斉次ポアソン過程の問題です。 （１）の答えはオペレーショナルタイムの定義通りなので、上記の通りとなります。tが1/3乗されているため、時間が経過するほど…
本記事では２次判別分析を用いてスイス銀行紙幣の分類を行います。 １．２次判別分析とは ２．２次判別分析と線形判別分析の違い ３．２次判別分析の利用例 ４．２次判別分析の結果 ５．２次判別分析の長所・短所 ６．関連記事・参考書籍・ソースコード １．…
はじめまして。 当ブログでは小生の独学した内容（主に機械学習）などについて備忘録をかねてまとめていきたいと考えています。多分に誤りが含まれることが予想されますので、お含みおきください。また、先人の皆様にとっては稚拙な内容にはなりますが、至ら…
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