以前、Shinyによる授業アンケートを解析するための可視化アプリという記事を書きました。 実際に使って頂いた結果、機能やUIで様々な改良点を挙げて頂きました。 今回はそれらを改良したアプリの報告です。

階層ベイズモデルによる着順予測(1)で階層ベイズモデルをたてました。 今回はそのモデルを実際に動かしてサンプリングされたパラメータをチェックしていきます。

競艇の着順を予測するにはどうすればいいだろう。 三連単の120クラス分類として機械学習(SVMやDL)がぱっと思い浮かびます。 ですが、クラス数が多い上にサンプル数もひどくばらばらで、4着以下のデータは全く無視となるので微妙です。 そこで、今回は階層ベ…

これから、趣味でやっている競艇の解析結果をちょくちょく書きます。 競艇で重視したいのはやっぱり回収率。 どんなパターンで回収率に差がでるのか、いろいろ仮説が立てることができる。 今回は、選手の性別によって回収率に差が出るのか検証する。