前回に続き今回もGale-Shapleyアルゴリズムを扱います。前回の記事で紹介した実装のボトルネックを把握し、少し改良することで計算量を大幅に削減します。コードはJuliaです。

今回は、マッチングアルゴリズムとして有名なGale-Shapleyアルゴリズムを扱います。今回の記事ではアルゴリズムをそのまま実装したものを紹介し、次回の記事で計算速度を考慮した実装を紹介します。なお、弊社サービス[knew](https://knew.jp)が始まった頃に…

今回も二元分割表のベイズ推定ですが、今回は一般化線形モデルの一つである対数線形モデルを扱います。コードはRとStanです。

今回は前々回、前回の続きで二元分割表のベイズ推定を扱います。前々回は行和と列和のいずれかが与えられる場合、前回は総度数のみが与えられる場合でしたが、今回は総度数も与えられない場合です。コードはRとStanです。

今回は前回の続きで二元分割表のベイズ推定を扱います。前回は行和と列和のいずれかが与えられる場合でしたが、今回は総度数のみが与えられる場合です。コードはRとStanです。

今回は、二元分割表のベイズ推定を扱います。実務のデータ分析ではクロス集計をよく使うと思いますが、その集計で得られた表を詳細に分析するときに使います。コードはRとStanです。