技術情報

2025-02-04

TEPデータに変化点検知アルゴリズムをいくつか適用してみた

初めまして。Customer Analytics Divisionの加藤と申します。普段の業務では、電力に関するデータの分析を行っています。本記事では、変化点検知やスタンダードなアルゴリズムについていくつか説明したあと、Tennessee Eastman Process(TEP)のデータに各アルゴリズムを簡単に適用した結果を紹介します。変化点検知とは変化点検知とは、異常検知の一種です。異常検知は以下の3つに大別されます。外れ値検知：データの正常時の分布から大きく外れたデータを検知する変化点検知：データの傾向が変化した点を検知する異常部位検知：データの傾向が異常な区間を検知する...

2024-10-11

P値の収束に関する数学的考察

CADの西村と石橋です。この記事では、数理統計のトピックの中でも、仮説検定における $P$ 値の振る舞いについて考察しようと思います。ただし、著者は数理統計学の専門家ではなく、誤りを見つけられた場合はご指摘いただけると幸いです。みなさんは、「サンプルサイズが大きければ、統計的仮説検定において有意差を検出しやすい」といった議論を目にしたことはありますでしょうか？例えば統計ライブラリー　サンプルサイズの決め方　｜朝倉書店 (asakura.co.jp)のまえがきや、統計的有意性と P 値に関する ASA 声明などで言及されています。...

2024-04-26

電力需給調整における数理最適化～二段階確率計画法の応用～

はじめにこんにちは。Customer Analytics Division所属の久保、知野、矢田貝です。データサイエンティストとして、数理最適化技術を用いて電力の需給調整業務を高度化するプロジェクトに携わっております。本記事では、不確実性を考慮した予測・最適化の技術について、電力業界への応用を例に挙げて解説します。...

2022-07-29

数理統計

【数理統計】不偏推定量の中でも望ましい一様最小分散不偏推定量(UMVUE)とは？

こんにちは。2021年4月に新卒入社したMaketing Solution Division (MSD) 所属の内藤と申します。「数理統計の奥深さにふれる」というテーマのもと、これから様々なトピックで発信していきたいと考えています。今回は点推定についてお話します*1。点推定の中でも今回は不偏推定について解説します。点推定の目的まず点推定の目的をお話します。結論から言えば、点推定の目的は「リスク関数を最小化するような推定量を求めること」です。点推定の目的を理解するため、定式化しつつ説明していきます。母集団から抽出された標本を特徴づけるものを\( X_1,\ldots,X_n...

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