手法に関するポエム
ARIMAモデルとちがい、観測変数と潜在変数に分ける
y_t~f_obs(x_t)
x_t~f_transition(x_t-1)
ベイズだと潜在変数（データであっても良い）xのモデリングの柔軟性が高いため、何でも書ける。
インストール数やXAU,来客数などの時系列データの広告やクーポンなどの施策、曜日などの効果の推定など。
やろうと思えば、株価のモデリングなどでday,week,month,yearの周期性を階層的に入れたりもできる。
y=f(x)+eと適当に多変量解析して予測精度が良くても、因果関係は全く考慮していなく、介入効果を見たい場合は因果グラフを書いて考察するのが必須。
ランダム化ができない場合やコストが高い場合に重要。というか、最低限この素養は必須。医療界隈だと、薬などはRCTしやすいが、手術などはどうみても倫理的にRCT不可能。
xを例えば５次元の確率ベクトル変数とし、fを２次元とすると
x=Af+e
とxは実は５次元でなく、２次元空間中の軸であったと仮定する手法。次元圧縮。
たとえば３層だったら、y以外すべてベクトルとして
y=f2(B2*z)
z=f1(B1*x)
だが
y=Σβ_i z_i
とxから移した基底zで展開してるだけで、これを多重にしたようなモノっぽい。アクティベーションも非線形なら何でも良いらしい。
時系列は、RNNと状態空間だったら、内部を式でかける状態空間の方が優れていると思う。
「評価関数」というものがあって、将棋なんかで有名だけど、そもそも何か生産的な事をする（作曲・演奏なり、料理、卓球の球など）のに絶対必要なモノで、これをデータサイエンスでもっとできると思います。
税金で運営されている誠に遺憾なクソ法人の人件費が10人で10000万円などとする。
職員数,補助金,不正
10,10000,1
10,5000,0
みたいにデータをとって、ロジスティック回帰などで
怪しい金=補助金額-観測されている職員の報酬
怪しい金~n_shokuin_notobs*不正
とすれば、不正かどうか判定できる、これだと不正かどうかはラベルが必要。
会計の基礎データと経営指標をぶっこんで後々に不正になったかTFをラベルにして判定する研究があった。