階層ベイズで個性を捉える(PyMC ver.5.7.2) - Qiita

はじめに あまりベイズモデリングを勉強していなかった私。 なんとなくどういった場面で使うべきか思いつかなかったから。 いくつか本は持っていたが、積んだまま。 そんな時に以下の資料を見た。 GLMMの紹介 GLM→GLMM→階層ベイズモデル 階層ベイズによるワンToワンマーケティング入門 「え、個体ごとにパラメータ出せるんだ！？めっちゃええやん。」 特にOne-To-Oneマーケティングが可能ってことが魅力的だった。たまにマーケティング関連の分析をすることもあり、クラスタリングでマイクロマーケティングなら実践したことがあったので、いっちょ勉強してみっか！と動き出したのだった。 てか階層ベイズのお勉強して思ったが、SEMとかもやろうと思えばベイズモデル化できるんだよな、多分。 今回は仮想購買データを使って、階層ベイズモデルを構築し、個人ごとに良さげなパラメータが求められているか確認してみる。

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"pymc 5.7.2: NumPyroによるMCMCを実行することができて、pymc3時代よりかなり速くなっているらしい / jaxで使用する論理プロセッサ数が指定した数だけあることを確認 / 指定せずにやってたらMCMCが遅すぎて途方に暮れてた" / 2023