[R] [stan] bayesplot を使ったモンテカルロ法の実践ガイド - ill-identified diary
図1: Monte-Carlo, from Neugebauer (2018) イントロダクション モンテカルロ法とは どこを見て収束を確認するか トレースプロット GR統計量 を確認する. 多重連鎖はいくつ必要か 自己相関関数 (ACF, コレログラム) 有効サンプルサイズ 事後診断ツール bayesplot こういう時どうすればいい? GR統計量の値が大きい アルゴリズムを変える 有効サンプルサイズ の値が小さい 低速混合 間引き そもそもプログラムが間違っている場合 まとめ 参考文献 イントロダクションこの投稿は, 第78回R勉強会@東京（#TokyoR） - connpass での LT の内容を加筆修正したものである. 以下は当時のスライドである. bayesplot を使ったモンテカルロ法の実践ガイド from 智志 片桐 以前, Tokyo.R かどこかの懇親会で, マルコフ
![[R] [stan] bayesplot を使ったモンテカルロ法の実践ガイド - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2cc30662fe4559806b1689e8ea8d5e1b5c720b95/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20190613%2F20190613000506.jpg)
広く使える情報量規準(WAIC)
このページをご覧いただき、ありがとうございます。 ここでは、情報量規準 WAIC を紹介しています。 ベイズ推測のための情報量規準(WAIC)が導出されました。 WAIC は（真の分布、確率モデル、事前分布）がどのような場合でも使う ことができます。他の規準と異なり理論的な基盤を持っています。 (0) モデル選択やハイパーパラメータの最適化に使えます。 (1) 漸近的に汎化損失と同じ平均値と同じ分散を持ちます。 (2) WAIC は簡単に計算できます。 (3) 真の分布が確率モデルで実現可能でなくても使えます。事前分布が真の事前分布でなくても使えます。 (4) 平均対数損失を最小にするパラメータがユニークでなくても使えます。 平均対数損失を最小にするパラメータが特異点を含む解析的集合であっても 使えます（注１）。 (5) フィッシャー情報行列が正則でなくても使えます。 (6) 事後分布が正
Resources for ggmcmc | Xavier Fernández i Marín
ggmcmc is an R package aimed at providing tools for assessing and diagnosing convergence of Markov Chain Monte Carlo simulations, as well as for graphically display results from full MCMC analysis. The package also facilitates the graphical interpretation of models by providing flexible functions to plot the results against observed variables. Development ggmcmc is developed in github and has attr
Introduction of stan
This document provides an introduction and overview of Stan, a programming language for Bayesian statistical modeling and inference. It discusses Stan's motivation as a faster alternative to BUGS that compiles models to C++. Key points covered include: - How Stan models are specified using blocks like data, transformed data, parameters, model, and generated quantities. - Stan's support for scalar,
MCMCの計算にStanを使ってみた（超基礎・導入編） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
肝心のMCMCの勉強はどこ行ったゴルァとか怒られるとアレなんですが、先にツールの使い方覚えてしまおうと思ってStanで簡単な練習をやってみました。ちなみに参考にした資料はこちら。 Stanチュートリアルの資料を作成しました。 - Analyze IT. StanTutorial 割とよく一緒に飲んでるid:EulerDijkstra氏のブログがとにかく役に立ちました。ありがとさんです！！！ あと、MCMCやるのはこれが初めてという人は最低限久保先生の緑本ぐらいは読んでおいて損はないと思います。ただしStanではなくWinBUGSを{R2WinBUGS}で回す系ですが。 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学) 作者: 久保拓弥出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2012/05/19メディア: 単行本購入: 16人 クリック
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - ito4303/naro_toukei: 農研機構統計研修「ベイズ統計モデリングとMCMC」
[特集] ベイズ推論とMCMCのフリーソフト - 岩波データサイエンス![[特集] ベイズ推論とMCMCのフリーソフト - 岩波データサイエンス](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/38c2d6c83814d2ae88209ca9471f2d28e750817f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsites.google.com%2Fsite%2Fiwanamidatascience%2F_%2Frsrc%2F1443012323967%2Fvol1%2Fsupport_tokushu%2F03867.jpg%3Fheight%3D200%26width%3D142)