Google グループでは、オンライン フォーラムやメール ベースのグループを作成したり、こうしたフォーラムやグループに参加したりすることで、大勢のユーザーと情報の共有やディスカッションを行うことができます。
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ギブスサンプリング：やってることのイメージ - nykergoto’s blog
統計の計算とかをやろうとすると、サンプリングという方法をとって計算をさせるという場面がよく起こります。 どういうときに使うのかというと、例えば確率密度関数に従う確率変数zを引数に取るある関数の期待値が計算したい場合などです。この場合計算するべきは の計算になるわけですが、実際に計算するとなると、この関数がきれいな形をしていないと解析的に解くことが難しくなります。要するに不定積分をして数値を代入するだけでは解けなくなります。 もしどうしてもこれを計算したかったら、近似的にこの積分に一致するように計算を行っていく必要が出てきます。 一番シンプルに考えた時に思いつくのは「積分の区間を均一に区切ってやって、その時の関数の値で近似を行う」という方法です。 しかしこの方法にも問題があります。それは確率変数がすごく大きな次元を取っていたときに、計算に必要な区切りの数が爆発してしまうという問題です。（次元
MCMC: The Gibbs Sampler
In the previous post, we compared using block-wise and component-wise implementations of the Metropolis-Hastings algorithm for sampling from a multivariate probability distribution. Component-wise updates for MCMC algorithms are generally more efficient for multivariate problems than blockwise updates in that we are more likely to accept a proposed sample by drawing each component/dimension indepe
【M-H法】Python で MCMC を書いてみた |
この記事は Python Advent Calendar 2015 19日目の記事です。 MC法 (Monte Carlo Method) からスタートして, MCMC (Markov Chain Monte Carlo) を Python で書いてみます。 MC法による円周率の近似計算 MC法 (Monte Carlo Method)は乱数を利用した計算アルゴリズム。 MC法の hello world 的な例題として, 円周率の近似値を計算する。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def main(): N = 100000 x = np.random.uniform(-1.0, 1.0, N) y = np.random.uniform(-1.0, 1.0, N) inside_circle = [] for i in
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