StanとPythonでベイズ統計モデリング その2 Chapter5 - Easy to typeアヒル本(StanとRでベイズ統計モデリング)のChapter5にPythonで取り組んでいきます。 練習問題を解いて、本文中に書かれてるグラフをPythonで描いてみます。 なおChapter1~3は導入だったのと、Chapter4は練習問題の内容が「はじめての統計データ分析」と被っていたのでパスします。 Chapter5 基礎的な回帰とモデルのチェック 重回帰 複数の説明変数を用いた回帰のこと 重回帰も結局は正規分布を仮定している 目的 説明変数からの応答変数の予想、及び説明変数の寄与率 分布 複数の説明変数ならScatterplot matrixを利用すると良い MCMCの設定について スケーリング: MCMCを行う前に、各データのオーダーを大体(1前後に)そろえること。 収束がしやすく、早くなる 最大値、標準偏差、標準偏差の倍で割ったりすれば良い 結果の解釈 : モデルの改善に活か
