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回帰モデルをいっぱい作った方がいいかな?そんな時は有限混合モデルに任せて! - Qiita
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回帰モデルをいっぱい作った方がいいかな?そんな時は有限混合モデルに任せて! - Qiita
はじめに 突然だが、こんなデータを考えよう。 これは二つの線形モデルを作ればうまく表現できそうだが... はじめに 突然だが、こんなデータを考えよう。 これは二つの線形モデルを作ればうまく表現できそうだが、無理やり同じ線形モデルで表現しようとすると、おそらく傾きがゼロのモデルが推定される。 こんな時な、もちろん手作業で左下から右上のところのデータを切り出してモデル1を作り、左上から右下のところのデータを切り出してモデル2を作る方法があるが、どうしても恣意性が入ってしまう。 また、二次元の時は目視で観測値をグループ分けすることもできるが、データの次元がこれ以上増えると、可視化して手作業で対処するのは不可能と言っても過言ではない。 そこで、本記事では、Imai and Tingley(2012)の論文を参考に、ベイズ有限混合モデルを使って二つのモデルを同時に推定する方法を紹介する。 データ生成過程 ここでは、上記のデータの生成方法を紹介する set.seed(12345) df <- 100000