Stanで統計モデリングを学ぶ(2): そもそもMCMCって何だったっけ？ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

（前回記事はこちらから） ベイジアンの知識もいい加減な僕がこんなシリーズ記事を書くとかほとんどギャグの領域なんですが（汗）*1、2回目の今回の記事ではそもそもMCMCって何だったっけ？ってところから始めようと思います。 今回参考にするのは、主に久保先生の緑本です。そもそもGLM～GLMM～階層ベイズ＋空間統計学について生態学研究をモチーフに分かりやすく書かれた本ですが、後半はMCMCの話題で統一されています。 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: 163回この商品を含むブログ (18件) を見る MCMCまわりでは他にも非常に多くの良書がありますが、「初心者向けにも分かりやすくて」「段階を追って」「なぜ

[Diomedeidae]

初めての人にもわかりやすいMCMCの説明。サンプリングすると一意の最尤値が出ない場合もありますが、通常の最尤法に比べ局所解を回避できるという利点もありますね。

[mtS2jhF]

分かりやすい概念説明

[TaKUMA]

[R}

[mooz]

Stan の Hamilltonion~ や NUTS はマルコフ連鎖でない。ので Stan は MCMC サンプラーではない。モンテカルロ法なだけ。

[masah3]

なるほど。

[aidiary]

MCMC

[affec]

tec

[kasumani]

Stanで統計モデリングを学ぶ(2): そもそもMCMCって何だったっけ？ ベイジアンの知識もいい加減な僕がこんなシリーズ記事を書くとかほとんどギャグの領域なんですが（汗）*1、2回目の今回の記事ではそもそもMCMCって何だった