RStanで『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた
こんばんは、ゆるふわの対極であるところのガチムチ角刈り系のberoberoです。 この記事はR Advent Calendar 2013の26日目の記事になります。 12/22(日)にBUGS/Stan勉強会#2がドリコム株式会社にて催されました。そこで2つ発表をしました。そのうちの1つ「『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた」に関する詳細＆補足＆苦労話をここで書きたいと思います。RStanというパッケージでRからStanというMCMCサンプリングソフトを使っています。 最初に発表内容のスライドは以下になります。ざっと見るにはこれで十分です。 『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた from berobero11 以降ではスライドごとに簡単に補足していきます。 まずは元となった書籍の紹介です。時系列解析の第一人者による分か
Stanで状態空間モデル: Taglibro de H
dlmその3のモデルをStanでやってみる。 statespace.stan data { int<lower=1> N; real y[N]; int<lower=0, upper=1> x[N]; } parameters { real mu[N]; real mu0; real lambda; real<lower=0> sigma[2]; } model { for (t in 1:N) { y[t] ~ normal(mu[t] + lambda * x[t], sigma[1]); } mu[1] ~ normal(mu0, sigma[2]); for (t in 2:N) { mu[t] ~ normal(mu[t - 1], sigma[2]); } } RStanでは data(Nile) n <- length(Nile) x <- c(rep(0, 27), rep
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