連続的なリスクのどこに「線」を引くのか：米国EPAのPM2.5基準値改訂、その"正当化ロジック"を読むtakehikoihayashi
なぜベイズ統計はリスク分析に向いているのか？－その哲学上および実用上の理由－
連続的なリスクのどこに「線」を引くのか：米国EPAのPM2.5基準値改訂、その"正当化ロジック"を読むtakehikoihayashi
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The Bayesian Songbook
The Bayesian Singalong Book Abstract Recently updated for Valencia 9 (June 2010), this is a collection of some of the most well-known Bayesian Songbook classics, dating back to the very earliest days of the Valencia meeting cabarets. Like many "greatest hits" collections, it of course omits a lot of great material in order to make room for better-known "hits," some of which seem to smack of commer
MCMC再訪(1): Taglibro de H
秋の某統計高座のテキスト作成のため、もう一度MCMCを最初からやってみる。 例題1: 正規分布することがわかっている ある母集団から、X = (5.89, 5.69, 4.71, 6.73, 4.90, 3.34, 4.60, 4.00) という標本が得られたとき、その母集団の平均と標準偏差をベイズ推定する。 コード ## ## Sample 1 ## library(R2WinBUGS) ## data X <- c(5.89, 5.69, 4.71, 6.73, 4.90, 3.34, 4.60, 4.00) ## model model <- function() { for (i in 1:N) { X[i] ~ dnorm(mu, tau); } ## priors mu ~ dnorm(0.0, 1.0E-6); tau ~ dgamma(1.0E-3, 1.0E-3); si
Bayesian linear regression – Mailund on the Internet
Mailund on the Internet Computer science, bioinformatics, genetics, and everything in between I’m currently reading Bayesian Statistics: An introduction by Peter M. Lee, and today I’m reading chapter 6 on linear regression. I decided to play around with one of the examples in R. The model is just linear regression as we know and love it, that is we have explanatory variables $$x_i$$ and dependent
Paul Lewis Laboratory: Home Page
The software offered below was written by Paul O. Lewis unless otherwise indicated. Most are useful for teaching concepts in statistics or phylogenetics, and all are free for downloading. Unfortunately (as one person doing this in my spare time) I can offer very little in the way of support for these programs. You are welcome to email me; however, I cannot guarantee that I will have time
Bayes 法による系統解析―原理
最近ではベイズ法を用いて（MrBayes を用いて）系統解析を行う論文も大分増えており， 方法論としてはほぼ定着した感があります。 しかしその原理や考え方についてはあまり広く理解されていないようでもあります。 そこで，筆者が幾つかの文献や資料を読んで理解した範囲で，その考え方を紹介しておきたいと思います。 筆者は数学（統計学）を専門にしているわけではありませんので，数学的に厳密な解説ではないかもしれませんが， その程度の解説と思って読んでいただければいいと思います。 正確・詳細な解説については末尾の参考文献・サイトを当たってみてください。 なお，間違いなどがありましたら，ご指摘のほどよろしくお願い致します。 ベイズの事後確率（Bayesian posterior probability）が最大となるような系統樹を求める方法です。 これは最尤法が尤度が最大となるような系統樹を求める方法である
PNL
Project Insight offers powerful tools for project managers and teams in order to deliver optimal performance and ensure success. An enterprise project and portfolio management software, Project Insight offers personalized dashboards, intelligent scheduling, resource management, collaboration, time and expense tracking, project and portfolio tracking, workflow, and reporting features to help teams
Intel(R) Core(TM)2 Duo Processor Overview
Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Emerald Rapids Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software
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Bayesian Mixture Modeling in R
R: Variational Bayesian Gaussian Mixture Model
http://bayesclasses.sourceforge.net/Bayes%20%20.html