統計ライブラリー マルコフ連鎖モンテカルロ法 ｜朝倉書店
ベイズ統計の発展で重要性が高まるMCMC法を応用例を多数示しつつ徹底解説。Ｒソース付〔内容〕MCMC法入門／母数推定／収束判定・モデルの妥当性／SEMによるベイズ推定／MCMC法の応用／BRugs／ベイズ推定の古典的枠組み。 1. マルコフ連鎖モンテカルロ法入門 1.1 マルコフ連鎖 1.2 モンテカルロ法 1.3 マルコフ連鎖モンテカルロ法 2. MCMCによる母数推定の実際 2.1 ベイズ推測におけるMCMCの利用 2.2 ギブスサンプラーによる回帰モデルの推定 2.3 複合MCMCによる項目反応モデルの推定 3. 収束判定およびモデルの妥当性の検討 3.1 収束判定のための方法 3.2 モデルの良さを検討するための方法 4. SEMにおけるベイズ推定 4.1 一般的なSEMのベイズ推定 4.2 順序カテゴリカルSEMのベイズ推定 4.3 潜在混合モデリング 4.4 欠測データのあるS
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BayesLCA: An R Package for Bayesian Latent Class Analysis. Arthur White, Thomas Brendan Murphy.
