マルコフ連鎖モンテカルロ法入門-１
※ここで解説しているお天気推移モデルはオリジナルなものですので、数値・計算等にミスがある可能性が否めませんので、もし間違いを見かけた方は優しく教えていただけると助かります。 お天気推移モデルで理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法。２状態離散モデルの解説を中心に、メトロポリス法の解説まで行った。 次は連続モデルや熱浴法・メトロポリスヘイスティング法の解説資料も作成したい⇒完成。以下のLINKを参照下さい。http://www.slideshare.net/teramonagi/ss-5344006 誤字を修正（2010/11/01）Read less
幾霜::残日録::2009/01/18 (日)
移籍先を探しています。系統樹推定法やメタバーコーディング法などに詳しい研究者を探している方がおられましたらご一報下さい。
Example of Metropolis Hastings Algorithm - yasuhisa's blog
ということで初めてのMCMCだよ。パターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測のP252-253、マルコフ連鎖モンテカルロ法 (統計ライブラリー)のP9-14とここの資料を参考にしながら作りました。 What to doガンベル分布(二重指数分布)からのサンプリングが困難な状況を仮定します。そういう状況でサンプリングしてきて、ガンベル分布の平均とか分散を計算してみたい。Rejection SamplingとかImportance Samplingとかあるけど、定数決めるのが難しかったり、そもそも多次元だと適切な提案分布を見つけるのが困難＞＜ということで、そういう状況でも戦えるマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)を導入します!!RにはMCMCpackとかいうライブラリはあることは知っているけど、最初なので敢えて自分で書いてみるよ!! Metropolis Algorithm
MCMCの勉強(1): Taglibro de H
今さら感はあるが、MCMC (Markov Chain Monte Carlo; マルコフ連鎖モンテカルロ)を使えるようになろうと、まずは簡単な例から試してみた。 手始めに、正規乱数から生成した標本の平均と標準偏差を推定してみる。 やはりRを使用。MCMCpackパッケージを あらかじめインストールしておいて、呼び出す。MCMCpack中のMCMCmetrop1R()関数を利用して、メトロポリス法によるMCMC推定をおこなう。 library(MCMCpack) 乱数系列を初期化。 set.seed(1) 平均10、標準偏差3の乱数を1000個生成して、xに入れる。 m <- 10 s <- 3 x <- rnorm(1000, m, s) MCMC推定に使用する関数を用意する。betaは要素数2のベクトル。beta[1]が平均、beta[2]が標準偏差で、betaを推定する。関数の返り値
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