自動微分変分ベイズ法の紹介
5. ベイズ推定 ベイズ推定は観測データに基づいて確率モデルのパラメータの不確 かさを 推定する⽅法です. p(X|D) = p(D|X)p(X) p(D) • X: 確率モデルのパラメータ • D: 観測データ • p(X): 確率モデルのパラメータ事前分布 • p(D|X): 尤度 • p(X|D): 確率モデルのパラメータ事後分布 事後分布を解析的に計算できるのは限られた場合であり, 複雑な確率モデルでは近似計算が必要です. 5 6. ベイズ推定の近似計算 MCMC 事後分布からサンプリングを⾏う⽅法です. • ⻑所: 複雑な式の導出が不要 （尤度と事前分布を記述すれば良く, 分布に関する仮定が緩い） • 短所: マルコフ連鎖の収束判定が難しい 変分ベイズ法 事後分布を試験分布で近似する⽅法です. • ⻑所: MCMC と⽐べて収束が速い • 短所: 確率モデルごとにパラメータ更新式
欠測データの相関係数の推定法について発表しました - ほくそ笑む
先日行われた BUGS/stan勉強会 #3 で発表させていただきました。 タイトルは「Stan で欠測データの相関係数を推定してみた」です。 欠測データに対して相関係数を求めるとき、普通のやり方では実際の値より小さい値になってしまいます。そこで、片側だけしか観測できていない不完全データを用いて推定精度を上げる方法を紹介しています。 スライドは下記にアップしています。 Stan で欠測データの相関係数を推定してみた from hoxo_m 最終的なコード全体はこちらに載せています。 Stan の勉強にあたっては、ごみ箱さん、beroberoさん、伊東さんにアドバイスを頂きました。ありがとうございます。 hoxo_mさんのバイアスの掛かったデータの相関係数の問題、よく使われる統計手法からの発展としてすごくいい例だし、片方しか観測されていないデータを使ってもあれほど改善するとは驚いた。#Tok
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