「はじめての統計データ分析」 豊田秀樹のメモ - StatModeling Memorandum
あとがきと6章のあとにあるQ&Aの節が熱い思いに満ちていてオススメです。2.7節「論文・レポートでの報告文例」もユニークです。学生思いの教育者としての一面を垣間見た気がします。 あとがきに書いてあるように、たしかに初級向けの授業で伝統的な統計学と検定のラッシュを学び、中級以上向けの授業でベイズ統計モデリングを学ぶとしたら、内容の一貫性が乏しく、学ぶ側は（教える側も）違和感を覚えるかもしれません。その点、この本ではt検定に相当するような簡単なものから一貫してベイズ統計です。 また、各例題に対してリサーチクエスチョン（RQ）をきちんと設け、それに対してMCMCサンプルを使った生成量と予測分布を用いてシンプルに回答していくスタイルは、分かりやすくて読みやすいです。ベイズ統計の長所と思います。 はじめての 統計データ分析 ―ベイズ的〈ポストp値時代〉の統計学― 作者:豊田 秀樹発売日: 2016/
自動微分変分ベイズ法の紹介
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80：βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
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