階層ベイズモデルで勝敗データからプロ棋士の強さを推定してみましたタイミングの悪さに定評があるberoberoです。以前の記事のTrue Skillモデルを若干拡張して、勝敗データから将棋のプロ棋士の強さ（skill）を推定しました。 まず勝敗データとレーティングの値ですが、こちらのサイトを参考にさせていただきました。このようなデータを日々更新していくのには多大な努力と忍耐がないとできません。素晴らしいサイトです。 モデルのBUGSコードは以下のようになりました。 今回は以前よりはデータが豊富にあるため、skillをこの10年の時系列に沿ったARモデルにしています。1年ごとに対局データを分けて、1年ごとにskillを推定しています。また個人ごとの勝負におけるムラも推定しています。こちらはARモデルにすると収束が著しく悪くなったため、時刻で不変としました。ほんとは禁酒しただとか彼女と別れただとかで勝負ムラも変わってくると思うんですけどデータ不足で推定は厳し
