順序データでもベイズモデリング4. 再現性 いつどこで誰がやっても同じ結果になるか • バージョン管理, ドキュメンテーション • Git, {knitr} 頑健性 データやモデルを少しだけ変えても同じような結果になるか • 頑健な手法 • 検定: wilcox.test() • 相関: {minerva} mine() • 回帰: {MASS} rlm(), {quantreg} rg(), loess() • クラスタリング: {e1071} bclust() 6. 幅を見る • （パラメータの）信頼区間 • （新しいデータの）予測区間 • ブートストラップ • クロスバリデーション Take a Risk：林岳彦の研究メモ おっと危ない：信頼区間と予測区間を混同しちゃダメ http://takehiko-i-hayashi.hatenablog.com/entry/20110204/1296773267 参考
