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RStanとShinyStanによるベイズ統計モデリング入門

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

oich 2016/01/27

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『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた

5. Year Month Day Wday Weather Head.count 2012 1 1 0 1 0 2012 1 2 1 1 7800 2012 1 3 2 1 0 2012 1 4 3 2 19400 2012 1 5 4 1 32000 2012 1 6 5 3 0 … … … … … … 2013 12 27 5 5 14100 2013 12 28 6 3 6300 2013 12 29 0 1 17700 2013 12 30 1 1 0 2013 12 31 2 2 0 天気曜日 0: 日 1: 月 … 6: 土 1: 2: 3: 4: 5: 晴れ曇り雨大雨雪 Sale 39.225 44.043 51.804 92.846 126.064 99.976 … 148.769 49.090 126.074 67.274 56.311 近くのイベントの参加

oich 2016/01/07

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RStanで『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた

こんばんは、ゆるふわの対極であるところのガチムチ角刈り系のberoberoです。この記事はR Advent Calendar 2013の26日目の記事になります。 12/22(日)にBUGS/Stan勉強会#2がドリコム株式会社にて催されました。そこで2つ発表をしました。そのうちの1つ「『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた」に関する詳細＆補足＆苦労話をここで書きたいと思います。RStanというパッケージでRからStanというMCMCサンプリングソフトを使っています。最初に発表内容のスライドは以下になります。ざっと見るにはこれで十分です。『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた from berobero11 以降ではスライドごとに簡単に補足していきます。まずは元となった書籍の紹介です。時系列解析の第一人者による分か

oich 2016/01/07

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Stanで統計モデリングを学ぶ(1): まずはStanの使い方のおさらいから - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

（※Stan v2.4.0以降でインストール方法に若干変更があります！詳しくはこの記事の中ほどをご覧ください）さて、年初の抱負でも語ったように今年はStanを頑張って会得していこうと思います。理由は簡単で、ありったけの要素を詰め込んでMCMCサンプラーでガンガン推定していくような階層ベイズモデリングに自分の興味としても惹かれる上に、実務でも必要になりそうな見通し*1だからです。 Stan: Project Home Page 既に以前の記事でも簡単に触れてますが、StanはC++ベースのコンパイラで高速化させたMCMCサンプラーです。文法も簡単でなおかつ高速なので、BUGSでは時間がかかり過ぎて辛かった計算でも比較的サクサク回せます。このシリーズを通して参考にするのは、@berobero11さんのブログです。 Small Data Scientist Memorandum 本当にもう、