MCMCサンプルの使い方 ～見る・決める・探す・発生させる～
2. 本資料の位置づけ • 拙著『StanとRでベイズ統計モデリング』 において, 書ききれなかったことはいくつかあります. • その中で心理学において有用そうな話題を著者な りに考えて選びました. • スライド中に出てくる章・節・図番号は その書籍内のものを指します. 2 3. 本スライドの記法 • 見やすさのため, 変数を太文字にしている. • 𝒂, 𝑿, 𝒀など. • ベクトル（出てこないけど）は書籍と同じ 𝒀 で表す. • 僕の視力の悪さに由来する. • これから推定されるパラメータを赤い文字で表す. • 𝒂, 𝝁 など. • 事後分布は 𝒑 𝒂, 𝒃, 𝝈|𝑿, 𝒀 のように書くのではなく, 見やすさのため, データを省略し, パラメータを青い文 字で表す. • 𝒑 𝒂, 𝒃, 𝝈 など. 3
情報量規準LOOCVとWAICの比較 - StatModeling Memorandum
この記事はStan Advent Calendar 2016およびR Advent Calendar 2016の12月7日の記事です。StanコードとRコードは記事の最後にあります。 背景は以下です。 [1] Aki Vehtari, Andrew Gelman, Jonah Gabry (2015). Practical Bayesian model evaluation using leave-one-out cross-validation and WAIC. arXiv:1507.04544. (url) [2] 渡辺澄夫. 広く使える情報量規準(WAIC)の続き （注４）【WAICとクロスバリデーションの違いについて】 (url) [3] Sumio Watanabe. Comparison of PSIS Cross Validation with WAIC. (url) le
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