階層モデルの分散パラメータの事前分布について発表しました - ほくそ笑む
ひと月ほど前になりますが、基礎からのベイズ統計学入門 輪読会で発表させて頂きました。 タイトルは「階層モデルの分散パラメータの事前分布について」で、Andrew Gelman の論文 Prior distributions for variance parameters in hierarchical models (PDFリンク) の内容をまとめたものです。 ベイズ統計において、パラメータの事前分布に何を使うかというのは重要な問題です。 分散パラメータの事前分布には伝統的に逆ガンマ分布が使われますが、この論文によると半コーシー分布を使いましょうとのことです。 発表資料は SlideShare に上げています。 階層モデルの分散パラメータの事前分布について from hoxo_m ベイズ統計に興味のある方は、5/19 に 基礎からのベイズ統計学入門 輪読会 #5 最終回 が行われますので参
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Vol. 14, No. 3 2007 218–225 “ ” ∗ Invitation of All People to Statistical Physics Sumio Watanabe Tokyo Institute of Technology∗ 1. ∗∗ ∗ 226-8503 4259 ∗∗ 2. 0 219 2.1 R n Rn Rn = {(x1, x2, ..., xn) ; |xi| < ∞ (∀i)} n x = (x1, x2, ..., xn) �x� = � x2 1 + x2 2 + · · · + x2 n n En En = {x ∈ Rn ; �x� < ∞} n Rn = En . 2.2 n ∞ R∞ = {(x1, x2, ..., xn, ...) ; |xi| < ∞(∀i)} x = (x1, x2, ..., xn, ...) �x� =
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