FrontPage - OpenBUGS
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Rでマルコフ連鎖モンテカルロ法 - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
RでMarkov chain Monte Carlo（MCMC、マルコフ連鎖モンテカルロ）を行うには大きく2つの方法があります。 1つ目はパッケージR2WinBUGSを使って、Rの後ろでWinBugsを走らせる方法。 もう1つはパッケージMCMCpackを使って直接R上で計算する方法。 ちなみにMCMCの利点は、混合効果モデルのように複雑なモデリングになった場合の複雑なパラメータ推定を安定にさせるというもの。 ロジスティック回帰で交互作用がいっぱいのときも安定するらしい。 それではパッケージの説明です。 MCMCpack #MCMCpack library(MCMCpack) y <- c(1,3,3,3,5) x1 <- c(1,2,3,5,5) x2 <- c(2,3,1,5,2) x <- matrix(c(x1,x2),ncol=2,nrow=5) result3.sim <- M
ベイズ統計と統計物理(統計科学のフロンティア12 計算統計II マルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎)
サポートページ (ベイズ統計 ＆ マルコフ連鎖モンテカルロ) 2008年度より，新シリーズ「確率と情報の科学」が刊行開始となりました． 伊庭は編集のみで執筆の予定はありませんが，それとは別に新作の計画も練っております． 「統計科学のフロンティア」12巻『計算統計II』は好評6刷りとなりました． 伊庭は，第I部「マルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎」，補論A「逐次モンテカルロ法 入門」を執筆しております． また，おかげさまで「ベイズ統計と統計物理」も5800部以上(7刷り)を超えました．フロンティア，確率と情報の科学ともどもよろしくお願いします． ― 伊庭幸人 店頭にない書店も多いので，ご友人やご同僚の方にお勧めの場合，ご購入はアマゾンまたは岩波書店の直売を利用していただくのが確実な旨，お伝えくださると幸いです． 統計科学のフロンティア12 計算統計II マルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎 アマゾ
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