階層ベイズと自由エネルギー | Sunny side up!
先日、広島ベイズ塾の春合宿がありました。 そこで発表した、「階層ベイズと自由エネルギー」の資料をアップしました。 自由エネルギーというのは、負の対数周辺尤度のことで、ベイズファクターの計算で使う周辺尤度を対数とって‐１をかけたものです。 スライド内容を要約すると、 １．モデル評価には２種類ある。AICとBICは見てるところが違うよ。 ２．階層ベイズではWAICはどういう予測をするかで値が変わるが、自由エネルギーは変わらないよ。 ３．心理学では自由エネルギーのほうが知りたい値かもしれないね。 の３点です。 ２年ぐらい前に、HijiyamaRで階層ベイズとWAICについて発表したものがありますが、それの続きになります。 ただ、内容的には松浦健太郎さんのブログ記事、「階層ベイズモデルとWAIC」のほうが断然わかりやすいので、こちらを先に見てもらったほうがいいかもしれません。一応、上のスライドだけ
カテゴリカルデータの相関係数 | Sunny side up!
この記事では，カテゴリカル・データの相関係数である，ポリコリック相関係数について書きます。 カテゴリカルデータの相関係数 心理尺度でデータを測定した場合、5件法や7件法によるリッカート法を使うことが多いと思います。 リッカート法とは、ある質問について、当てはまる程度を１．まったく当てはまらない～５．非常に当てはまる、といった感じで5段階（場合によっては3段階や7段階など）で評定を求める方法です。 このようなリッカート法を使ってデータを収集する場合、得られた値を「間隔尺度」として扱って分析することがほとんどです。これはもちろん、間隔尺度のほうが扱える分析法が圧倒的に多いので、便利だからです。 しかし、心理学者の中でも、リッカート尺度は本来「順序尺度」なので、間隔尺度として扱うことに限界を感じている研究者も多いです。その理由としては、 値に与えられているラベル（まったく当てはまらない、など）間
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