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
不等間隔の状態空間モデル - StatModeling Memorandum
日付単位とかでデータを取ることが多いこのご時世、等間隔の状態空間モデルを使うことが多いと思います。しかし、ふと不等間隔の状態空間モデルってどうやるんだろーとつぶやいたところ、ご指導いただきました。いつも大変感謝です。 .@berobero11 細かく等間隔に切って欠測扱いにするのが基本．欠測で速度のおちないブロックサンプラーが有用になる．非線形常微分方程式でデータのない部分を「解いてしまう」方法は逐次モンテカルロ限定かな？ ほとんど観測がないならカーネル回帰に直す方法もありますが端が近似になる— baibai (@ibaibabaibai) 2015, 2月 19 .@berobero11 間違ってもカルマンフィルタで補間してから，別の状態空間モデルをカルマンフィルタであてはめたりしないように．— baibai (@ibaibabaibai) 2015, 2月 19 @berobero11
mcmc procedure - Triad sou.
せっかくなので触ってみました。 data logistic; call streaminit(88745623); a = 0; b = 1; do i = 1 to 200; do x = 0 to 1; logit = a +b * x; p = exp(logit) / (1 + exp(logit)); y = rand("Bernoulli", p); output; end; end; keep x y; run; ods listing close; ods pdf file = "c:/mcmc.pdf" style = Journal; ods graphics on; /* logistic regression */ proc logistic data = logistic; model y(event="1") = x; run; /* bayesian logi
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