【ベイズ統計】HMC(ハミルトニアン・モンテカルロ)法をRで理解する - カタカタブログ
ベイズ統計に関する以下の本を読んだ。 基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門 作者: 豊田秀樹出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2015/06/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (5件) を見る この本のゴールはHMC法（ハミルトニアン・モンテカルロ法）を習得することで、Rのサンプルコードも付いているのだが、理解を深めるためにRコードを実装しながらHMC法を動かしてみた。Rコードはサンプルコードの実装を読み解きながら、自分で理解しやすいようにときほぐすように実装してみた。 HMC法自体の解説はこの書籍の5章「ハミルトニアンモンテカルロ法」のほうに詳しく説明されているので、本記事で は割愛。 リープフロッグ法 まずリープフロッグ法を実装する。 リープフロッグ法はある座標にいる物体に適当な運動量を加えて1ステップ移動させるという操作を 複数回の細か
MCMCサンプルを{dplyr}で操る - StatModeling Memorandum
RからStanやJAGSを実行して得られるMCMCサンプルは、一般的に iterationの数×chainの数×パラメータの次元 のようなオブジェクトとなっており、凝った操作をしようとするとかなりややこしいです。 『StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)』のなかでは、複雑なデータ加工部分は場合によりけりなので深入りしないで、GitHub上でソースコードを提供しています。そこでは、ユーザが新しく覚えることをなるべく少なくするため、Rの標準的な関数であるapply関数群を使っていろいろ算出しています。しかし、apply関数群は慣れていない人には習得しづらい欠点があります。 一方で、Rのデータ加工パッケージとして、%>%によるパイプ処理・{dplyr}パッケージ・{tidyr}パッケージがここ最近よく使われており、僕も重い腰を上げてやっと使い始めたのですが、これが凄く使い
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