【RとIATとBayesian hierarchical diffusion model】階層ベイズモデリングはIATの分析になぜ良いのか – nishiyuka.net※本ページにはプロモーションが含まれています。 しばらく間が空いてしまいました。すみません。新しい研究を2つ同時に走らせようとして、調べ物と実験づくりをやっておりました。 さて、思い出していただきたいのですが、このセルフ連載の目的は「IATの結果をBayesian hierarchical diffusion modelを使って分析すること」です。データとモデルを照らし合わせて、IATでの結果（反応時間）がどのようにして生成されたのかを理解したいです。 そしてこれまでは、IATとは何なのか、diffusion modelとは何なのかを（ザックリとではありますが）紹介してきました。なので今回は、「Bayesian hierarchical」の部分についてお話ししようと思います。 今回の話を書く上で、StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) を参考にしました。通称アヒル本
