sage/graph/rjagsを使った階層ベイズ法 - PukiWiki
2011/07/15からのアクセス回数 6106 ここで紹介したSageワークシートは、以下のURLからダウンロードできます。 http://www15191ue.sakura.ne.jp:8000/home/pub/17/ また、Sageのサーバを公開しているサイト（http://www.sagenb.org/, http://www15191ue.sakura.ne.jp:8000/）にユーザIDを作成することで、ダウンロードしたワークシートを アップロードし、実行したり、変更していろいろ動きを試すことができます。 Sageでグラフを再現してみよう：階層ベイズ法 † この企画は、雑誌や教科書にでているグラフをSageで再現し、 グラフの意味を理解すると共にSageの使い方をマスターすることを目的としています。 今回は、 道具としてのベイズ統計 のp196の学生のテスト結果を階層ベイズ法
Bayesian PCAのBUGS実装（infer.netの例題シリーズ4）
Stan 2.0が出ましたね。まだインストールがうまくいっていません。もう少し待ちます。mailing listでうまくいっていないという報告があるにもかかわらず突進して成功してしまう、そんな若者に憧れつつ見習わなきゃと思いました。 さて過去にBUGSで分析貯めしてましたのでもうちっとだけBUGSで記事書きます。今回は「Short Examples: Bayesian PCA and Factor Analysis」をやります。みんな大好きPRMLの「12章 連続潜在変数 | 12.2 確率的主成分分析 | 12.2.3 ベイズ的主成分分析」にバッチリ対応します。 infer.netの元ネタと同一の真のパラメータからデータを作って推定してみます。グラフィカルモデルは以下の通りです（infer.netの図を引用）。 データY（図中X）は1000個×10次元（N×D）です。真の潜在変数z.m（
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発見率をくみこんだ状態空間モデル: Taglibro de H
いちおう時系列なデータのMCMC: Taglibro de H
