Stanのマニュアルに載っている簡単なモデルなんだけど，最後の「各要素の所属確率」を算出するのになぜか手間取った。softmax関数を使うときの型の問題でした。ちぇ。 Stanコードはこの通り。generated quantitiesのところでsoftmax関数を使います。 [code] data{ int<lower =2> K; #number of clusters int<lower =1> N; #number of observations real X[N]; #observed data } parameters{ vector[K] mu; vector<lower =0,upper=10>[K] sig2; simplex[K] theta; } transformed parameters{ vector[K] ps[N]; for(n in 1:N){ for(k

stanアドカレ11日目の記事です。 昨日はdastatisの記事でした(本当はstan boot advent campは10日で終わる予定だったのですが、書きたかったので追加しました) 今日はstanで混合分布モデルを推定する方法についてです。 はじめに 何かしらのデータを400個取得したらこんな、ヒストグラムになりました。 取得したデータの生成モデルを考えるとしましょう。 一見、正規分布っぽい様に見えるような、見えないような.... 単峰ではなく多峰の様に見えます どういう分布で近似するのが良いのでしょうか。 種明かしすると、このデータは二つの異なる分布から生成されています。 クラスがoneかtwoかで異なるパラメータを持つ正規分布から生成されています。 手元にクラス情報があれば、クラス別に階層化させればいいですが、今回はありません。 そうしたときに、混合分布モデルを使うことが出来ま

記事の目的 GLMであるロジスティック回帰モデルのベイズ推定を、RとStanを使用して実装していきます。データの作成から実装するので、コピペで再現することが可能です。 目次 ライブラリ データ Stanの利用 分析結果 0 前準備 0.1 今回のモデル 0.2 ワーキングディレクトリの設定 以下の画像のようにワーキングディレクトリを設定します。設定したディレクトリに、RファイルとStanファイルを保存します。 1 ライブラリ # 1 ライブラリ library(dplyr) library(ggplot2) library(rstan) library(bayesplot) set.seed(1) rstan_options(auto_write=TRUE) options(mc.cores=parallel::detectCores()) # 2 データ 資格 <- rbinom(100

はじめに 確率的プログラミング言語にStanというものがあり、Rでstanを使うためにRrstanというインターフェースがあります。問題なく使えていたのですが、最近、突然、Compilation Error : no such file or directoryがでてしまいました。どうやらstanのコンパイルエラーのようです。Rとパッケージ群をアンインストールして、再インストールし直したのですが、症状は直りません。ubuntu版のRでは問題は発生しませんでしたので、どうやらwindows版の問題かもしれません。 環境 ・windows10pro ・R version3.6.2 ・RStudio Version 1.2.5033 ・rstan 2.19.3 症状 このようなエラーが出て止まります。 Error in compileCode(f, code, language = langua

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pystan cancer = load_breast_cancer() indices = np.random.choice(len(cancer.data), 100, replace=False) data = cancer.data[indices, :5] target = cance