この章の例題をpymcで実装してみた。 pymcによる実装の課題は以下の通り。 順序付けを行うorderedが、pymcにはない（と思われる） 単純にMCMCを実行するとエラーで実行できない 1点目は、以前のドラゴンボールの戦闘力推定の実装を使った。 gaiasky.hatenabl…

名前のとおり、ゼロが多いポアソン分布ということで、ベルヌーイ分布とポアソン分布を組み合わせたZIP分布を使った例題。 StanとRでベイズ統計モデリング （Wonderful R） [ 松浦 健太郎 ]ジャンル: 本・雑誌・コミック > PC・システム開発 > プログラミング…

8.4章のロジスティック回帰は、ある一つの項目（出席/欠席）についてのみ考えるが、多項ロジスティック回帰は複数の項目について考える。 StanとRでベイズ統計モデリング （Wonderful R） [ 松浦 健太郎 ]ジャンル: 本・雑誌・コミック > PC・システム開発 >…

この例題は、学生の出席/欠席を、アルバイト好きか、学問への興味、天気などのデータから予測するもので、 学生差や科目差を考慮した階層モデルになっている。 StanとRでベイズ統計モデリング （Wonderful R） [ 松浦 健太郎 ]ジャンル: 本・雑誌・コミック …

StanとRでベイズ統計モデリングの8.3「非線形モデルの階層モデル」をpymcで実装してみる、というお話。 この本は実践的な例題が多く、非常に参考になる。ただし、タイトルの通りだが、RとStanの実装。 StanとRでベイズ統計モデリング （Wonderful R） [ 松浦…

久保先生の緑本6章には、応答変数が非負であったり、ばらつきを正規分布で仮定できない場合として、ガンマ分布を用いた例がある。ガンマ分布のGLMもRやpythonのstatsmodelsを使った例はよく見るが、pymcで実装した例は見当たらなかっため、実装してみること…