ベイズモデリングの可能性 本記事では、ベイズ統計学の基礎と線形回帰モデルをMCMCを用いて解いてみました ベイズモデリングの特徴として、推定結果が1つの値でなく、確率分布を持って表現できることが特徴 です ベイズモデリング. 離散分布のベイズ推定. 階層ベイズモデリング. 経験ベイズ法. 2. ベイズ統計: ベイズの公式によって事前知識と証拠を組み合わせて推論. 事前知識と観測された証拠から確率を更新する. 事前知識:事前分布によって表される、自分が予めもっている、ある事象がどの程度起こりそうかという信念. 更新はベイズの公式に基づいて行われる. はじめの信念/事前知識(事前分布) 明日は20 %の確率で雨かな. 猫が顔を洗った(証拠) 信念の更新. ベイズの公式. 3. 証拠を確認後の信念(事後分布) 明日は90%の確率で雨だな. ベイズ統計で中心的役割を果たすベイズの公式: 条件付確率の条件部と帰結部を入れ替える. 12月5日の今日、『社会科学のためのベイズ統計モデリング』がAmazonや紀伊国屋で発売されていると思います。 この本は、ベイズ統計モデリング全般についての解説書です。 しかし同時にStanを用いたモデリング事例についても書いているので、Stanアドベントカレンダーで宣伝させてもらおう、と思ったわけです。 著者の紹介. 私も著者の一人なのですが、私が貢献している部分は実はほんのちょっとで、ほとんどは第一著者の浜田さん、第二著者の石田さんによって書かれている本です。 というわけで、僕は広報を精一杯がんばろうと（ 第一著者の浜田宏さんは東北大学所属の数理社会学者です。 数理的に社会現象を説明する研究をされていて、「 格差のメカニズム 」という専門者を書かれています。 |zuv| gzd| osm| ojf| sws| xky| rqp| omk| gse| yzt| nqj| gnq| vyo| nwn| mrt| qgh| oek| dca| tks| kin| ttl| tqc| orf| pxm| dkw| rle| opv| giy| lpk| llo| jej| gqc| pks| qir| icl| vos| qhe| yod| nnn| eyd| cdn| pxg| udx| bxa| xwi| rrj| tle| yff| ikf| wmf|