Skip to content

perceptron01/BSJ_SS2017

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

30 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

行動計量学会第19回春の合宿セミナー Aコース

今日から始めるベイジアンモデリング

はじめに

このセミナーの目標

考え方の目標(伝えたいこと)

  1. 「与えられたデータの特徴を探る」研究から「データを作り出すメカニズムを考える」研究へ変わること。
  2. 求めるものが確率変数になること。
  3. サンプルから作られた事後分布の近似データを解釈することにより間違いが生じにくくなること。

技術的な目標(学んで欲しいこと)

  1. MCMCサンプルの読み方
  2. 仮想データの組み立て方
  3. 添字の使い方(階層性への自然な拡張)

準備にあたって

準備にあたっては,別に用意しました準備用のページにアクセスしてください。 R,RStudio,rstanパッケージのインストールの方法が書いてあります。

本セミナーで使うRのパッケージは次の通りです。

  • rstanパッケージ
  • tidyrパッケージ
  • ggplot2パッケージ
  • MASSパッケージ
  • looパッケージ

発展的な利用のために,次のパッケージがあると便利です

  • psychパッケージ
  • dplyrパッケージ

資料

投影資料はこちらからダウンロードできます

第一講 環境の準備

第二講 考え方の準備

第三講 Stan入門

  • 公式サンプル(8schools)のファイルは8shcool.stanです。
  • 公式サンプルを呼び出して使うRコードはLesson3.Rです。

第四講 ベイジアンモデラーへの道

第五講 ベイジアンモデラーへの道

第六講 より発展的なモデリング

  • 第六講 Rのソースコード(前半)Lesson6.Rです。
  • モデルコード 階層線形モデル1;切片が異なるモデルmodel8.stan
  • モデルコード 階層線形モデル2;切片を分布で表すモデルmodel8b.stan
  • モデルコード 階層線形モデル3;切片と傾きが異なるモデルmodel8c.stan
  • モデルコード 階層線形モデル4;弱情報事前分布をもたせたモデルmodel8d.stan
  • モデルコード 階層線形モデル5;パイの実階層モデルmodel9.stan
  • 参考文献;広島ベイズ塾資料;コーシー分布について
  • 第六講 Rのソースコード(後半)Lesson7.Rです。
  • モデルコード 一般的な回帰分析;正規分布を仮定model10.stan
  • モデルコード ロバストな回帰分析;t分布を仮定model10a.stan
  • モデルコード ロバストな回帰分析2;コーシー分布を仮定model10b.stan
  • モデルコード 欠損値の推定;相関係数のモデルmodel11.stan
  • モデルコード 欠損値の推定;回帰分析のモデルmodel12.stan
  • モデルコード 状態空間モデル;model13.stan
  • モデルコード 状態空間モデル2;model13b.stan

参考文献リスト

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • HTML 93.3%
  • R 5.0%
  • Stan 1.7%