2019年12月14日 / 最終更新日時 : 2019年12月14日 馬場真哉 ベイズ統計学 状態空間モデルをStanで推定するときの収束を良くするコツ この記事では、状態空間モデルをStanで推定するときの収束を良くするコツを説明します。 コードはGitHubから参照できます。 状態空間モデルは説明能力が高く、データに合わせて柔軟に構造を変えることができます。しかし、あ […]
2019年6月10日 / 最終更新日時 : 2023年7月29日 馬場真哉 ９９．情報 RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門：サポートページ 『RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』のサポートページです。 この記事では、書籍の特徴などの紹介をしています。 本書に使用したサンプルデータとR,Stanのコードは、すべてGitHubから参 […]
2018年12月10日 / 最終更新日時 : 2018年12月10日 馬場真哉 ベイズ統計学 Stanで推定する多変量時系列モデル この記事では、複数の観測値があるが、状態は1つしかないモデルを推定します。状態空間モデルを用いてこれを達成します。RとStanという2つのソフトウェアの組み合わせを使ってモデルを推定します。コードはGitHubから参照で […]
2018年1月19日 / 最終更新日時 : 2019年7月15日 馬場真哉 ９９．情報 時系列分析と状態空間モデルの基礎：サポートページ 『時系列分析と状態空間モデルの基礎：RとStanで学ぶ理論と実装』のサポートページです。 本書に使用したサンプルデータとR,StanのコードはすべてGitHubから参照できます。 緑色の「Clone or downloa […]
2017年12月2日 / 最終更新日時 : 2017年12月2日 馬場真哉 ベイズ統計学 Stanによる統計モデル：推測統計の基本から時系列分析まで 新規作成：2017年12月2日 最終更新：2017年12月2日 StanとRを用いた統計モデル構築の基本について説明します。 統計学の初歩からベイズ推論、Stanというソフトウェアの概要といった基本事項から時系列モデルの […]
2015年12月13日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 ベイズ統計学 ”慣れ”の統計モデリング：Stanで推定する時変係数モデル 新規作成：2015年12月13日 最終更新：2016年9月22日 ローカルレベルモデルくらいでしたらdlmパッケージでも簡単に推定できます。 せっかくStanを使うのですから、もっと複雑なモデルを作ってみましょう。 今回 […]
2015年12月6日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 ベイズ統計学 Stanで推定するローカルレベルモデル 新規作成日：2015年12月6日 最終更新日：2016年9月22日 Stanを使って、ローカルレベルモデルを推定しましょう。 今回はナイル川の流量データを対象として、ローカルレベルモデルを推定します。 なお、Stanとベ […]
2015年12月5日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 ベイズ統計学 Stanによるベイズ推定の基礎 新規作成日:2015年12月5日 最終更新日:2016年9月22日 理論がわかっても、実践ができなければ意味がありません。 ここでは、Stanというフリーソフトを使って、ベイズ統計学をもとにしたパラメタ推定 […]
2015年12月2日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 ベイズ統計学 ベイズとMCMCと統計モデルの関係 最終更新:2015年12月2日 最終更新:2016年9月22日 MCMCとは乱数発生アルゴリズムです。ランダムなデータを発生させるアルゴリズムです。 MCMCを使う目的は、統計モデルのパラメタを推定することです。 このペ […]
2015年11月30日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 ベイズ統計学 ベイズと統計モデルの関係 新規作成:2015年11月30日 最終更新:2016年9月22日 ここでは、ベイズと統計モデルの関係を説明します。 両者の違い、そしてつながりについてご理解いただければ幸いです。 この記事はベイズ推定を応用 […]
