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RJAGS によるベイズモデリング
上級スキルレベル
更新日 2022/07
RProbability & Statistics4時間15 ビデオ58 演習4,650 XP7,793修了証明書
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前提条件
Fundamentals of Bayesian Data Analysis in RIntroduction to the Tidyverse1
ベイズモデリング入門
ベイズモデルは、事前知識と観測データから得られた知見を組み合わせ、パラメータに関する事後的な知見を更新します。この章では、割合パラメータを対象とした基礎的なベータ二項モデルを通じて、ベイズの概念を復習します。また、rjags パッケージを使ってこのモデルを R で定義・コンパイル・シミュレーションする方法も学びます。
2
ベイズモデルとマルコフ連鎖
2パラメータの正規・正規ベイズモデルは、正規回帰モデルの基礎となるシンプルなフレームワークです。この章では、正規・正規モデルを構築し、rjags を使ってモデルの定義・コンパイル・シミュレーションを行います。さらに、rjags シミュレーションの背後にあるマルコフ連鎖の仕組みについても詳しく見ていきましょう。
3
ベイズ推論と予測
この章では、正規・正規モデルを拡張して、シンプルなベイズ回帰モデルを構築します。rjags のシミュレーション出力を使った事後推論の方法を学びます。具体的には、事後平均と信用区間を用いた回帰パラメータの事後推定、事後確率による仮説検定、そして新しい観測値に対する事後予測分布の構築を行います。
4
多変量モデルと一般化線形モデル
この最終章では、より広い文脈で活用できるよう、シンプルな正規回帰モデルを一般化します。カテゴリ変数の組み込み、2つの予測変数を持つ多変量回帰モデルの構築、そしてカウント変数を対象としたポアソン多変量回帰モデルへの拡張を順に行います。
RJAGS によるベイズモデリング
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