ベイズ主義ã«ã‚ˆã‚‹ç ”究ã®å ±å‘Šæ–¹æ³•
2. 論文化ã«ã‚ãŸã‚Šå ±å‘Šã™ã¹ãã“㨠•  Kruschke, J. K. (2011). Doing bayesian data analysis: A tutorial with R and BUGS. Burlington, MA: Academic Press/Elsevier •  ベイズ推定を用ã„ãŸå ´åˆã® 標準的ãªå ±å‘Šæ–¹æ³•ã¯ã¾ã 確立 ã•ã‚Œã¦ã„ãªã„・・・ 2 5. ãªã‚“ã®ãŸã‚ã«ãƒ™ã‚¤ã‚ºã‚’使用ã™ã‚‹ã‹è¿°ã¹ã‚ˆ 事例１a：NJSTã¨é•ã£ã¦ãƒŒãƒ«ãªå€¤ã‚’å—ã‘ã‚Œã‚‰ã‚Œã‚‹ï¼Œæ£ è¦åˆ†å¸ƒã®ä»£ã‚ã‚Šã«ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«åˆã‚ã›ãŸåˆ†å¸ƒãŒä½¿ç”¨å¯èƒ½ From this explicit distribution of credible parameter values, inferences about null values can be made without ever referring to p values as i
既知ã®ç¢ºçŽ‡è³ªé‡é–¢æ•°ã‹ã‚‰MAP推定値ã¨æœ€é«˜å¯†åº¦åŒºé–“ (HDI) を計算ã™ã‚‹ãŸã‚ã®Rã®è‡ªä½œé–¢æ•°
ã‚ã‘ã¾ã—ã¦ãŠã‚ã§ã¨ã†ã”ã–ã„ã¾ã™ã€‚mutopsyã§ã™ã€‚年末ã«ãƒŽãƒã‚¦ã‚¤ãƒ«ã‚¹ã‚‰ã—ãã‚‚ã®ã«æ„ŸæŸ“ã—ã¦ã—ã¾ã„ã¾ã—ãŸãŒã¶ã˜å…ƒæ°—ã«2019å¹´ã‚’è¿Žãˆã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã—ãŸã€‚今年も何å’よã‚ã—ããŠé¡˜ã„ã„ãŸã—ã¾ã™ã€‚新年早々ã§ã¯ã‚ã‚Šã¾ã™ãŒï¼Œå¿…è¦ã«é§†ã‚‰ã‚Œã¦Rã®è‡ªä½œé–¢æ•°ã‚’作ã£ãŸã®ã§å…±æœ‰ã—ã¾ã™ã€‚ æ—¢ã«åˆ†ã‹ã£ã¦ã„る確率質é‡é–¢æ•°ã‚’使ã£ã¦MAP (最大事後確率) 推定値ã¨HDI (highest density interval; 最高密度区間) を求ã‚る関数ã§ã™ã€‚実ç¾å€¤ã¨ã—ã¦é›¢æ•£å€¤kã‚’è¿”ã™æ—¢çŸ¥ã®ç¢ºçŽ‡è³ªé‡é–¢æ•° (e.g., äºŒé …åˆ†å¸ƒ) ã§äº‹å¾Œåˆ†å¸ƒãŒè¡¨ç¾ã§ãã‚‹å ´åˆã«ï¼Œãã®ã‚ˆã†ãªäº‹å¾Œåˆ†å¸ƒã®MAPã¨HDIを計算ã™ã‚‹ã®ã«ä½¿ãˆã¾ã™ã€‚ã¡ãªã¿ã«é€£ç¶šå€¤ã‚’è¿”ã™ç¢ºçŽ‡å¯†åº¦é–¢æ•°ã®å ´åˆã§ã‚‚，離散化ã™ã‚Œã°ã“ã®é–¢æ•°ã‚’使ã£ã¦è¿‘似的ã«MAP推定値ã¨HDIを求ã‚ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã‚‹ã¯ãšã§ã™ã€‚ 2019å¹´1月2日追記：MAPã¨ãªã‚‹å€¤ã‚„HDIã®ç¯„囲ãŒ2ã¤ä»¥ä¸Šã‚ã‚‹å ´åˆ (例ãˆã°
Stan：LDA - 機械å¦ç¿’・自然言語処ç†ã®å‹‰å¼·ãƒ¡ãƒ¢
ã¯ã˜ã‚㫠自然言語処ç†ã®é ˜åŸŸã§ã¯åºƒã知られã„ã‚‹LDA(Latent Dirichlet Allocation)ã«ã¤ã„ã¦å¾©ç¿’ã™ã‚‹ã€‚ LDAã¯ãƒˆãƒ”ックモデルã®ï¼‘種ã§ã‚ã‚Šã€æ–‡æ›¸ãŒã©ã®ã‚ˆã†ãªãƒˆãƒ”ックã‹ã‚‰æ§‹æˆã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã‹ã‚’推論ã™ã‚‹ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã€‚ 推論ã™ã‚‹ãƒ‘ラメータã¯ä»¥ä¸‹ã®ï¼’ã¤ã€‚ トピック分布：文書ã”ã¨ã®ãƒˆãƒ”ック構æˆæ¯”率 å˜èªžåˆ†å¸ƒï¼šãƒˆãƒ”ックã”ã¨ã®å˜èªžæ¯”率 トピックモデルã«é–¢ã™ã‚‹ç†è§£ã¯ã“ã®ï¼‘æžšã«å°½ãã‚‹ã¨æ€ã†ã€‚ Fast and Scalable Algorithms for Topic Modeling | Center for Big Data Analyticsより引用 後ã€æ—¥æœ¬èªžã§ã®LDAã®èª¬æ˜Žã¨ã—ã¦ã¯è¦–覚的ã«ã‚‚以下ãŒåˆ†ã‹ã‚Šã‚„ã™ã‹ã£ãŸã€‚ LDA for Pokemon analysis | haripo.com モデリング æ•°å¼ã«ã‚ˆã‚‹LDAã¯ã‚°ã‚°ã‚Œã°è‰²ã€…出ã¦ãã‚‹ã®ã§ã“ã“ã§ã¯å‰²æ„›ã™ã‚‹ã€‚今回ã¯ã€Œå°¤åº¦è¨ˆç®—ã€ã®
Introduction to bayesplot (ppc_ series) - nora_goes_far
ã¯ã˜ã‚ã« Stan Advent Calendar 2018 11日目ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ã¾ãŸã€ã‚¿ã‚¤ãƒˆãƒ«ã‚’見ã¦å¯Ÿã—ãŸäººã‚‚ã„ã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“ãŒã€Stan Advent Calendar 2018ã®2日目ã®è¨˜äº‹ã§ã‚ã‚‹ã€åŒ—æ¢å¤§æ¨¹ã•ã‚“ã«ã‚ˆã‚‹Introduction to bayesplot (mcmc_ series) ã®ç¶šç·¨ã§ã‚‚ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚bayesplotパッケージãã®ã‚‚ã®ã«ã¤ã„ã¦ã¯ã€æœ¬è¨˜äº‹ã§ã¯èª¬æ˜Žã‚’çœç•¥ã™ã‚‹ãŸã‚ã€ã¾ãšã¯åŒ—æ¢ã•ã‚“ã®è¨˜äº‹ã‚’ã”一èªãã ã•ã„。以下引用。 Stanã«ã¯ã€æ—¢ã«ggplot2ライクãªäº‹å¾Œå‡¦ç†ç”¨ã®é–¢æ•°ãŒæ¨™æº–装備ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ã“ã“ら辺ã«é–¢ã—ã¦ã¯ã€ä»¥ä¸‹ã®è³‡æ–™ã‚’ã”覧ãã ã•ã„。 Stanã®ä¾¿åˆ©ãªäº‹å¾Œå‡¦ç†é–¢æ•° ã“ã‚Œã¨ã¯åˆ¥ã«Stanå…¬å¼ãŒå‡ºã—ã¦ã„ã‚‹bayesplotパッケージã¨ã„ã†ã‚‚ã®ãŒã‚ã£ã¦ã€ã“れもåŒã˜ã‚ˆã†ãªã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ã€‚ æ—¢ã«æ—¥æœ¬èªžæ–‡çŒ®ã¨ã—ã¦å°æ‰å…ˆç”Ÿã®ã‚µã‚¤ãƒˆã§ç´¹ä»‹ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã—ãŸï¼ˆã“ã¡ã‚‰ï¼‰ã€‚上
tidybayesパッケージã§æŽ¨å®šçµæžœã®æ•´ç„¶åŒ– - 竹林由æ¦ã®ãƒ–ãƒã‚°
## Warning: パッケージ 'knitr' ã¯ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ 3.5.2 ã® R ã®ä¸‹ã§é€ られã¾ã—㟠今年も始ã¾ã‚Šã¾ã—ãŸã。Stanアドカレ!! 3年連続ã®ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒªãƒ¼ã¨ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚本記事ã¯ã€Stan adventcalender 2018 3日目ã®è¨˜äº‹ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ 2日目ã®Hojoã•ã‚“ã®è¨˜äº‹ã§ç™»å ´ã—ãŸbayesplotパッケージã®ã‚ˆã†ã«ã€Stanã§ãƒ¢ãƒ‡ãƒªãƒ³ã‚°ã—ãŸçµæžœã‚’扱ã„ã‚„ã™ãã—ã¦ãれるパッケージãŒã„ãã¤ã‹å‡ºã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ã“ã“ã§ã¯ã€tidybayesパッケージを紹介ã—ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ tidybayesã¯,ミシガン大å¦æƒ…å ±å¦éƒ¨ã®åŠ©æ•™ Matthew Kayã•ã‚“ãŒé–‹ç™ºã—ãŸRã®ãƒ‘ッケージã§ã™ã€‚去年ã®ã‚¢ãƒ‰ã‚«ãƒ¬ã§ç´¹ä»‹ã—ãŸctmパッケージã®é–‹ç™ºã‚‚イケメンã§ã—ãŸãŒã€ã“ã‚Œã¾ãŸã‚¤ã‚±ãƒ¡ãƒ³ã§ã™ã€‚ã¡ãªã¿ã«æ˜¨æ—¥æ‹…当ã®Hojoã•ã‚“もイケメン(*´Д`)ﾊｧﾊｧã§ã™ã€‚ tidybayesã®HPã«é£›ã¶ã¨ã“ã†æ›¸ã„ã¦ã„
[R] [stan] bayesplot を使ã£ãŸãƒ¢ãƒ³ãƒ†ã‚«ãƒ«ãƒæ³•ã®å®Ÿè·µã‚¬ã‚¤ãƒ‰ - ill-identified diary
図1: Monte-Carlo, from Neugebauer (2018) イントãƒãƒ€ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ モンテカルãƒæ³•ã¨ã¯ ã©ã“を見ã¦åŽæŸã‚’確èªã™ã‚‹ã‹ トレースプãƒãƒƒãƒˆ GRçµ±è¨ˆé‡ ã‚’ç¢ºèªã™ã‚‹. 多é‡é€£éŽ–ã¯ã„ãã¤å¿…è¦ã‹ 自己相関関数 (ACF, コレãƒã‚°ãƒ©ãƒ ) 有効サンプルサイズ 事後診æ–ツール bayesplot ã“ã†ã„ã†æ™‚ã©ã†ã™ã‚Œã°ã„ã„? GR統計é‡ã®å€¤ãŒå¤§ãㄠアルゴリズムを変ãˆã‚‹ 有効サンプルサイズ ã®å€¤ãŒå°ã•ã„ ä½Žé€Ÿæ··åˆ é–“å¼•ã ãã‚‚ãもプãƒã‚°ãƒ©ãƒ ãŒé–“é•ã£ã¦ã„ã‚‹å ´åˆ ã¾ã¨ã‚ å‚考文献 イントãƒãƒ€ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ã“ã®æŠ•ç¨¿ã¯, 第78回R勉強会@æ±äº¬ï¼ˆ#TokyoR） - connpass ã§ã® LT ã®å†…å®¹ã‚’åŠ ç†ä¿®æ£ã—ãŸã‚‚ã®ã§ã‚ã‚‹. 以下ã¯å½“時ã®ã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ã§ã‚ã‚‹. bayesplot を使ã£ãŸãƒ¢ãƒ³ãƒ†ã‚«ãƒ«ãƒæ³•ã®å®Ÿè·µã‚¬ã‚¤ãƒ‰ from 智志 ç‰‡æ¡ ä»¥å‰, Tokyo.R ã‹ã©ã“ã‹ã®æ‡‡è¦ªä¼šã§, マルコフ
![[R] [stan] bayesplot を使ã£ãŸãƒ¢ãƒ³ãƒ†ã‚«ãƒ«ãƒæ³•ã®å®Ÿè·µã‚¬ã‚¤ãƒ‰ - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/39c0beb8bd14cdd06df5cffa01b5c8a63a3eeeb5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F859897049d6132633202be8d4d49157afad5a660%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fi%252Fill-identified%252F20190613%252F20190613000506.jpg)
[R][Stan]マルコフ連鎖モンテカルãƒæ³•ã®å®Ÿè·µã‚¬ã‚¤ãƒ‰2: ランクプãƒãƒƒãƒˆä»– - ill-identified diary
概è¦A. Vehtari, Gelman, Simpson, Carpenter, & Bürkner (2020)ã§æ案ã•ã‚Œã¦ã„るマルコフ連鎖モンテカルãƒæ³•(MCMC)ã®åŽæŸç¢ºèªæ–¹æ³•ã‚’紹介ã™ã‚‹. ã“れらã¯ã‚„有効サンプルサイズ(ESS)ã¨ã„ã£ãŸå¾“æ¥ã‚ˆã使ã‚ã‚ŒãŸæ–¹æ³•ã®å•é¡Œç‚¹ã‚’解消ã—ãŸã‚‚ã®ã§ã‚ã‚‹. 特ã«é‡è¦ãª, 以下ã®æ¦‚念ã®ä½¿ã„方を紹介ã™ã‚‹. æ£è¦åŒ–ランクã¨ä¸å¤®å€¤ã¾ã‚ã‚Šã®ç•³ã¿è¾¼ã¿ bulk-ESSã¨tail-ESS ランクプãƒãƒƒãƒˆã‚’始ã‚ã¨ã™ã‚‹, 上記ã®è¦–覚化 今回紹介ã™ã‚‹æ–¹æ³•ã®å¤šãã¯bayesplotパッケージã§ç”¨æ„ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹. ã“ã‚Œã¯åŽ»å¹´Tokyo.Rã®5分間LTã‚„ã‚‹ãŸã‚ã«æ›¸ã„ãŸã‚‚ã®ã®ç¶šãã§ã‚ã‚‹.ill-identified.hatenablog.com 2021/4/7 追記: ã“ã®è«–文㯠Bayesian Analysis 誌ã«ã‚¢ã‚¯ã‚»ãƒ—トã•ã‚ŒãŸã‚‰ã—ã„ (DOI: 10.1214/20-B
![[R][Stan]マルコフ連鎖モンテカルãƒæ³•ã®å®Ÿè·µã‚¬ã‚¤ãƒ‰2: ランクプãƒãƒƒãƒˆä»– - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6495de2d9bdc855b4c92d8864bfcae50dd8e50ca/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20200520%2F20200520234535.png)
Stanã®ã‚«ãƒ¬ãƒ³ãƒ€ãƒ¼ | Advent Calendar 2017 - Qiita
Stanやベイズ統計モデリングã«é–¢ã™ã‚‹Advent Calendar 2017ã§ã™ã€‚ Stanã«é–¢ã™ã‚‹Rã‚„pythonã®æƒ…å ±ã§ã‚‚ã„ã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ï¼ åˆå¿ƒè€…大æ“è¿Žã§ã™ã€‚ãƒãƒ¼ãƒ‰ãƒ«ã‚’下ã’ã¦å‚å…¥ã—ã‚„ã™ãã—ã¾ã—ょã†ã€‚ Stanを知ã£ã¦ã„る時点ã§ï¼Œã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒªãƒ¼ã™ã‚‹æ‰èƒ½ã¯å分ã‚ã‚Šã¾ã™ã‹ã‚‰ï¼
Handy statistical lexicon | Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science
These are all important methods and concepts related to statistics that are not as well known as they should be. I hope that by giving them names, we will make the ideas more accessible to people. (The date above is when the first version of this list was posted; I continue to update it regularly.) Mister P: Multilevel regression and poststratification. The Secret Weapon: Fitting a statistical mod
広ã使ãˆã‚‹æƒ…å ±é‡è¦æº–(WAIC)
ã“ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸ã‚’ã”覧ã„ãŸã ãã€ã‚ã‚ŠãŒã¨ã†ã”ã–ã„ã¾ã™ã€‚ ã“ã“ã§ã¯ã€æƒ…å ±é‡è¦æº– WAIC を紹介ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ベイズ推測ã®ãŸã‚ã®æƒ…å ±é‡è¦æº–(WAIC)ãŒå°Žå‡ºã•ã‚Œã¾ã—ãŸã€‚ WAIC ã¯ï¼ˆçœŸã®åˆ†å¸ƒã€ç¢ºçŽ‡ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã€äº‹å‰åˆ†å¸ƒï¼‰ãŒã©ã®ã‚ˆã†ãªå ´åˆã§ã‚‚使ㆠã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ã€‚ä»–ã®è¦æº–ã¨ç•°ãªã‚Šç†è«–çš„ãªåŸºç›¤ã‚’æŒã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ (0) モデルé¸æŠžã‚„ãƒã‚¤ãƒ‘ーパラメータã®æœ€é©åŒ–ã«ä½¿ãˆã¾ã™ã€‚ (1) 漸近的ã«æ±ŽåŒ–æ失ã¨åŒã˜å¹³å‡å€¤ã¨åŒã˜åˆ†æ•£ã‚’æŒã¡ã¾ã™ã€‚ (2) WAIC ã¯ç°¡å˜ã«è¨ˆç®—ã§ãã¾ã™ã€‚ (3) 真ã®åˆ†å¸ƒãŒç¢ºçŽ‡ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã§å®Ÿç¾å¯èƒ½ã§ãªãã¦ã‚‚使ãˆã¾ã™ã€‚事å‰åˆ†å¸ƒãŒçœŸã®äº‹å‰åˆ†å¸ƒã§ãªãã¦ã‚‚使ãˆã¾ã™ã€‚ (4) å¹³å‡å¯¾æ•°æ失を最å°ã«ã™ã‚‹ãƒ‘ラメータãŒãƒ¦ãƒ‹ãƒ¼ã‚¯ã§ãªãã¦ã‚‚使ãˆã¾ã™ã€‚ å¹³å‡å¯¾æ•°æ失を最å°ã«ã™ã‚‹ãƒ‘ラメータãŒç‰¹ç•°ç‚¹ã‚’å«ã‚€è§£æžçš„集åˆã§ã‚ã£ã¦ã‚‚ 使ãˆã¾ã™ï¼ˆæ³¨ï¼‘）。 (5) ãƒ•ã‚£ãƒƒã‚·ãƒ£ãƒ¼æƒ…å ±è¡Œåˆ—ãŒæ£å‰‡ã§ãªãã¦ã‚‚使ãˆã¾ã™ã€‚ (6) 事後分布ãŒæ£
Stan超åˆå¿ƒè€…入門 | Sunny side up!
先日関å¦ã§è¡Œã‚ã‚ŒãŸï¼ŒHarukara.Rã§è¡Œã‚ã‚ŒãŸï¼ŒStan超åˆå¿ƒè€…講習会ã®ã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ã‚’スライドシェアã«ã‚¢ãƒƒãƒ—ã—ã¾ã—ãŸã€‚ プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã‚’知らãªã„人å‘ã‘ã«æ›¸ã„ã¦ã„ã‚‹ã®ã§ï¼Œãã®è¾ºã‚ŠãŒã‚ã‹ã£ã¦ã„る人ã‹ã‚‰ã™ã‚‹ã¨ï¼Œã‚„ã‚„é 回りãªèª¬æ˜Žã‚’ã—ã¦ã„る部分もã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ 僕ãŒå¿ƒç†å¦è€…ãªã®ã‚‚ã‚ã£ã¦ï¼Œæ‰±ã£ã¦ã‚‹ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¯å¿ƒç†çµ±è¨ˆçš„ãªã‚‚ã®ã‹ã‚‰å§‹ã‚ã¦ã„ã¾ã™ã€‚äºŒé …åˆ†å¸ƒï¼Œæ£è¦åˆ†å¸ƒï¼Œå¹³å‡å€¤ã®å·®ã®æŽ¨è«–，相関係数，回帰分æžï¼Œãƒã‚¸ã‚¹ãƒ†ã‚£ãƒƒã‚¯å›žå¸°åˆ†æžï¼ŒéšŽå±¤ç·šå½¢ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¾ã§ã§ã™ã€‚ ã€è¿½è¨˜ï¼š20160517】一部間é•ã„を変更ã—ã¾ã—ãŸã€‚ã‚ã¨ï¼ŒéšŽå±¤ç·šå½¢ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¯å°‘ã—内容ãŒé›£ã—ã„上ã«ï¼Œä»Šå›žã®å†…容ã¯ä¸é€”åŠç«¯ã ã£ãŸã®ã§ä¸ç´šç·¨ã§ã¡ã‚ƒã‚“ã¨æ‰±ã†ã“ã¨ã«ã—ã¾ã—ãŸã€‚ ã¾ãŸï¼Œã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ã§ä½¿ã‚ã‚Œã¦ã„ã‚‹stanコードã¯ã“ã“ã‹ã‚‰ã™ã¹ã¦ãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰å¯èƒ½ã§ã™ã€‚ãŸã ，最åˆã¯ã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’自分ã§æ›¸ããªãŒã‚‰ç·´ç¿’ã™ã‚‹ã»ã†ãŒï¼Œèº«ã«ã¤ãã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“。
Resources for ggmcmc | Xavier Fernández i MarÃn
ggmcmc is an R package aimed at providing tools for assessing and diagnosing convergence of Markov Chain Monte Carlo simulations, as well as for graphically display results from full MCMC analysis. The package also facilitates the graphical interpretation of models by providing flexible functions to plot the results against observed variables. Development ggmcmc is developed in github and has attr
局所的ãªè¿‘ä¼¼ã«ã‚ˆã‚‹MCMCã®é«˜é€ŸåŒ–論文をèªã‚“ã - xiangze's sparse blog
局所的ãªè¿‘ä¼¼ã«ã‚ˆã‚‹MCMCã®é«˜é€ŸåŒ–è«–æ–‡ãŒè©±é¡Œã«ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚ http://japan.zdnet.com/article/35073667/ è«–æ–‡Accelerating Asymptotically Exact MCMC for Computationally Intensive Models via Local Approximations ã‚’èªã‚“ã§ç†è§£ã—ãŸç¯„囲ã®å†…容を書ãã¾ã™ã€‚ アイデア 物ç†ç¾è±¡ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¯(確率)微分方程å¼ã‚’使ã£ã¦æ›¸ã‹ã‚Œã¾ã™ãŒã€ãã®ãƒ‘ラメータãŒæœªçŸ¥ã®ã“ã¨ãŒå¤šãã€MCMCを使ã£ã¦ãƒ‘ラメータを推定ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒè¡Œã‚ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ã—ã‹ã—ç¾å®Ÿçš„ãªå•é¡Œã§ã¯ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ãŒå·¨å¤§ã«ãªã£ã¦ã€MCMCã®å„ステップã§ãれを評価ã™ã‚‹ã®ã¯è¨ˆç®—é‡ãŒå¤šããªã‚Šã™ãŽã¦ã—ã¾ã„ã¾ã™ã€‚ ãã“ã§ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’è¿‘ä¼¼ã™ã‚‹ã¨ã„ã†ã“ã¨ãªã®ã§ã™ãŒã€ã‚µãƒ³ãƒ—リングã«è¿‘ä¼¼ã—ãŸäº‹å¾Œåˆ†å¸ƒã‚’使ã†ã¨ã„ã†ã‚¢ã‚¤ãƒ‡ã‚¢ã¯Approximate Bayes
MITã€ãƒžãƒ«ã‚³ãƒ•é€£éŽ–モンテカルãƒæ³•ã‚’高速化ã™ã‚‹ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ を発表
å°åˆ·ã™ã‚‹ メールã§é€ã‚‹ テã‚スト HTML é›»åæ›¸ç± PDF ダウンãƒãƒ¼ãƒ‰ テã‚スト é›»åæ›¸ç± PDF クリップã—ãŸè¨˜äº‹ã‚’Myページã‹ã‚‰èªã‚€ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ マサãƒãƒ¥ãƒ¼ã‚»ãƒƒãƒ„工科大å¦ï¼ˆMIT）ã®ç ”究者らã¯ã€ãƒžãƒ«ã‚³ãƒ•é€£éŽ–モンテカルãƒæ³•ï¼ˆMCMC）をç¾åœ¨ã‚ˆã‚Šã‚‚最大ã§200å€é«˜é€ŸåŒ–ã§ãるアルゴリズムを開発ã—ãŸã¨ç™ºè¡¨ã—ãŸã€‚ MITã®ã“ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã¯ã€ã»ã¨ã‚“ã©ã™ã¹ã¦ã®è¨ˆç®—モデルã«é©ç”¨ã§ãる。ã“ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã®ç›®çš„ã¯ã€å•é¡Œä¸ã«å˜åœ¨ã™ã‚‹æœªçŸ¥ã®ãƒ‘ラメータã®å€¤ã‚’局所近似ã‹ã‚‰æŽ¨å®šã™ã‚‹ã“ã¨ã§ã€å¯¾è±¡ã¨ãªã‚‹è§£ã‚’絞り込むã¨ã„ã†ã‚‚ã®ã 。 発表ã®ãªã‹ã§ã€MITã¯ã“ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã«ã¤ã„ã¦ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ã«è¿°ã¹ã¦ã„る。 ã“ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã¯ã€ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’複数回実行ã™ã‚‹ãªã‹ã§ã€ã„ãã¤ã‹ã®é©åˆ‡ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ç‚¹ã‚’組ã¿åˆã‚ã›ã¦ã„ãã“ã¨ã«ã‚ˆã‚Šè§£ã€ã™ãªã‚ã¡æœªçŸ¥ã®ãƒ‘ラメータãã‚Œãžã‚Œã®ç¢ºçŽ‡åˆ†å¸ƒã‚’インクリメンタルãªã‹ãŸã¡ã§çµžã‚Šè¾¼ã‚“ã§ã„ãã‚‚ã®ã 。ãã†ã„ã£ãŸç‚¹ã§ã€
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[特集] ベイズ推論ã¨MCMCã®ãƒ•ãƒªãƒ¼ã‚½ãƒ•ãƒˆ - 岩波データサイエンス![[特集] ベイズ推論ã¨MCMCã®ãƒ•ãƒªãƒ¼ã‚½ãƒ•ãƒˆ - 岩波データサイエンス](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/38c2d6c83814d2ae88209ca9471f2d28e750817f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsites.google.com%2Fsite%2Fiwanamidatascience%2F_%2Frsrc%2F1443012323967%2Fvol1%2Fsupport_tokushu%2F03867.jpg%3Fheight%3D200%26width%3D142)
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