MCMCサンプルを{dplyr}で操る - StatModeling Memorandum

MCMCサンプルを{dplyr}で操る - StatModeling Memorandum

RからStanやJAGSを実行して得られるMCMCサンプルは、一般的に　iterationの数×chainの数×パラメータの次...概要を表示 RからStanやJAGSを実行して得られるMCMCサンプルは、一般的に　iterationの数×chainの数×パラメータの次元　のようなオブジェクトとなっており、凝った操作をしようとするとかなりややこしいです。 『StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)』のなかでは、複雑なデータ加工部分は場合によりけりなので深入りしないで、GitHub上でソースコードを提供しています。そこでは、ユーザが新しく覚えることをなるべく少なくするため、Rの標準的な関数であるapply関数群を使っていろいろ算出しています。しかし、apply関数群は慣れていない人には習得しづらい欠点があります。 一方で、Rのデータ加工パッケージとして、%>%によるパイプ処理・{dplyr}パッケージ・{tidyr}パッケージがここ最近よく使われており、僕も重い腰を上げてやっと使い始めたのですが、これが凄く使い

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