階層ベイズモデルとWAIC (その2) 積分消去する変数が2個ある場合 - StatModeling Memorandum

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階層ベイズモデルとWAIC (その2) 積分消去する変数が2個ある場合 - StatModeling Memorandum

この記事では積分消去する変数が2個ある場合において、階層モデルのWAICを算出します。シンプソンの公式... この記事では積分消去する変数が2個ある場合において、階層モデルのWAICを算出します。シンプソンの公式を使う場合とモンテカルロ積分を使う場合の二通り行います。その前に、積分消去する変数が1個の場合を復習します。以前の記事のモデル2の(2)の予測を考えます。ここではこのモデルをmodel1と呼びます。シンプソンの公式を使うバージョンのstanコードは以下です。 29～40行目でシンプソンの公式の係数だけ作っておきます。そうすると13～16行目で簡潔に書けます。 WAICの算出には、事前分布に由来する尤度は入れないと理解しているので、2～5行目の関数fで事前分布の項は入れていないです。モンテカルロ積分を使うバージョンのstanコードは以下です。 45～49行目がモンテカルロ積分をしている部分です。あってると思っていますが、100%の自信はありません。＊　＊　＊次に標準偏差にもグループ

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abrahamcow2022/03/24

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