ベイズとは条件付き確率を表すのにとても有用な概念で、統計学だけでなく機械学習にも応用されています。特にクラス分類では、ある変数の情報が入ってきたときに、それがあるクラスに属する確率としてベイズの考えが利用され、迷惑メールフィルターの基礎的…

古典的な時系列解析のモデルでは、時系列データが定常過程に従うことを前提としていました。しかし、世の中の多くの事象は定常過程に従うことはあまりなく、よりうまく現実を反映させることができるモデルが必要になります。 それが状態空間モデルです。状態…

最近ではt検定、分散分析、線形回帰分析などを一般化線形モデルという 一つの概念で捉えられるようになってきました。 一般化線形モデルのメリットは現実の仮定を反映させながら自由な統計解析ができ、非線形データや複雑な階層性のあるデータなどにも柔軟に…

前回は階層性のあるデータに対して、線形混合モデルと階層ベイズを用いて解析を行いました。 medi-data.hatenablog.com 今回は、より複雑な階層ベイズモデルに挑戦していきます。前回は扱わなった、新たなデータに対しての予測も行っていきましょう。 今回の…

前回はベイズ推定を使って単回帰分析を行いました。今回はさらにレベルを上げて階層性のあるデータ解析に挑戦していきます。 medi-data.hatenablog.com www.medi-08-data-06.work 階層性のあるデータの概略から、通常の単回帰、線型混合モデルそして、階層ベ…

今回は、Rのstanを使ってベイズ推定を使った単回帰分析を行なっていきます。 本来であればベイズ推定を使わなくても単回帰分析のパラメーターは推定できるのですが、stanに慣れるためにもまずは簡単なところからですね。 最後には通常の単回帰分析と結果の比…