Bayesian Computation with R 4.2 パラメータが二つとも未知の正規データ > data(marathontimes) > attach(marathontimes) > d = myconto […]

7.5 交換可能性を事前の確信とするモデリング 事前分布として、真の死亡率λ1,…,λ94はガンマ分布gamma(α, α/μ)からのランダムな標本だと仮定する。 g(λ|α,μ) λの事前平均と分散は、それ […]

Bayesian Comuputation with R 6.3 メトロポリス-ヘイスティング・アルゴリズム <やっとたどり着いたMCMC法！> 事後密度g(θ|y)からシミュレーションを行う。 初期値θ0か […]

5.8 棄却サンプリング 棄却サンプリングrejection sampling: 所与の確率分布からランダム標本をシミュレーションする汎用的なアルゴリズム ＜棄却サンプリングのステップ＞ pから標本のシミュレーションが容 […]

From Baysean Computation with R 5.2　積分を計算する f(y|θ)からデータyを観測する。ここでθは、パラメータベクトルであり、その事前分布としてg(θ)を割り当てる。 θの事後密度は、 […]

From Bayesian Computation with R 3.2 平均が既知で分散が未知の正規分布 平均０で未知分散σ^2の正規分布標本とすると、 尤度関数：L(σ^2) ∝ (σ^2)^(-n/2)exp{-Σ […]

「ベイズ的思考への誘い」では、アメリカ人の大学生が８時間以上の睡眠を確保しているかどうかについて、ベイズ的統計学的解析が加えられた。 解析は、８時間以上睡眠を取れている場合をs、そうでない場合はfとして、全体の学生数に対 […]

1. > p = seq(0.0, 1.0, by = 0.125) > prior = c(0.001, 0.001, 0.95, 0.008, 0.008, 0.008, 0.008, 0.008, 0.008) > […]

From Bayesian Computation with R アメリカ大学生の睡眠習慣。何割の学生が最低8時間の睡眠を取っているか？８時間の睡眠を取っている学生の割合をpとする。 ベイズでは、事前分布として主観を使え […]