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階層ベイズモデル-GLMMのベイズモデル化：より詳細な理解へ

確率と情報の科学：データ解析のための統計モデリング入門：久保拓弥、岩波書店第10章階層ベイズモデル　GLMMのベイズモデル化より詳細な理解へ ??????????? 10.1 例題：個体差と生存種子数（個体差あり）

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