ここまで約1ヶ月間、集中的にベイズ統計について学習した。理解できたこととできていないことなど、未だ混沌としているが、「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(岩波書店、久保拓弥著)を中心に学習したことにつ
statistics
空間構造のある階層ベイズモデル: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11章 空間構造のある階層ベイズモデル ??????????? 場所差の空間相関(spatial correlation)を考慮する統計モデリ
GLMのベイズモデル化と事後分布の確定:より詳細な理解へ
ベイズモデル化について、理解できた部分と、依然、全体的には「もやー」とした状態。もう少し、丁寧に分析してみよう。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー データ解析のための統計モデリング入門:第9章「GLM
空間構造のある階層ベイズモデル
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11章 空間構造のある階層ベイズモデル ??????????? 場所差の空間相関(spatial correlation)を考慮する統計モデリ
階層ベイズモデル
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 ??????????? 階層事前分布(hierarchial prior)を使って、一般線形
ベイズモデル化と事後分布の推定
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9章GLMのベイズモデル化と事後分布の推定 ———————