以下の記事を読んで個人的に思ったことをまとめておく。 hidekatsu-izuno.hatenablog.com 個人的な思いは，タイトルの通りだけどそれ以外にも色々思ったことがある。この文章はなにかの戦いに決着を付けるためのものでもないし，現状の交通整理をするための…

Windowsへのgfortranのインストール www.compe.media.kyoto-u.ac.jp makeの仕方 www.matsumoto.nuem.nagoya-u.ac.jp Lapacの導入 qiita.comFortran www.str.ce.akita-u.ac.jp

テラモナギさんの記事と，PRMLの11.4節を参考にしてみた。 https://teramonagi.hatenablog.com/entry/20130203/1359888495#fn-b0191759 本当はもとの論文を見るべきだが，大体あっていそうなのでOKなような気がする。 （1変数の確率密度からの）スライスサン…

この雛形を使うと並列計算ができる。個人的には返り値などは基本的に全部書きだしてあとで分析する形にしておくと安心。 シミュレーションを関数にしてしまうことと，foreach関数の指定のときに必要なパッケージや環境の変数（自作の関数とか）を全部持って…

また読んでいても気になる論文があったので，備忘録的にツッコミをメモしておく。 http://team1mile.com/sjpr61-1/shimizu.pdf 第2章のベイズ統計学の流れの整理区分は後の議論を明確にする上でもわかりやすいように思う。さて，第2章2節から本題。 統計モデ…

参考： https://mc-stan.org/docs/2_18/stan-users-guide/multivariate-hierarchical-priors-section.html 1.13 Multivariate Priors for Hierarchical Modelsより 高速なコードにはなっていないが，これで基本的にはOK。 添字が慣れたものではないが，読め…

下のリンクの論文を読んで，ベイズ統計について，少し気になる記述が多かったので，気になった点や考えたことをメモしておく。 https://www.jstage.jst.go.jp/article/psychono/37/2/37_37.25/_pdfベイズ統計学については東京工業大学の渡辺澄夫先生のWebペ…

F列は全体のfactor score，C_Fはmost likelyなクラスに対するfactor score。 あと，fscoreはEAP。http://www.statmodel.com/discussion/messages/13/741.html Rick Sawatzky posted on Tuesday, June 03, 2008 - 10:10 am I am fitting an polytomous unidim…

例によってダラダラと気になることをなんの脈絡もなく書き留めておく。昨今のベイズ統計学を推進しようとしている人たちがやっていることは，ベイズ統計学というより，実際にはパラメタ推定方法として，事後分布を使うということに過ぎない。 実際には予測分…

最近，ベイズ統計学が流行っていることに関して，個人的に思ったことをとくに引用などもせずにただつらつらと書いておく。学問的な正しさは一切保証しない。また，私はベイズ統計学や頻度論的統計学の区別なく，統計学を愛しているし，不当な争いや煽りあい…

IRTモデルで予測分布や対数尤度の計算などをおこなってみる。 対数密度の記述は以下の頁の質問に少し書かれている。 https://sourceforge.net/p/mcmc-jags/discussion/610037/thread/c728e87b/ The general rule is that if y ~ dfoo(alpha, beta, gamma, ..…

やり方は簡単で，予測分布を未知の変数としてモデルに書けばいい。 Stanではgenerated quantitiyブロックでrng系の関数を使えばいいが，JAGSではそのまま"x_pred ~ dnorm(mu, sigma)"などとするとRでいうところのx_pred sigma)のように乱数を生成してくれる…

今回は前回紹介しなかったコマンドなどについて，紹介する。しかしあまり気合が入っていないのでグダグダな感じになっている。 SCALE OF DEPENDENT VARIABLES FOR ANALYSIS OPTIONS FOR DATA ANALYSIS CLASSES AUXILIARY SURVIVAL VARIABLES WITH SPECIAL FU…

「MONTECARLO:」コマンドを使った場合に一緒に利用するコマンド・オプションの一部を一覧にしておく。 GENERAL SPECIFICATIONS DATA GENERATION CUTPOINTS GENCLASSES NCSIZES CSIZES HAZARDC MISSING DATA GENERATION 次の記事で紹介する予定？ GENERAL SPE…

Mplusを使ったモンテカルロ・シミューレーションを実行する際に使えるコマンドを，マニュアルに沿って紹介する。 Missing 単純なランダムな欠測 MAR カテゴリカル潜在変数 マルチレベル 探索的因子分析 実際のデータの利用 マニュアルの例では生存時間解析の…

潜在変数モデルを統合的に扱うことができる統計分析ソフトであるMplus(https://www.statmodel.com/)はかなり広範な分析を実行可能である。 基本的な使い方については，インターネット上に多くの例が示されている。 例えば，以下の清水先生のサイトなどに日本…

潜在クラス分析(有限混合モデル）やら，k-meansとかいろいろと初期値に依存する分析するがある。また，Latent variableモデリングではEMアルゴリズムを使った最尤推定を行うことが多いが，複雑なモデルになるほど解が収束しないこともしばしばある。 とくに…

ちょっと気になったので，近年一部界隈で話題になっているベイズ情報仮説の評価をやってみる。 普通に計算すると大変なベイズファクターも，情報仮説の元では簡単に計算できる。元ネタは以下の資料 http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17405629.201…

3レベルの階層線形を行う時のlmerのメモ学校のなかに，個人がネストされていて，個人の中に測定時点がネストされている場合。学校IDをschool_id, 個人IDがind_id，あとは独立変数をx, 従属変数をyとする。簡単のため，中心化は行われているとして，レベル2以…

最近読んだ良記事 最近のRの界隈で流行っている（気がする）purrrパッケージの使いかたについて。 よく参照させてもらうので，とりあえずまとめておく。sinhrks.hatenablog.com sinhrks.hatenablog.com uribo.hatenablog.com {purrr} による非テーブルデータ…