ベイズ正規モデルのフィッティング完了！

RによるベイズデータAnalysisの基礎

Rasmus Bååth

Data Scientist

BEST

  • John Kruschkeが開発したベイズモデル。
  • データがt分布に従うと仮定。

RによるベイズデータAnalysisの基礎

RによるベイズデータAnalysisの基礎

RによるベイズデータAnalysisの基礎

BEST

  • John Kruschkeが開発したベイズモデル。
  • データがt分布に従うと仮定。
  • 平均、標準偏差、自由度パラメータを推定。
  • library(BEST)
  • マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）を使用。
RによるベイズデータAnalysisの基礎

BESTを使ってみましょう！

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
RによるベイズデータAnalysisの基礎

BESTを使ってみましょう！

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
fit <- BESTmcmc(iq)
RによるベイズデータAnalysisの基礎

BESTを使ってみましょう！

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
fit <- BESTmcmc(iq)
fit

MCMC fit results for BEST analysis:

       mean     sd median  HDIlo HDIup  
mu    43.15  3.810  43.28 35.367 50.49 
nu    27.42 26.647  18.91  1.001 81.59 
sigma 11.00  3.754  10.44  4.857 18.38
RによるベイズデータAnalysisの基礎

BESTを使ってみましょう！

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
fit <- BESTmcmc(iq)
plot(fit)

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BESTを実際に試してみましょう！

RによるベイズデータAnalysisの基礎

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