緑本 第8章 マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法とベイズ統計モデル

　久保先生の緑本こと「データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC」を読んでいる。8章「マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法とベイズ統計モデル」を読んだので、自分の理解度確認のためのチェックリストを作っておく。

• 統計モデルのパラメータqの最尤推定値を求めたいとします。qを解析的に求められないときにはどのような方法を使えばよいか？原始的な方法を説明してください。
• メトロポリス法のアルゴリズムを説明してください。
• MCMCとは？
• どの部分がマルコフ連鎖なのか？
• どの部分がモンテカルロ法なのか？
• MCMCの目的は？
• 何を出力する？
• どういうときに重宝する？
• MCMCの定常分布は何を表す？
• 頻度主義とベイズ統計学の違いについて説明せよ。
• モデリングにデータを当てはめた結果えられるものはそれぞれ何か？