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2017年3月25日土曜日

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?

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