アールメカブ

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• RでBayes へ行く。
  • 1 (2007-12-26 (水) 11:24:00)
  • 2 (2007-12-26 (水) 13:19:59)
  • 3 (2007-12-26 (水) 16:03:08)
  • 4 (2007-12-27 (木) 11:01:15)
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[[Rの備忘録]]

Jim Albert [[Bayesian Computation with R>書籍検索:Bayesian Computation with R]]
Jim Albert [[Bayesian Computation with R>書籍検索:Bayesian Computation with R]]．[[サポートページはここ:http://bayes.bgsu.edu/bcwr/]]．でも練習問題の解答はない．

//この書では事前確率，あるいは事後確率を表すのに//&color(blue){&mathml(g(p)}; ∝ &color(blue){&mathml(g(p)};  | //&color(blue){&mathml(data));}; が用いられている．
//例えばp.20下で

p.20 から，事後確率の求め方を三つの方法で行うとして，続いて三つの節を展開している．これは面白い記述だと思う．すなわち
+ 離散事前分布
+ ベータ事前分布
+ ヒストグラム事前分布

ベイズはよく分かっていないのだが，ヒストグラム事前分布とは，例えばA.Gelman:[[Bayesian Data Analysis>書籍検索:Bayesian Data Analysis]] の p.92にあるグリッド法と同じことだろうか?

// この本で言うヒストグラム事前分布とは，例えばA.Gelman:[[Bayesian Data Analysis>書籍検索:Bayesian Data Analysis]] の p.92にあるグリッド法と同じことだろうか?

''LearnBayes''パッケージの histrprior 関数は，第一引数で指定した範囲 (0,1) を第二引数で指定したポイントでグループ分けし，それぞれのグループの要素に，第三引数で指定した確率を割り当てる．

p.40 で，平均が既知で分散が未知の正規分布を例に，その分散の事前分布として局所一様分布(テキスト内では noninformative prior density)を &mathml(\sigma^(-2));  として与えているが，この導出は渡部『ベイズ統計学入門』p.198に詳しく書いてある．