お品書き

受講準備

授業準備のため次のコードを実行しておいてください。

install.packages('tidyverse')
install.packages('rstan')
install.packages('bayesplot')
install.packages('summarytools')
install.packages('gridExtra')
install.packages('GGally')
install.packages('loo')
install.packages('plotly')

サンプルデータ

レクチャーで使うサンプルデータは次の二つです。ダウンロードしてプロジェクトフォルダに保存して下さい。

乱数による分布の近似

Rの使い方を復習しながら

  • 乱数の発生；毎回答えが違う
  • サンプルを増やすと
  • 確率点
  • 累積確率
  • 可視化の例
  • 積分計算が簡単

Stanによる分布の近似

1標本の平均の検定

  • パラメータリカバリという考え方
  • MCMCサンプルのサンプル数を操る
  • データ数が事後分布に与える影響
  • 事前分布が事後分布に与える影響
  • 事後予測分布を描く

実践編；帰無仮説検定はこう変わる

  • 平均値のモデリング
  • 対応のないt検定から
  • 生成量で変わる仮説のたてかた
  • 事後対数尤度
  • 対応のあるt検定
    • 相関係数の検定も同じ
  • 分散分析のモデリング？

実践編；線形モデルの展開

  • 回帰分析の確率モデル
  • Stanで回帰分析を実行する
  • ロジスティック回帰分析
  • 一般化線形モデル
  • 階層線形モデル

実践編；確率モデルは面白い

  • 7人の科学者
  • 打ち切りデータ
  • 変化点の検出
  • 飛行機を再捕獲する