ハミルトニアン・モンテカルロ(HMC)法のざっくりとした解説とPythonによる実装 - ともにゃん的データ分析ブログベイズモデリングが流行っている中で多くのRユーザーはStanを使って解析をしているんではないかと思います。そして、Stanはハミルトニアン・モンテカルロ(HMC)法と呼ばれる方法で事後分布からのサンプルを得ています。色々と解説記事はありますが、超ざっくりとHMCの原理をメモとして残しておくことにします。 ここで、基本的に私はHMCを伊庭先生のハミルトン4.pdf - Google ドライブこの資料で勉強したので、伊庭先生の資料を読めば私のこの記事は必要ないことをあらかじめ断っておきます((´^ω^) なんでこれでいいの？という疑問は伊庭先生の資料で解決することでしょう((´^ω^) 記号の定義 まず、以下のように記号を定義します： : データ : 次元パラメータベクトル。は転置を表します。 : 事後分布(後にが別に出てくるので、ここではとしました) 上記の事後分布からHMCでサンプリングを
