Bayesian Methods for Hackers
An intro to Bayesian methods and probabilistic programming from a computation/understanding-first, mathematics-second point of view. Prologue The Bayesian method is the natural approach to inference, yet it is hidden from readers behind chapters of slow, mathematical analysis. The typical text on Bayesian inference involves two to three chapters on probability theory, then enters what Bayesian inf
[PDF]第10章 マルコフ連鎖モンテカルロ法入門
2019年10⽉1⽇ 統計科学のための電子図書システムは 統計数理研究所の機関リポジトリに移行しました。 移行後のページ
Stanコードの書き方 中級編
広島ベイズ塾夏合宿で発表したStanコードの書き方中級編です。 回帰分析から，一般化線形モデル，欠損値のあるモデル，潜在変数があるモデル，ゼロ過剰分布，混合分布モデルを扱いました。
Microsoft PowerPoint - bayes-juku_2015_03010(public).pptx
専修大学 岡田謙介 第2回ベイズ推定WS Stanによるベイズ推定の可能性と課題 2015年03月04日 ベイズ塾 実践篇 STANの魅力・使い方 階層ベイズ、その他ベイズ統計いろいろ 2 「塾生」さんらよりいただいたお題 ①他のMCMC実行ソフトウェアにない、STANの特 徴 (STANのここがウリ!!という 点) ②STANでいくつかの代表的な統計モデルを推定 する際の実例や注意点 ③階層ベイズモデルによる推定 ④事前分布の設定方法 3 4 Stanの特徴 Stanは速いか？ 卒論生の研究より（神馬, 2014） Oh & Raftery (2001)のベイズ多次元尺度法モデ ルを用いて、同じシミュレーションデータで OpenBUGS （Brugs経由）とStan（RStan経由）の実 行速度を比較 標準正規分布（条件1）・自由度5のT分布（条件2） からの8x8の乱数データ生
BayesDB – MIT Probabilistic Computing Project
BayesDB is a probabilistic programming platform that provides built-in non-parametric Bayesian model discovery. BayesDB makes it easy for users without statistics training to search, clean, and model multivariate databases using an SQL-like language. BayesDB is based on probabilistic programming, an emerging field based on the insight that probabilistic models and inference algorithms are a new ki
『Pythonで体験するベイズ推論 ―PyMCによるMCMC入門―』の書評 - StatModeling Memorandum
特長 Pythonユーザが待ちに待ったPythonによるMCMC本ではないでしょうか。原著タイトルが『Bayesian Methods for Hackers』だけあって、プログラマ・エンジニア向きだと思います。数式はびっくりするほど出てこない代わりに、Pythonコードは非常にたくさんでてきます。そしてPyMCの使い方が基礎から説明してあって丁寧です。自分でコーディングする際は原著のGitHubリポジトリを活用しましょう（なんとStarが10000個を超えてる！）。 Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門 作者: キャメロン・デビッドソン=ピロン,玉木徹出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2017/04/06メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 購入を迷っている人の一番の心配は、本書のPyMCのバージョンが1つ前のPyMC2であることだと思
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Bayesian Estimation and Inference Using Stochastic Electronics
Amazon.co.jp: 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー): 竜義,沖本: 本
http://lccc.eecs.berkeley.edu/Slides/Gonzalez10.pdf
http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2014/nicoFeb/kubo2014nicoFeb.pdf
PDF:階層ベイズモデル
https://brohrer.github.io/how_bayesian_inference_works.html