間には以下のような関係があります。パラメータを色々試して密度関数も見ておきましょう。ところだけ棒グラフにしています。Zero-inflatedな分布の一つです。1に近い場合は、ポアソン分布の離散性と分散の小さいガンマ分布の複合が効いて変態的な分布となっています。ちなみにパラメータの値は以下の通りです。離散値をとるパラメータなので、和をとって変数消去する必要があります。変数消去はたしかに面倒ですが、(Stanに限らず)推定が高速になるメリットがあります。今回あてはめたいデータの分布と上記の密度関数の図を見比べると、Tweedie分布のパラメータthetaの値は1.3以下になりそうだと判断できたとします。すると、パラメータlambdaは15程度、すなわちMとしては1~30までを見ておけば十分によく近似できそうです。以上よりStanで実装した例は以下になります。Stanではtarget記法を使って対数確率をtargetに加えています。ベルヌーイ分布を使うこともできるでしょう。Scale」節を参考にしてもらえればと思います。このモデルではmu,phi,thetaを推定してlabmda,alpha,betaを算出しています。quantitiesブロックに置いて算出するモデルも試しましたが、alpha,betaがとても大きな値になる可能性があるために、これらに対する弱情報事前分布が設定できず、推定がとても遅くなりました。データを作成して、推定を実行するRコードは以下になります。ここでは2種類のパラメータの組み合わせから乱数を生成しました。推定結果は以下になります。1.00回帰にも少しいじれば使えると思います。豊田秀樹のメモあとがきと6章のあとにあるQ&Aの節が熱い思いに満ちていてオス...2016-01-30NUTSとADVI(自動変分ベイズ)の比較RStan2.9.0がリリースされました。(2)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!StatModelingさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。