Calendar2017のエントリー記事です。Stan盛り上がってますかー。盛り上がってますね(断定)。私は本当に,Stanのおかげで生き返ったように楽しくモデリング出来ています。先日の日本心理学会でもベイジアンモデリングのチュートリアルが大にぎわいでした。それともう一つ人気だったな,と思うのが「時系列データ分析」とか「経験サンプリング」の話だったような印象です。最近は加速度計とかモーションキャプチャ,アイトラックレコーダなどで,大量のデータが取れるようになってきているので,心理学者的には「わぁい隅々まで行動を計測できる!」というあたりが嬉しかったりするわけです。大量に,時系列的に取れたデータはそれにあった分析が必要。自己相関が高い;一時点,あるいはそれ以上前の数値に関係のある現時点のデータ誤差まみれのデータ;無意味な情報も含んでいる大量のデータから意味のある部分だけ取り出す必要があるという二つの問題から,「適切なモデリング」が必要になってきます。すると,データ生成メカニズムを考えているベイジアンモデリングとの相性がいい。状態空間モデルは,ベイジアンアプローチをした方が,素直にモデリングできるのでお勧めです。いうことで,「いよいよ心理学にも空間統計とかはいってくるようになるかぁ」なんて思ったりしますけど,ちょっと待って。心理学業界の一般的なデータは,上記のような器具を使うのでなければ,2,3時点の銃弾的データがほとんどで,1,000や10,000点以上あるでーたなんて(今のところ)あんまり見かけない。どれぐらいデータがあればちゃんとした推定ができるんですかね?とちょっと気になりました。言うことで,一次元の状態空間モデル(時系列的なデータ)の仮想データを作り,そのデータサイズがどれぐらいだったら推定値として使えるのかのチェックをしてみようと思い立ちました。感度分析っていうのかな?こういうのも。状態空間モデルについては過去記事もご参照いただくとして,味噌は目に見えない「状態」をモデリングし,それに観測誤差がついてデータになる,と考えること。\phi$$とします。あとは適切な事前分布をおいてやればオッケー。Stanのコードも簡単ですよ。cauchy(0,5);}ほとんどイメージのまま書けますし,なめら化とかもしなくていいので楽です(わざとです。