結婚制度の廃止を望んでやまない結婚制度の廃止を望んでやまない(^^)スマートフォン用の表示で見る結婚制度の廃止を望んでやまないこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。2017-06-21ギブスサンプリングでベイズ推定ギブスサンプリングは確率分布からのサンプリング手法の一つ、各変数について条件付き確率さえわかればサンプリングできる。samplerというそのものズバリなベイズ推定のオープンソースプロダクトもある)。以下はギブスサンプリングに関する参考文献。2は可視化もあって大変分かりやすい。直感的に理解できるのがギブスサンプリングのいいところだと思う。ほくそ笑むここではギブスサンプリングを実装してベイズ推定を実施する。ギブスサンプリングは簡単なアルゴリズムなので、多分、実装も簡単であろうと思う。実装は以下(Campbell)を参考にした。これを読めば誰でもギブスサンプリングでベイズ推定ができる、とても分かりやすい記事。Campbellテストデータ、モデルは以下の記事(Memorandum)のものをそのまま利用した。記事中のRstanのコードは推定結果の答え合わせに利用した。このブログは好奇心をそそられる記事に溢れており、眺めるだけで賢くなった気分になれる。Memorandumデータと統計モデル2成分混合正規分布から100点を生成しテストデータとする。MemorandumがRを使っているので、それにならう。col.names=F)q()''')R.communicate()R.kill()統計モデルは2つ。それぞれについてベイズ推定を行う。単一の正規分布モデル2成分混合正規分布モデルPythonセットアップCampbellにならってPython3を用いる。pandasというのはRのdata.frame的なものらしい。多彩なデータ加工ができるようだが趣味人には使い方が分からない。Anacondaは怖いので使わない。seaborn以下はpythonの共通設定的なもの。6)可視化のテスト、R経由で作成したテストデータを可視化してみる。bins=20)plt.savefig("points.png")混合分布ってのはこういう形をしているようだ。ギブスサンプリングでベイズ推定のおさらいCampbellの記事でギブスサンプリングを復習。用いて以下の手順をとる。サンプリング.2.を予め決めたイテレーション数だけ繰り返す.イテレーション数が十分であれば、各パラメタのサンプリング結果の密度分布を、各パラメタの周辺化した事後分布として扱うことができる、らしい。