総和や総数は以下のように楽ちんに計算できる。np.sqrt(variance))のサンプリングの条件付き確率。属するデータ点の総数になる。例によって上の二行目は規格化すると名前のある分布になるのだろうと期待される。beta)のサンプリングの条件付き確率。離散値なので、尤度さえ分かればサンプリング可能。サンプリングしている。使いまわせるのでグローバルに定義している。zのサンプリング結果を返すのではなく、zの配列を更新しているため、関数名がこれまでと異なる。1サンプリングの実施サンプリング実行コードと初期値。1])}サンプリングを実施。(1,2))traceplot.get_figure().savefig("model2_hist.png")統計量とWAIC。Memorandumでは1.913とのこと。推定結果は良さそうだし、WAICもMemorandumとほぼ同じだ。ついでにMemorandumに書かれたRstanコードを実行し、推定値の統計量を比較する。1.914037これもよく一致した。上で使用したRコードはこちら。waic(extract(fit)$log_likelihood)))おわり。見た感じでは許されない状況にある場合は、2つ以上のギブスサンプリングを回して、どれだけ結果が似ているかを評価する。factor)という指標がメジャー。簡単な統計量なのに実装はいくつかあってどれを使えばいいのかよく分からない。どれでもいいのかもしれない。他に、サンプリングとサンプリングの間に何回かのイテレーションを挟むことがある。