統計とか,研究とか,日常についての備忘録的なもの。統計また読んでいても気になる論文があったので,備忘録的にツッコミをメモしておく。第2章のベイズ統計学の流れの整理区分は後の議論を明確にする上でもわかりやすいように思う。高速なコードにはなっていないが,これで基本的にはOK。下のリンクの論文を読んで,ベイズ統計について,少し気になる記述が多かったので,気になった点や考えたことをメモしておく。あと,fscoreはEAP。例によってダラダラと気になることをなんの脈絡もなく書き留めておく。昨今のベイズ統計学を推進しようとしている人たちがやっていることは,ベイズ統計学というより,実際にはパラメタ推定方法として,事後分布を使うということに過ぎない。最近,ベイズ統計学が流行っていることに関して,個人的に思ったことをとくに引用などもせずにただつらつらと書いておく。学問的な正しさは一切保証しない。統計IRTモデルで予測分布や対数尤度の計算などをおこなってみる。対数密度の記述は以下の頁の質問に少し書かれている。統計やり方は簡単で,予測分布を未知の変数としてモデルに書けばいい。今回は前回紹介しなかったコマンドなどについて,紹介する。気合が入っていないのでグダグダな感じになっている。「MONTECARLO:」コマンドを使った場合に一緒に利用するコマンド・オプションの一部を一覧にしておく。統計Mplusを使ったモンテカルロ・シミューレーションを実行する際に使えるコマンドを,マニュアルに沿って紹介する。潜在変数モデルを統合的に扱うことができる統計分析ソフトであるMplus(https://www.statmodel.com/)はかなり広範な分析を実行可能である。基本的な使い方については,インターネット上に多くの例が示されている。潜在クラス分析(有限混合モデル)やら,k-meansとかいろいろと初期値に依存する分析するがある。variableモデリングではEMアルゴリズムを使った最尤推定を行うことが多いが,複雑なモデルになるほど解が収束しないこともしばしばある。統計ちょっと気になったので,近年一部界隈で話題になっているベイズ情報仮説の評価をやってみる。普通に計算すると大変なベイズファクターも,情報仮説の元では簡単に計算できる。統計3レベルの階層線形を行う時のlmerのメモ学校のなかに,個人がネストされていて,個人の中に測定時点がネストされている場合。最近のRの界隈で流行っている(気がする)purrrパッケージの使いかたについて。参照させてもらうので,とりあえずまとめておく。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。