いいからベイズ推定してみる
- 2. おしながき ? ベイズ推定について ? ベイズ推定のやりかた ? 驳濒尘尘蝉迟补苍()で游んでみた
- 3. ベイズ推定について
- 4. 推定法としてのベイズ ? 従来の推定法（最尤法、最小二乗法） > パラメタが定数、データが確率変数と考える ? ベイズ推定 > パラメタが確率変数、データが定数と考える > 手元のデータからパラメタを推測 (＝不確実性が伴う) する、 という自然な発想
- 6. 推定法としてのベイズ ?(?|?) = ? ? ? ? ?(?) ?(?) 事後分布 尤度 事前分布 周辺尤度 あるデータのときの θの分布 データを得る前の θの分布
- 7. 尤度ってなんだ ? あるデータを得たときに、分布のパラメタが特定の値である ことがどれほど尤もらしいか > 最尤法: 尤度が最も高い値をパラメタの推定値とする http://norimune.net/2510
- 8. ベイズ推定のいいところ ? 事前分布を設定できる ? データが少なくても推定できる ? 解析的に解けない複雑なモデルでもいける ? パラメタを確率変数として考える
- 9. 事前分布を設定できる ? いろんな立場がある > 豊田（2015）の立場 “公的分析では無情報事前分布を使用し、 尤度への影響を最小限にすべきである (p. 69)” ? おそらく研究実践では無情報事前分布を使うことになる ? 最尤法と変わらないではないか 最尤推定量 = 尤度 * 一様分布
- 11. パラメタを確率変数と考える ? 頻度主義の区間推定 > 標準誤差: 標本統計量 (≠パラメタ) のちらばり > 95%信頼区間:「95%の95%CIが真値を含む」という意味 ? ベイズ主義の区間推定 > 事後標準偏差: パラメタのちらばり > 95％信用区間:「真値が含まれる確率が95%」という意味
- 12. ベイズ推定のやり方
- 15. 谤蝉迟补苍で混合分布
- 16. GLMM ? 一般化線形混合モデル > Generalized Linear Mixed Modeling > G: 正規分布以外の確率分布を扱える > M: 固定効果だけでなく変量効果を組み込める > 線形モデル(LM)を含んでいる ? ベイズ推定でGLMMできたらなぁ（お手軽に）
- 17. あった
- 18. SappoRo.R #5 (2015.11.14) ? 開発者による説明 > http://www.slideshare.net/simizu706/glmmstan-55104119 ? youtubeでもみれる > https://www.youtube.com/watch?v=Kd0pxFq9F6c > 30分でスライド70枚越を疾走する動画
- 20. glmmstanの特徴 ? stanコードを生成し、実行してくれる > stanコードを自力で書かなくても分析できる > stanコードをみることができるので、コードの書き方の勉 強もできる ? モデル式はglmer()と同じ文法 > glmmstan(y ~ x1+x2+(1|id), data=dat)
- 21. glmmstanの遊び方（開発者推奨） ? いろんなモデルをベイズ推定してみる ? 慣れたらstanコードを修正してみる ? ハマってきたらstanコードを自分で書いてみる ? 興奮してきたら新しい統計モデルを作ってみる
- 22. 驳濒尘尘蝉迟补苍()で游んでみた
- 23. データの説明 ? 間接的発話の理解傾向を測定する尺度（18項目） > 状況についての簡単な説明文＋発話 > 発話の字義的意味と間接的意味を呈示し、妥当だと思う解 釈を選択させる（2値）
- 24. 分析したいこと ? 間接的意味を妥当だと思う程度を検討したい > 妥当だと思う?思わないの2値変数 > 上限がある (n=18) ので二項分布を使ったモデリング ? 個人は確率θで間接的意味を妥当だと思う > 反応数 ~ binomial(θ, n)
- 26. 個人差を考えたい ? 確率θは個人によって異なるだろう（むしろそこが知りたい > 反応数 ~ binomial (θi, n) > θiも何らかの確率分布から発生する ? 階層ベイズ！ 個人を変量効果として モデルにいれる
- 29. 個人差を考えたい ? 結果 beta → tau_sd1 → けっこう大きい
- 31. やってみる うまくいってない。。
- 36. 础厂顿尺度との関连 ? 間接的発話の理解における個人差 > 自閉スペクトラム症 (ASD: autism spectrum disorder) > 定型発達者の中でも、理解が困難な人も > 過剰に間接的な意味を読み取る人も ? ASD傾向が高い人は字義的解釈を妥当だと判断するだろう
- 37. 础厂顿尺度との関连
- 38. stan_glmer()
- 39. さわりだけ ? rstanarmのインストール ? glmer()の文法 > 驳濒尘尘蝉迟补苍()とかわらない