読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

Knowledge As Practice

JAIST(東京)で Transformative Service Research に取り組んでる社会人大学院生の研究・勉強メモ

4章まで読了。『StanとRでベイズ統計モデリング』

当初1〜8章まででいいかなと目次を見てつぶやいたら,著者の方から「10章も読んだほういい」というアドバイスをいただきました(感謝です。読むモチベーションもあがります)。ということで,1〜8章+10章を読むことを目標にします*1。自分の復習として感想を記録しておきます。

 

環境構築

今年からMacを使うようになり,Stanを使える環境はまだ作っていませんでした。次のページのとおりにやれば,問題なく完了しました。
https://github.com/stan-dev/rstan/wiki/Installing-RStan-on-Mac-or-Linux
※「If using g++ version 4.9 or higher〜〜」のところは不要だった。

 

読む前に

これまで1人でコソコソ学んできて(Kobe.Rを中心に他のRの勉強会には参加したことがあります),久保先生の『データ解析のための統計モデリング入門(みどり本)』と豊田先生の『基礎からのベイズ統計学』をなんとか読み通しています。なので,「はじめに」に書いてある「前提とする知識」はなんとかクリアしていると思います。

 

1〜3章は在来線特急の中で読める。

今週の出張のお供として読んでいます。1〜3章までは実際にコードを書いてみるところはほぼないので,電車の中で揺られても読めます。読んでみた第1印象は「とってもていねい!」ということ。用語が1つ1つ説明されています。「thinning って何?」「lp__って何?」とこれまで疑問に思っていたのですが,解決することができました*2

 
3章2節には統計モデリングの手順があります。こういうことって,たぶん身近に詳しい人がいれば体得できるんでしょうが,私のような独学のものには助かります。

 

辛うじて突破の4章

Stanコードの書き方がていねいに解説されています。「そういう順番(やルール)で書けばいいのか」と目からウロコでした。私はプログラマでもデータサイエンティストでもなく,コードを書くときのルールをよく知らないので,こういう内容は助かります。

 
この章から実習があります。ついつい先を読んでしまいますが,ただ通読しているだけでは,わかった気になるので,実際に打ち込んで行きました。N とすべきところを n としていたり,ささいなことでエラーになるのを試行錯誤しながら,取り組んでいくことになるので,経験値が増えそうです。あと,model4-4.stan を読んでいて「このN_newって何? 突然出てきた!」と戸惑いましたが,サンプルコードを読んで解決できました。

 
52ページの解説は自分のR力のなさで,ちょっとぼんやりとした理解になりました(apply が苦手)。練習問題も(3)まではできたけど,R力のなさで(4)ができなかった…。残念。答えを見て,こんな簡単なものを解けない自分に自己嫌悪。

 
5章から先は少しずつやります。

*1:来年1月か2月までに読めたらいいなぁ,というゆっくりペースで行きます。JAGSを使った分析結果の論文を年内に書くのが優先なので。

*2:でも,正しいlp__の読み方は何だろう? 勝手に「えるぴーちょめちょめ」と読んでます。

クリエイティブ・コモンズ・ライセンス
この 作品 は クリエイティブ・コモンズ 表示 - 継承 4.0 国際 ライセンスの下に提供されています。