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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

分布がいろいろ増えるぞ『基礎からのベイズ統計学』 10日目

ついに『基礎からのベイズ統計学』10日目です。今回は第7章を読み進めました。ようやくポアソン分布とか指数分布とか、自分にはなじみにのない分布に慣れてきたところです。第7章では他に、幾何分布、負の二項分布が加わります。

 
Stan に慣れはじめたところに学習する分布が増えたたので、ちょっと消化不良気味。しかし、もっと慣れるしかありません。「習うより慣れろ」でしょうか。Stan コードをとにかくコピべ・分析実行しています。

 
ただ、分析はクリック1つで進むので、つい基本事項を忘れてしまいます。分析をしていて「ベイズ推定って何をやってるんだっけ?」とか「尤度(ゆうど)ってなんだっけ?」ということが、ふと思い浮かびます。そういうときは、なるべく調べて解決するようにしています。尤度はここでけっこうスッキリしました。
myenigma.hatenablog.com

 

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ちょっとベイズ推定に慣れて思うことがあります。それは「ビジネスパーソンこそ(簡単な)ベイズ推定ができればいいのに」ということです。何らかの検定をする時に ―― 差がありました/ありませんでした ―― の話で終わらず、「こうなる場合は●%あります」と言えたほうが有利だと思うのです。

 
もう2~3年して「ビジネスパーソンのためのベイズ統計分析入門」みたいな本が出たらいいのになぁ(すでにExcelでできる、という本があるけれど)。

基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門

基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門

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