最終更新日 2012年9月29日
階層ベイズMCMCモデル
説明
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実データを階層ベイズでモデル化してベイズによってパラメータを推定します パラメータの分布は実データの尤度とパラメータの事前分布の積に比例します。 p(μ/σ,τ,x) ∝ p(x/μ,σ,τ)・π(μ) MCMCは推定したパラメータを酔歩メトロポリス・ヘイスティング法で 揺らして実データに従う乱数を生成します |
階層ベイズ図
階層ベイズの定義
実データ
x1の実データ(30個)のヒストグラム
MCMC生成
↓
x1の生成されたMCMC(100個)のヒストグラム
データが30→100個に増幅され相似の分布が得られている。