以前、glm・MCMCmetrop1R 関数でロジスティック回帰を試みましたが、今回はその時に利用を断念した MCMCpack の MCMClogit 関数を使ってロジスティック回帰を行います。 題材は、書籍 「 データサイエンティスト養成読本 [ビッグデータ時代のビジネスを支え…

前回 に続き、今回は個体差を考慮したロジスティック回帰を MCMCglmm で試してみます。 実は MCMCglmm の他にも MCMCpack の MCMChlogit や bayesm の rhierBinLogit 等といろいろ試そうとしてみたのですが、イマイチ使い方が分からなかったので今回は断念し…

前回 のロジスティック回帰に続き、書籍 「 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学) 」のサンプルを使って個体差を考慮したロジスティック回帰を GLMM と階層ベイズモデルで試してみます。 (1)…

前回 に続き、今回も書籍 「 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学) 」のサンプルを使って GLM とベイズ統計を試してみます。 題材は、6章「GLM の応用範囲をひろげる -ロジスティック回帰な…

書籍 「 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学) 」の 3章 「一般化線形モデル（GLM）」 と 9章 「GLMのベイズモデル化と事後分布の推定」 で説明されていたポアソン回帰を下記のような 3通り…