ott https://blog.hatena.ne.jp/ott/ 車輪を発明する https://clinpmx.hatenadiary.com/ Bayes Phoenix R MCMC がまだ使えないので、SIR を使ってみた。SIR は初めて使ったのですが、あっさり計算できました。 個体間変動パラメータの事前分布はシンプルだから計算しやすいです。実に簡単にプログラムできた。元のサンプル数を 4000 個、resample を (≧20 がいいとされているが) 500 個求めた。ヒストグラムを見ると 500 個でもまだ足りないなあ。サンプル数をもっともっと多くする必要があるみたいです。CL のヒストグラム（上： NAP, 下: SIR）V のヒストグラム（上： NAP, 下： SIR） 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fclinpmx.hatenadiary.com%2Fentry%2F2020%2F04%2F03%2F171716" title="個体間変動パラメータの事後分布を SIR で計算しました - 車輪を発明する" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/o/ott/20200403/20200403171623.png Hatena Blog https://hatena.blog 2020-04-03 17:17:16 rich https://clinpmx.hatenadiary.com/entry/2020/04/03/171716 1.0 100%