<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>hikaru1122</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/hikaru1122/</author_url>
  <blog_title>Knowledge As Practice</blog_title>
  <blog_url>https://hikaru1122.hatenadiary.jp/</blog_url>
  <categories>
  </categories>
  <description>【追記】 「外れ値の確認」の項目を追記しました。 以前『データ分析をマスターする〜』の9章を階層モデルを使って分析しました。しかし，ちょっと気になることがあったので，再分析してみます。なお，本エントリーは Stan Advent Calendar 2017 の9日目です。 今回主に使うパッケージは次の2つです。 library(tidyverse) library(brms) library(rethinking) # devtools::install_github(&quot;rmcelreath/rethinking&quot;,ref=&quot;Experimental&quot;) # 必要であれば。 使用したデータは『…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhikaru1122.hatenadiary.jp%2Fentry%2Fkaisou_robust&quot; title=&quot;階層モデルでロバストな推定を試す - Knowledge As Practice&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/h/hikaru1122/20171209/20171209021910.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2017-12-09 02:29:43</published>
  <title>階層モデルでロバストな推定を試す</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://hikaru1122.hatenadiary.jp/entry/kaisou_robust</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
