<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>ryamada22</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/ryamada22/</author_url>
  <blog_title>ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ</blog_title>
  <blog_url>https://ryamada22.hatenablog.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>ベイズ</anon>
    <anon>Dirichlet process</anon>
    <anon>Dirichlet diffusion tree</anon>
    <anon>論文</anon>
    <anon>R</anon>
  </categories>
  <description>先日の記事の続き 作り方 原点から第一の要素がランダムウォークする。単位時間後とすれば、ランダムウォークするので、平均0、分散がある値(1としてもよいだろう)の点(t=1,x)に到達する 第二以降の要素は、原点から出発し、「分離」イベントが起きるまでは、すでにある道をたどる。複数の道があるときはどれを選ぶかは等確率。したがって、i番目の要素は、i-1個の先行要素のどれかを「親」としてついて歩く 「分離イベント」がおきると、そこを始点にランダムウォークする。時刻t (0正規分布に従う分だけ、ずれて(t=1,x')に到達する 「分離」イベントは、「ついて歩いて」いるときに「一緒に歩いている先行要素…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fryamada22.hatenablog.jp%2Fentry%2F20140621%2F1403300200&quot; title=&quot;Dirichlet diffusion trees - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ&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/r/ryamada22/20140621/20140621062821.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2014-06-21 06:36:40</published>
  <title>Dirichlet diffusion trees</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://ryamada22.hatenablog.jp/entry/20140621/1403300200</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
