ryamada22 https://blog.hatena.ne.jp/ryamada22/ ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ https://ryamada22.hatenablog.jp/ R Stan rstan ベイズ ベイズ推定をする データがある モデルがある モデルは、パラメタを持っていて、そのパラメタの値を定めると、データを観察する確率が定義できる Stanでは、このパラメタがどういう分布を取っているかを乱数を使って標本分布として返す パラメタ以外にも、どういう分布になっているかを知りたいものがあれば、それは生成量として標本分布を作ってくれるので、分布がわかる Stanを実行するには rstanパッケージにはstan()という関数があり、それを使ってStanを実行する stan()関数を回すのに必須なのは hoge.stan というテキストファイル と hoge.stan に記載された"data"であ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fryamada22.hatenablog.jp%2Fentry%2F20160906%2F1473117705" title="RとSTANとでBayesianの基礎 - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2016-09-06 08:21:45 rich https://ryamada22.hatenablog.jp/entry/20160906/1473117705 1.0 100%