ryamada22 https://blog.hatena.ne.jp/ryamada22/ ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ https://ryamada22.hatenablog.jp/ Haskell 確率モデル 昨日の記事でメトロポリスヘイスティングをやった その実行例として、二次元点集合に一次線形モデルを設定して回帰係数の事後分布を作った その中でサンプリングされた回帰直線係数の下での条件付き確率を、個別の観察点について計算し、それをたたんで一つの分布関数からの確率にし それをメトロポリスヘイスティングにまわしている そのことをコードに沿って確認する まずはメトロポリスヘイスティング関数から xs <- Random.sample $ mh 100 100000 (points td linear) xs モナドなので、その中身を取り出している Random.sample は :t Random.s… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fryamada22.hatenablog.jp%2Fentry%2F20170702%2F1498951466" title="多観測の尤度計算〜Haskellで確率モデル(続) - 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 2017-07-02 08:24:26 rich https://ryamada22.hatenablog.jp/entry/20170702/1498951466 1.0 100%