ベイズ本読んでみた


 最近、ベイズ云々をコソ勉してたのですが、やっぱネットとか論文とかの内容だけぢゃ理解すんの無理ぽ、ってことでベイズ本読んでみました。

 調子こいて3冊も。おまけにとうとう洋書にまで手を出しちゃいました。
 つか、数的センス皆無の私には、そうとうなくせもの。一番左の「ベイズ統計と統計物理」は、相当優しく書いてあって、なんとな~くはわかるんですけど、ガウス積分云々をして云々って。

それと、出てくる例題が物理の事例なので、そこからわからん。高校の時に物理とっとけば良かった。

真ん中の「計算統計2」は、もう理解不能。攻殻機動隊2巻を本にした感じ。ま、頑張って読みますけどね。メトロポリスがどうしたらギブスがなんとかかんとか・・・はぁ。

 一番右のが洋書。通称カエル本。当然洋書なので全部英語なんですけど、そもそもベイズ関連の言葉なんて日本語になってないのもたくさんあるし、可読性は結構高い。ただ、英語独特の哲学的(?)表現てどうにかならんのか??ま、扱う事例もタイトルにあるように生態関連の事例なので、結構わかりやすいです。
 
  それと今回洋書にまで手を出そうとした理由のうち大きな一つは、この本ってば、winBUGSのコードが結構載っているようなのです。

 コードなんてどう転んでも英語なんだし、しかもwinBUGSはs-plus系統の言語のようなので、Rとかかじってれば、ある程度読めます。
 
 後はデザインか。他の和書と比べてもすんげ格好良いですな。
 デスノート書いた小畑健が「人間失格」の表紙書いたらバカ売れしたなんて話もありましたが、和書はもっと表紙に気を使うべきとつくづく思うわけで。

 閑話休題。
 どうにかベイズ使うことの旨味みたいなのは、なんとな~く理解できてきますた。ベイズていうか、階層ベイズが結構ぐっときました。GLMMとかではできない階層構造を持ってる複雑なデータもうまく表現できそう。つまり、独立変数の独立性というこれまでお決まり的なことが担保されてなくても良いと言うことか?したら、変数何でも入れまくれということになるのでは?? AICのようなペナルティはいらないんすかね~??

この辺りは「R book」に書いてるマルチレベルモデルとかと一緒に読むと理解が深まりそう。とりあえず、至極簡単な実験をしばらくやってみようかと思っとります。

支部会の解析はベイズでやってみたいんだけどな~。間に合うのか漏れ??

 

 

  • bunsho

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    米図から遠ざかっている者です。解析はしばらく封印してます。

    やっぱ米図は難解ですよね…
    でも階層でも普通の米図でも収束した結果って、結局は普通なモデルとほとんど変わらない気がします。でも論文見てると、米図で出る回帰係数的なもので物を言うみたいです。

    僕のイメージとしては線形モデルを主軸としたとしたら米図やGLMMは主軸とその周りも説明してくれるけど、微々たるもので、主軸が説明する所に収束していくのかなと。

    まとまらないコメントスイマセンm(__)m

    もう米図ワカラナイ…
    (?。?”)

  • myuhe

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    なるほどね~
    確かに、線型モデルを含む考え方であるとは思うのですよ。だって、最終的には尤度がものをいう世界なのでそれは似たような結果になって当然かなと。ま、広義の線型モデルと結果はだいぶ違ってくるかもしんないですけど、少なくとも、GLMMとは似てくるでしょうねえ

     ただ、面白いな~と思うのが「0」が0でなくなるというか・・・
     例えば、GLMMでも0は0なんだけど、0である理由っていろいろあるはずだと思うんでつよ。それが、ある程度わかんのかな~ってことと、(欠損値もおkていうこととかもそれ)

     後これがまだ難解で理解してないですけど、作り方によっては、コレまでの独立変数で考えてた変数間の独立性というのが担保されなくても良いのかもしんない・・・
     そこは、マルチレベルモデルあたりと関連深そう・・・んで、そういう風につくると多分GLMMでやるのは相当に難しそう・・というか、薄い知識の僕ではたぶんできなさそう。なので、そこまで込み入ってくると結果が似てる似てないの世界ぢゃなくて、出来るか出来ないかの世界になるかと思うのですよ。

     しっかし、イマイチwinBUGSの書き方がわかんないのですけどね。