trapの呪い


 ここのところ、連日連夜続いていたMCMC計算との戦いも今夜ようやく終止符を打つことが出来ました。
 正直、trapの呪いにかかるたびに、別に階層ベイズじゃなくてGLMでもいいぢゃん、と何度考えたことか。

 しかし、ODさんの全面的バックアップ(ほぼ丸投げ)の元、どうにか収束させるまでに至りました。( wンдwン)wノwワwロwクwワwョ

 やっとこさポスター作成にかかったわけですが、いかんせんまだ完全に理解できてない故、筆進まず。それにしても、まぢODさんすごすぎです。

 しかし、そんな僕でも今回唯一理解できた、MCMC計算の最大のポイント、それは・・・

 「MCMC計算とは忍耐である。」

 今回の軽いデータでさえ、膨大なパラメータの初期値、モデルの設定、変数の組み合わせを、それはもう寝る間も惜しんで組んではrejection1、組んではrejection1の繰り返し。それに伴う統計実験を繰り返さないと複雑なモデルだと収束には至りません。
 はっきり言ってlm()の初期値設定どころの話ではないです。

 今回もODさんから暗黒面に住まう秘技を伝授していただき、どうにか呪いに飲み込まれずにすみましたが、とても一人でできるもんではありませんでした。多分やってたら心の病気になっていたでしょう。

 正直、僕のように締め切りに追われてる人や、心が参っている人にMCMC計算は非常に危険ですのでご注意を。

 ということで、この苦労話の続きは学会のときにでも。

  • bunsho

    SECRET: 0
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    統計解析一切なしで学会発表に望もうとする者です。
    MCMCやりたいんですけど、勇気が沸きません…
    rejectionの時ってtry関数とかで回避ですか?ダークサイドには陥りたくないんで、知ったかですが。。。

  • myuhe

    SECRET: 0
    PASS: 74be16979710d4c4e7c6647856088456
    完全に人力です。
    ちゅーわけで、人力stepAIC()と人力optim()のスキルアップが必要です。

    なんすかtry()って・・・

  • Gaku

    SECRET: 0
    PASS: 5b6fbce480cc0d0d1559d8f5c9ca4955
    こないだの学会で,なんだかベイズってのが流行っているなー,と思っていたら,
    一個前のエントリー。
    ほーベイズでやるんだー,と思ってましたが,できましたか!

    来週頭が楽しみです。

  • myuhe

    SECRET: 0
    PASS: 74be16979710d4c4e7c6647856088456
    >>Gaku さん

    実は、まだ格闘中だったりします。
    基本的にエンドレスな作業なので、区切りをつけるのが非常に難しかったりします。
    土日にポスターがあがればいいんですが・・・