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title: "JSSP2018チュートリアル資料"
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# お品書き
## 受講準備
授業準備のため次のコードを実行しておいてください。
```{r,eval=F}
install.packages('tidyverse')
install.packages('rstan')
install.packages('bayesplot')
install.packages('summarytools')
install.packages('gridExtra')
install.packages('GGally')
install.packages('loo')
install.packages('plotly')
```
## サンプルデータ
レクチャーで使うサンプルデータは次の二つです。ダウンロードしてプロジェクトフォルダに保存して下さい。
+ [baseball.csv](baseball.csv)
## [乱数による分布の近似](jssp01.html)
### Rの使い方を復習しながら
+ 乱数の発生;毎回答えが違う
+ サンプルを増やすと
+ 確率点
+ 累積確率
+ 可視化の例
+ 積分計算が簡単
## [Stanによる分布の近似](jssp02.html)
### 1標本の平均の検定
+ パラメータリカバリという考え方
+ MCMCサンプルのサンプル数を操る
+ データ数が事後分布に与える影響
+ 事前分布が事後分布に与える影響
+ 事後予測分布を描く
## [実践編;帰無仮説検定はこう変わる](jssp03.html)
+ 平均値のモデリング
+ 対応のないt検定から
+ 生成量で変わる仮説のたてかた
+ 事後対数尤度
+ 対応のあるt検定
+ 相関係数の検定も同じ
+ 分散分析のモデリング?
## [実践編;線形モデルの展開](jssp04.html)
+ 回帰分析の確率モデル
+ Stanで回帰分析を実行する
+ ロジスティック回帰分析
+ 一般化線形モデル
+ 階層線形モデル
## [実践編;確率モデルは面白い](jssp05.html)
+ 7人の科学者
+ 打ち切りデータ
+ 変化点の検出
+ 飛行機を再捕獲する