Exhaustive Hamilton Monte Carloの紹介
Stan Advent Calendar12/20の記事です。
Stan version2.10.0で実装されたExhaustive HMC(xHMC)というアルゴリズムについて
論文Identifying the Optimal Integration Time in Hamiltonian Monte Carlo
の内容に基づいて説明します。
Recurrent Switching Linear Dynamical Systemsのstanでの再現
Stan Advent Calendar12/11の記事です。時系列の統計モデルに関する論文「Recurrent Switching Linear Dynamical Systems」の紹介とそのstanでの再現です、が現状うまくいっていません。。
続きを読むstanとRでベイズ統計モデリングをいただきました。
ありがとうございます。
この本は著者の経験に基づくstanを用いた統計モデル構築と分析の方法について解説した他に類を見ない本になっています。
StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R 2)
- 作者: 松浦健太郎,石田基広,市川太祐,高橋康介,高柳慎一,福島真太朗
- 出版社/メーカー: 共立出版
- 発売日: 2016/10/25
- メディア: 単行本
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stanによるニューケインジアン・フィリップス曲線の推定
経済学においては失業率とインフレ率をプロットすると負の相関関係が見られるというのが知られていてフィリップス曲線と呼ばれるそうです。
https://gist.github.com/xiangze/b2a29f5f4ffb2be835b2#file-data_for_phillips-ipynb
その関係は10年程度の長期間では変化していき、原因として国ごとに様々な原因が考察されています。
各時点に対して失業率-インフレ率のプロットをして関係を見るのですが、各時点での値は独立ではなく、確率過程としてモデル化できると考えられます。実際ニューケインジアン・フィリップス曲線(NKPC)というモデル提唱されています。
実際のデータがどの程度当てはまるかを論文賃金版ニューケインジアン・フィリップス曲線に関する実証分析に沿ってstanで計算してみました。
論文コーパスの次元圧縮とLDAによるトピックの関係の可視化
機械学習の方法として教師なし学習で得られた量を特徴量として教師あり学習で使うという方法があります。
OnlineNewsPopularityの列の中にもLDAで推定されたトピックがあるようです。文書データもOnlineNewsPopularityと同じようにLDAで得られた量を使って機械的に分類が可能かと思われます。
KerasとskoptでのBayesian Optimization
使ったアルゴリズム(random forest, neural net, Bayesian Optimization)とデータ(OnlineNewsPopularity)はTJOさんのブログ記事
と全く同じでPythonのライブラリscikit-learnのrandom forestとKeras, bayesianを使っているところが異なります。
stanでODEパラメーター推定を試す(その1)
基本的には
http://statmodeling.hatenablog.com/entry/sir-model-ode-1
と同じ内容なのですが、
- 時間の間隔を指定しなくてもよいのか
- transformed dataとして指定するx_i,x_tは必要か(stanを呼び出したコードからは見えない)
という(個人的な)疑問点に関する解答となっています。
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