[fpr 3926] 不定パラメータモデルのベイズ分析

Yasuharu Okamoto


 岡本安晴@(日本女子大学定年退職)です。

 データの自由度よりパラメータ数が多いときは、パラメータ値は
一意には求まりません。このモデルが同定(identifiable)できないとき、
パラメータ値を求めるために極値探索法を用いても収束せず、例えば、
最尤法では最尤推定値が定まりません。しかし、ベイズ分析の場合は、
このモデルが同定できないことは事後分布に反映される形で表され、
パラメータの同定(identifiability)条件が満たされなくても
分析可能です。このことを2カテゴリの多項分布で確認したものを
http://y-okamoto-psy1949.la.coocan.jp/Python/misc/CategStan/
に用意しました。

横浜市在住
岡本安晴





スレッド表示 著者別表示 日付順表示 トップページ
["

\e$B$3$3$O\e(B\e$B?4M}3X8&5f$N4pAC%a!<%j%s%0%j%9%H\e(B\e$B$KEj9F$5$l$?2a5n$N5-;v$r7G:\\$7$F$$$k%Z!<%8$G$9!#\e(B

\n", "\n"]