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分布から見た線形モデル・GLM・GLMM

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分布から見た線形モデル・GLM・GLMM

  1. 1. 分布から見た 線形モデル・GLM・GLMM 2014.7.12 @berobero11 第3回BUGS/Stan勉強会(#TokyoBUGS)
  2. 2. 線形モデル (分散分析) LLLLinear MMMModel 一般化線形モデル Generalized LLLLinear MMMModel 一般化線形混合モデル Generalized Linear Mixed Model
  3. 3. RRRR StanStanStanStan または
  4. 4. RRRR StanStanStanStan
  5. 5. RRRR StanStanStanStan
  6. 6. RRRR StanStanStanStan
  7. 7. RRRR StanStanStanStan sr=0.1 sr=1 sr=3
  8. 8. RRRR StanStanStanStan sr=0.1 sr=1 sr=3
  9. 9. RRRR StanStanStanStan sr=0.1 sr=1 sr=1.5 (なし)
  10. 10. ここまでの分布で実現できそうになかったら… BUGS/Stanでもっと自由な統計モデリングへ!
  11. 11. 時系列 トピックモデル 空間相関 勝敗 etc.etc.etc.etc. Zero-Inflated Poisson
  12. 12. 参考情報 (予定含む) • 久保 拓弥 著 『データ解析のための統計モデリング入門』 – http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/IwanamiBook.html – http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/IwanamiBookErrata.html • 線形モデル, GLM, GLMMについては同じく久保先生のサイト – http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/FaqAnova.html – http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/LinksGlm.html – http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/FaqGlm.html – http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/LinksGlmm.html – GLMは今回とりあげなかったlink関数もいくつか使えます. もう少しだけ色々な分布ができます. • 図を描くのに使ったRコード・パラメータの値など本資料の記事 – http://heartruptcy.blog.fc2.com/blog-entry-154.html

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