SlideShare a Scribd company logo

StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章)

「StanとRでベイズ統計モデリング」の読書会発表資料です。 今回の発表は導入編(1章~3章)です。 初回ということもあって,本の内容以外に清水が補足説明を加えているところもあります。

1 of 131
Download to read offline
StanとRでベイズ統計モデリング
読書会
導入編(1章~3章)
清水裕士
関西学院大学社会学部
自己紹介
• 清水裕士
– 関西学院大学社会学部
– 社会心理学研究センター研究員
• 専門
– 社会心理学
• 趣味
– Stan
• Web
– Twitter:@simizu706
– ブログ: http://norimune.net
統計分析ソフトHAD
Stan初心者講習の資料
• http://www.slideshare.net/simizu706/stan-62042940
中級編も
この会の目的
• 『StanとRでベイズ統計モデリング』
– 松浦健太郎著
Ad

Recommended

Stanコードの書き方 中級編
Stanコードの書き方 中級編Stanコードの書き方 中級編
Stanコードの書き方 中級編Hiroshi Shimizu
 
MCMCでマルチレベルモデル
MCMCでマルチレベルモデルMCMCでマルチレベルモデル
MCMCでマルチレベルモデルHiroshi Shimizu
 
階層モデルの分散パラメータの事前分布について
階層モデルの分散パラメータの事前分布について階層モデルの分散パラメータの事前分布について
階層モデルの分散パラメータの事前分布についてhoxo_m
 
心理学におけるベイズ統計の流行を整理する
心理学におけるベイズ統計の流行を整理する心理学におけるベイズ統計の流行を整理する
心理学におけるベイズ統計の流行を整理するHiroshi Shimizu
 
StanとRでベイズ統計モデリングに関する読書会(Osaka.stan) 第四章
StanとRでベイズ統計モデリングに関する読書会(Osaka.stan) 第四章StanとRでベイズ統計モデリングに関する読書会(Osaka.stan) 第四章
StanとRでベイズ統計モデリングに関する読書会(Osaka.stan) 第四章nocchi_airport
 
Stanの便利な事後処理関数
Stanの便利な事後処理関数Stanの便利な事後処理関数
Stanの便利な事後処理関数daiki hojo
 

More Related Content

What's hot

心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
心理学者のためのGlmm・階層ベイズHiroshi Shimizu
 
Stan勉強会資料(前編)
Stan勉強会資料(前編) Stan勉強会資料(前編)
Stan勉強会資料(前編) daiki hojo
 
比例ハザードモデルはとってもtricky!
比例ハザードモデルはとってもtricky!比例ハザードモデルはとってもtricky!
比例ハザードモデルはとってもtricky!takehikoihayashi
 
階層ベイズと自由エネルギー
階層ベイズと自由エネルギー階層ベイズと自由エネルギー
階層ベイズと自由エネルギーHiroshi Shimizu
 
StanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータ
StanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータStanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータ
StanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータMiki Katsuragi
 
あなたの心にBridgeSampling
あなたの心にBridgeSamplingあなたの心にBridgeSampling
あなたの心にBridgeSamplingdaiki hojo
 
Cmdstanr入門とreduce_sum()解説
Cmdstanr入門とreduce_sum()解説Cmdstanr入門とreduce_sum()解説
Cmdstanr入門とreduce_sum()解説Hiroshi Shimizu
 
基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第4章 メトロポリス・ヘイスティングス法
基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第4章 メトロポリス・ヘイスティングス法基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第4章 メトロポリス・ヘイスティングス法
基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第4章 メトロポリス・ヘイスティングス法Ken'ichi Matsui
 
StanとRでベイズ統計モデリング読書会Ch.9
StanとRでベイズ統計モデリング読書会Ch.9StanとRでベイズ統計モデリング読書会Ch.9
StanとRでベイズ統計モデリング読書会Ch.9考司 小杉
 
ベイズ主義による研究の報告方法
ベイズ主義による研究の報告方法ベイズ主義による研究の報告方法
ベイズ主義による研究の報告方法Masaru Tokuoka
 
負の二項分布について
負の二項分布について負の二項分布について
負の二項分布についてHiroshi Shimizu
 
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれRで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれHiroshi Shimizu
 
StanとRでベイズ統計モデリング読書会(Osaka.stan) 第6章
StanとRでベイズ統計モデリング読書会(Osaka.stan) 第6章StanとRでベイズ統計モデリング読書会(Osaka.stan) 第6章
StanとRでベイズ統計モデリング読書会(Osaka.stan) 第6章Shushi Namba
 
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学Ken'ichi Matsui
 
ベイズ統計入門
ベイズ統計入門ベイズ統計入門
ベイズ統計入門Miyoshi Yuya
 
ベイズファクターとモデル選択
ベイズファクターとモデル選択ベイズファクターとモデル選択
ベイズファクターとモデル選択kazutantan
 
MCMCサンプルの使い方 ~見る・決める・探す・発生させる~
MCMCサンプルの使い方 ~見る・決める・探す・発生させる~MCMCサンプルの使い方 ~見る・決める・探す・発生させる~
MCMCサンプルの使い方 ~見る・決める・探す・発生させる~. .
 
ブートストラップ法とその周辺とR
ブートストラップ法とその周辺とRブートストラップ法とその周辺とR
ブートストラップ法とその周辺とRDaisuke Yoneoka
 

What's hot (20)

心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
 
Stan勉強会資料(前編)
Stan勉強会資料(前編) Stan勉強会資料(前編)
Stan勉強会資料(前編)
 
比例ハザードモデルはとってもtricky!
比例ハザードモデルはとってもtricky!比例ハザードモデルはとってもtricky!
比例ハザードモデルはとってもtricky!
 
階層ベイズと自由エネルギー
階層ベイズと自由エネルギー階層ベイズと自由エネルギー
階層ベイズと自由エネルギー
 
StanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータ
StanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータStanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータ
StanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータ
 
あなたの心にBridgeSampling
あなたの心にBridgeSamplingあなたの心にBridgeSampling
あなたの心にBridgeSampling
 
Cmdstanr入門とreduce_sum()解説
Cmdstanr入門とreduce_sum()解説Cmdstanr入門とreduce_sum()解説
Cmdstanr入門とreduce_sum()解説
 
基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第4章 メトロポリス・ヘイスティングス法
基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第4章 メトロポリス・ヘイスティングス法基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第4章 メトロポリス・ヘイスティングス法
基礎からのベイズ統計学 輪読会資料 第4章 メトロポリス・ヘイスティングス法
 
StanとRでベイズ統計モデリング読書会Ch.9
StanとRでベイズ統計モデリング読書会Ch.9StanとRでベイズ統計モデリング読書会Ch.9
StanとRでベイズ統計モデリング読書会Ch.9
 
ベイズ主義による研究の報告方法
ベイズ主義による研究の報告方法ベイズ主義による研究の報告方法
ベイズ主義による研究の報告方法
 
負の二項分布について
負の二項分布について負の二項分布について
負の二項分布について
 
2 3.GLMの基礎
2 3.GLMの基礎2 3.GLMの基礎
2 3.GLMの基礎
 
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれRで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
 
StanとRでベイズ統計モデリング読書会(Osaka.stan) 第6章
StanとRでベイズ統計モデリング読書会(Osaka.stan) 第6章StanとRでベイズ統計モデリング読書会(Osaka.stan) 第6章
StanとRでベイズ統計モデリング読書会(Osaka.stan) 第6章
 
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
 
ベイズ統計入門
ベイズ統計入門ベイズ統計入門
ベイズ統計入門
 
社会心理学とGlmm
社会心理学とGlmm社会心理学とGlmm
社会心理学とGlmm
 
ベイズファクターとモデル選択
ベイズファクターとモデル選択ベイズファクターとモデル選択
ベイズファクターとモデル選択
 
MCMCサンプルの使い方 ~見る・決める・探す・発生させる~
MCMCサンプルの使い方 ~見る・決める・探す・発生させる~MCMCサンプルの使い方 ~見る・決める・探す・発生させる~
MCMCサンプルの使い方 ~見る・決める・探す・発生させる~
 
ブートストラップ法とその周辺とR
ブートストラップ法とその周辺とRブートストラップ法とその周辺とR
ブートストラップ法とその周辺とR
 

Viewers also liked

エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについてエクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについてHiroshi Shimizu
 
ベイズ統計モデリングと心理学
ベイズ統計モデリングと心理学ベイズ統計モデリングと心理学
ベイズ統計モデリングと心理学Shushi Namba
 
データ解析のための統計モデリング入門10章前半
データ解析のための統計モデリング入門10章前半データ解析のための統計モデリング入門10章前半
データ解析のための統計モデリング入門10章前半Shinya Akiba
 
2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)
2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)
2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)Mizumoto Atsushi
 
Rによるやさしい統計学第20章「検定力分析によるサンプルサイズの決定」
Rによるやさしい統計学第20章「検定力分析によるサンプルサイズの決定」Rによるやさしい統計学第20章「検定力分析によるサンプルサイズの決定」
Rによるやさしい統計学第20章「検定力分析によるサンプルサイズの決定」Takashi J OZAKI
 
rstanで個人のパラメーターを推定した話
rstanで個人のパラメーターを推定した話rstanで個人のパラメーターを推定した話
rstanで個人のパラメーターを推定した話Yuya Matsumura
 
階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す
階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す
階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す. .
 
とある病んだ院生の体内時計(サーカディアンリズム)
とある病んだ院生の体内時計(サーカディアンリズム)とある病んだ院生の体内時計(サーカディアンリズム)
とある病んだ院生の体内時計(サーカディアンリズム). .
 
NagoyaStat#7 StanとRでベイズ統計モデリング(アヒル本)4章の発表資料
NagoyaStat#7 StanとRでベイズ統計モデリング(アヒル本)4章の発表資料NagoyaStat#7 StanとRでベイズ統計モデリング(アヒル本)4章の発表資料
NagoyaStat#7 StanとRでベイズ統計モデリング(アヒル本)4章の発表資料nishioka1
 
Stanでpsychophysics──階層ベイズモデルで恒常法データを分析する──【※Docswellにも同じものを上げています】
Stanでpsychophysics──階層ベイズモデルで恒常法データを分析する──【※Docswellにも同じものを上げています】Stanでpsychophysics──階層ベイズモデルで恒常法データを分析する──【※Docswellにも同じものを上げています】
Stanでpsychophysics──階層ベイズモデルで恒常法データを分析する──【※Docswellにも同じものを上げています】Hiroyuki Muto
 
マルチレベルモデル講習会 理論編
マルチレベルモデル講習会 理論編マルチレベルモデル講習会 理論編
マルチレベルモデル講習会 理論編Hiroshi Shimizu
 
NagoyaStat #5 データ解析のための
統計モデリング入門 第10章
NagoyaStat #5 データ解析のための
統計モデリング入門 第10章NagoyaStat #5 データ解析のための
統計モデリング入門 第10章
NagoyaStat #5 データ解析のための
統計モデリング入門 第10章nishioka1
 
Osaka.Stan #3 Chapter 5-2
Osaka.Stan #3 Chapter 5-2Osaka.Stan #3 Chapter 5-2
Osaka.Stan #3 Chapter 5-2Takayuki Goto
 
Rで階層ベイズモデル
Rで階層ベイズモデルRで階層ベイズモデル
Rで階層ベイズモデルYohei Sato
 
StanとRで折れ線回帰──空間的視点取得課題の反応時間データを説明する階層ベイズモデルを例に──【※Docswellにも同じものを上げています】
StanとRで折れ線回帰──空間的視点取得課題の反応時間データを説明する階層ベイズモデルを例に──【※Docswellにも同じものを上げています】StanとRで折れ線回帰──空間的視点取得課題の反応時間データを説明する階層ベイズモデルを例に──【※Docswellにも同じものを上げています】
StanとRで折れ線回帰──空間的視点取得課題の反応時間データを説明する階層ベイズモデルを例に──【※Docswellにも同じものを上げています】Hiroyuki Muto
 
【読書会資料】『StanとRでベイズ統計モデリング』Chapter12:時間や空間を扱うモデル
【読書会資料】『StanとRでベイズ統計モデリング』Chapter12:時間や空間を扱うモデル【読書会資料】『StanとRでベイズ統計モデリング』Chapter12:時間や空間を扱うモデル
【読書会資料】『StanとRでベイズ統計モデリング』Chapter12:時間や空間を扱うモデルMasashi Komori
 
データ解析のための統計モデリング入門 1~2章
データ解析のための統計モデリング入門 1~2章 データ解析のための統計モデリング入門 1~2章
データ解析のための統計モデリング入門 1~2章 itoyan110
 
R stan導入公開版
R stan導入公開版R stan導入公開版
R stan導入公開版考司 小杉
 
K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法の紹介
K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法の紹介K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法の紹介
K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法の紹介Takeshi Mikami
 

Viewers also liked (20)

エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについてエクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
 
ベイズ統計モデリングと心理学
ベイズ統計モデリングと心理学ベイズ統計モデリングと心理学
ベイズ統計モデリングと心理学
 
データ解析のための統計モデリング入門10章前半
データ解析のための統計モデリング入門10章前半データ解析のための統計モデリング入門10章前半
データ解析のための統計モデリング入門10章前半
 
2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)
2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)
2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)
 
Rによるやさしい統計学第20章「検定力分析によるサンプルサイズの決定」
Rによるやさしい統計学第20章「検定力分析によるサンプルサイズの決定」Rによるやさしい統計学第20章「検定力分析によるサンプルサイズの決定」
Rによるやさしい統計学第20章「検定力分析によるサンプルサイズの決定」
 
rstanで個人のパラメーターを推定した話
rstanで個人のパラメーターを推定した話rstanで個人のパラメーターを推定した話
rstanで個人のパラメーターを推定した話
 
階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す
階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す
階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す
 
とある病んだ院生の体内時計(サーカディアンリズム)
とある病んだ院生の体内時計(サーカディアンリズム)とある病んだ院生の体内時計(サーカディアンリズム)
とある病んだ院生の体内時計(サーカディアンリズム)
 
NagoyaStat#7 StanとRでベイズ統計モデリング(アヒル本)4章の発表資料
NagoyaStat#7 StanとRでベイズ統計モデリング(アヒル本)4章の発表資料NagoyaStat#7 StanとRでベイズ統計モデリング(アヒル本)4章の発表資料
NagoyaStat#7 StanとRでベイズ統計モデリング(アヒル本)4章の発表資料
 
Stanでpsychophysics──階層ベイズモデルで恒常法データを分析する──【※Docswellにも同じものを上げています】
Stanでpsychophysics──階層ベイズモデルで恒常法データを分析する──【※Docswellにも同じものを上げています】Stanでpsychophysics──階層ベイズモデルで恒常法データを分析する──【※Docswellにも同じものを上げています】
Stanでpsychophysics──階層ベイズモデルで恒常法データを分析する──【※Docswellにも同じものを上げています】
 
マルチレベルモデル講習会 理論編
マルチレベルモデル講習会 理論編マルチレベルモデル講習会 理論編
マルチレベルモデル講習会 理論編
 
NagoyaStat #5 データ解析のための
統計モデリング入門 第10章
NagoyaStat #5 データ解析のための
統計モデリング入門 第10章NagoyaStat #5 データ解析のための
統計モデリング入門 第10章
NagoyaStat #5 データ解析のための
統計モデリング入門 第10章
 
Osaka.Stan #3 Chapter 5-2
Osaka.Stan #3 Chapter 5-2Osaka.Stan #3 Chapter 5-2
Osaka.Stan #3 Chapter 5-2
 
Rで階層ベイズモデル
Rで階層ベイズモデルRで階層ベイズモデル
Rで階層ベイズモデル
 
StanとRで折れ線回帰──空間的視点取得課題の反応時間データを説明する階層ベイズモデルを例に──【※Docswellにも同じものを上げています】
StanとRで折れ線回帰──空間的視点取得課題の反応時間データを説明する階層ベイズモデルを例に──【※Docswellにも同じものを上げています】StanとRで折れ線回帰──空間的視点取得課題の反応時間データを説明する階層ベイズモデルを例に──【※Docswellにも同じものを上げています】
StanとRで折れ線回帰──空間的視点取得課題の反応時間データを説明する階層ベイズモデルを例に──【※Docswellにも同じものを上げています】
 
【読書会資料】『StanとRでベイズ統計モデリング』Chapter12:時間や空間を扱うモデル
【読書会資料】『StanとRでベイズ統計モデリング』Chapter12:時間や空間を扱うモデル【読書会資料】『StanとRでベイズ統計モデリング』Chapter12:時間や空間を扱うモデル
【読書会資料】『StanとRでベイズ統計モデリング』Chapter12:時間や空間を扱うモデル
 
データ解析のための統計モデリング入門 1~2章
データ解析のための統計モデリング入門 1~2章 データ解析のための統計モデリング入門 1~2章
データ解析のための統計モデリング入門 1~2章
 
Osaka.stan#2 chap5-1
Osaka.stan#2 chap5-1Osaka.stan#2 chap5-1
Osaka.stan#2 chap5-1
 
R stan導入公開版
R stan導入公開版R stan導入公開版
R stan導入公開版
 
K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法の紹介
K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法の紹介K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法の紹介
K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法の紹介
 

Similar to StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章)

理科教育学研究のための統計分析入門
理科教育学研究のための統計分析入門理科教育学研究のための統計分析入門
理科教育学研究のための統計分析入門Hiroshi Unzai
 
Rm20150513 4key
Rm20150513 4keyRm20150513 4key
Rm20150513 4keyyouwatari
 
媒介分析について
媒介分析について媒介分析について
媒介分析についてHiroshi Shimizu
 
第一回統計学勉強会@東大駒場
第一回統計学勉強会@東大駒場第一回統計学勉強会@東大駒場
第一回統計学勉強会@東大駒場Daisuke Yoneoka
 
Rで架空データの発生
Rで架空データの発生Rで架空データの発生
Rで架空データの発生Makoto Hirakawa
 
Introduction to statistics
Introduction to statisticsIntroduction to statistics
Introduction to statisticsKohta Ishikawa
 
K020 appstat201202
K020 appstat201202K020 appstat201202
K020 appstat201202t2tarumi
 
予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル
予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル
予測型戦略を知るための機械学習チュートリアルYuya Unno
 
統計処理環境Rで学ぶ 言語研究のための統計入門
統計処理環境Rで学ぶ言語研究のための統計入門統計処理環境Rで学ぶ言語研究のための統計入門
統計処理環境Rで学ぶ 言語研究のための統計入門corpusling
 
PRML輪読#2
PRML輪読#2PRML輪読#2
PRML輪読#2matsuolab
 
SEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデル
SEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデルSEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデル
SEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデルMasaru Tokuoka
 

Similar to StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章) (15)

理科教育学研究のための統計分析入門
理科教育学研究のための統計分析入門理科教育学研究のための統計分析入門
理科教育学研究のための統計分析入門
 
Rm20150513 4key
Rm20150513 4keyRm20150513 4key
Rm20150513 4key
 
媒介分析について
媒介分析について媒介分析について
媒介分析について
 
第一回統計学勉強会@東大駒場
第一回統計学勉強会@東大駒場第一回統計学勉強会@東大駒場
第一回統計学勉強会@東大駒場
 
Rで架空データの発生
Rで架空データの発生Rで架空データの発生
Rで架空データの発生
 
Introduction to statistics
Introduction to statisticsIntroduction to statistics
Introduction to statistics
 
K020 appstat201202
K020 appstat201202K020 appstat201202
K020 appstat201202
 
1 2.t検定
1 2.t検定1 2.t検定
1 2.t検定
 
Regression2
Regression2Regression2
Regression2
 
予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル
予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル
予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル
 
統計処理環境Rで学ぶ 言語研究のための統計入門
統計処理環境Rで学ぶ言語研究のための統計入門統計処理環境Rで学ぶ言語研究のための統計入門
統計処理環境Rで学ぶ 言語研究のための統計入門
 
SappoRoR #3 (2014) R入門
SappoRoR #3 (2014) R入門SappoRoR #3 (2014) R入門
SappoRoR #3 (2014) R入門
 
PRML輪読#2
PRML輪読#2PRML輪読#2
PRML輪読#2
 
Tokyor24 doradora09
Tokyor24 doradora09Tokyor24 doradora09
Tokyor24 doradora09
 
SEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデル
SEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデルSEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデル
SEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデル
 

More from Hiroshi Shimizu

SapporoR#6 初心者セッションスライド
SapporoR#6 初心者セッションスライドSapporoR#6 初心者セッションスライド
SapporoR#6 初心者セッションスライドHiroshi Shimizu
 
glmmstanパッケージを作ってみた
glmmstanパッケージを作ってみたglmmstanパッケージを作ってみた
glmmstanパッケージを作ってみたHiroshi Shimizu
 
rstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみた
rstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみたrstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみた
rstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみたHiroshi Shimizu
 
Rで潜在ランク分析
Rで潜在ランク分析Rで潜在ランク分析
Rで潜在ランク分析Hiroshi Shimizu
 
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方Hiroshi Shimizu
 
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方Hiroshi Shimizu
 
マルチレベルモデル講習会 実践編
マルチレベルモデル講習会 実践編マルチレベルモデル講習会 実践編
マルチレベルモデル講習会 実践編Hiroshi Shimizu
 
Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3
Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3
Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3Hiroshi Shimizu
 
エクセルで統計分析2 HADの使い方
エクセルで統計分析2 HADの使い方エクセルで統計分析2 HADの使い方
エクセルで統計分析2 HADの使い方Hiroshi Shimizu
 
エクセルで統計分析4 因子分析のやり方
エクセルで統計分析4 因子分析のやり方エクセルで統計分析4 因子分析のやり方
エクセルで統計分析4 因子分析のやり方Hiroshi Shimizu
 
エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方
エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方
エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方Hiroshi Shimizu
 
Mplusの使い方 中級編
Mplusの使い方 中級編Mplusの使い方 中級編
Mplusの使い方 中級編Hiroshi Shimizu
 
Mplusの使い方 初級編
Mplusの使い方 初級編Mplusの使い方 初級編
Mplusの使い方 初級編Hiroshi Shimizu
 

More from Hiroshi Shimizu (16)

Stanでガウス過程
Stanでガウス過程Stanでガウス過程
Stanでガウス過程
 
SapporoR#6 初心者セッションスライド
SapporoR#6 初心者セッションスライドSapporoR#6 初心者セッションスライド
SapporoR#6 初心者セッションスライド
 
Tokyo r53
Tokyo r53Tokyo r53
Tokyo r53
 
glmmstanパッケージを作ってみた
glmmstanパッケージを作ってみたglmmstanパッケージを作ってみた
glmmstanパッケージを作ってみた
 
rstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみた
rstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみたrstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみた
rstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみた
 
Rで潜在ランク分析
Rで潜在ランク分析Rで潜在ランク分析
Rで潜在ランク分析
 
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方
 
Latent rank theory
Latent rank theoryLatent rank theory
Latent rank theory
 
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方
 
マルチレベルモデル講習会 実践編
マルチレベルモデル講習会 実践編マルチレベルモデル講習会 実践編
マルチレベルモデル講習会 実践編
 
Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3
Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3
Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3
 
エクセルで統計分析2 HADの使い方
エクセルで統計分析2 HADの使い方エクセルで統計分析2 HADの使い方
エクセルで統計分析2 HADの使い方
 
エクセルで統計分析4 因子分析のやり方
エクセルで統計分析4 因子分析のやり方エクセルで統計分析4 因子分析のやり方
エクセルで統計分析4 因子分析のやり方
 
エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方
エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方
エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方
 
Mplusの使い方 中級編
Mplusの使い方 中級編Mplusの使い方 中級編
Mplusの使い方 中級編
 
Mplusの使い方 初級編
Mplusの使い方 初級編Mplusの使い方 初級編
Mplusの使い方 初級編
 

StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章)