【目次】StanとRでベイズ統計モデリングをPyMC Ver.5で写経

書籍の著者　松浦健太郎 先生

写経の種類
書籍のプログラム言語 R・Stan を Python・PyMC で書き換えます。

書籍の紹介

この記事は書籍「StanとRでベイズ統計モデリング」（松浦健太郎 著、共立出版、「テキスト」と呼びます）のベイズモデルを用いて、PyMC Ver.5で「実験的」に写経する翻訳的ドキュメンタリーです。

テキストは、2016年10月に発売され、ベイズモデリングのモデル式とプログラミングに関する丁寧な解説とモデリングの改善ポイントを網羅するチュートリアル「実践解説書」です。とても素晴らしい書籍です！
「アヒル本」の愛称で多くのベイジアンに愛されてきた書籍です！

このブログシリーズは、テキストのベイズモデルをPyMC Ver.5に書き換えて実践します。

目次

第４章「StanとRStanをはじめよう」
4.4 単回帰

第５章「基本的な回帰とモデルのチェック」
5.1 重回帰

5.2 二項ロジスティック回帰

5.3 ロジスティック回帰

5.4 ポアソン回帰

第５章 練習問題

第６章「統計モデリングの視点から確率分布の紹介」
さまざまな確率分布

第６章 練習問題

第７章「回帰分析の悩みどころ」
7.1 交互作用

7.2 対数をとるか否か

7.3 非線形の関係

7.5 交絡

7.7 説明変数にノイズを含む

7.8 打ち切り

7.9 外れ値

第８章「階層モデル」
8.1 階層モデルの導入

8.2 複数の階層を持つモデル

8.3 非線形モデルの階層モデル

8.4 ロジスティック回帰の階層モデル

第８章 練習問題

第９章「一歩進んだ文法」
9.3 ベクトルや行列の数学的性質の利用
9.3.1 多変量正規分布

9.3.2 行列演算を使った重回帰

9.4 パラメータの制約
9.4.2 simplex型

9.5 トラブルシューティング
9.5.2 欠損値

第10章「収束しない場合の対処法」
10.1 パラメータの識別可能性
10.1.3 ラベルスイッチング

10.1.4 多項ロジスティック回帰

10.1.5 ウサギとカメ

10.2 弱情報事前分布
10.2.2 正の値を持つパラメータ 前編

10.2.2 正の値を持つパラメータ 後編

10.2.4 分散共分散行列

10.3 再パラメータ化
10.3.1 Nealの漏斗

10.3.2 階層モデル

第11章「離散値をとるパラメータを使う」
11.1 離散パラメータを扱うテクニック

11.2 混合正規分布

11.3 ゼロ過剰ポアソン分布

11.4 Latent Dirichlet Allocation

第11章 練習問題

第12章「時間や空間を扱うモデル」
12.1 状態空間モデルことはじめ

12.2 季節調整項

12.3 変化点検出

12.6 １次元の空間構造

12.7 ２次元の空間構造

12.8 地図を使った空間構造

第12章 練習問題

楽しい写経シリーズの目次

ブログの紹介

note で８つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！

１．のんびり統計

統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。
Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。

２．統計・データ分析とつながる

シリーズ「統計・データ分析とつながる」は、統計・データ分析との「つながり」を発掘して、コラム風に仕立てたブログシリーズです。
生成 AI の力を借りながら、統計・データ分析の入り口をイメージして、自由気ままに書きました。
たとえば…
・日常生活と統計のつながり
・統計検定２級からその先へのつながり
気楽にお読みいただけたら嬉しいです🍀

３．実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で

書籍「たのしいベイズモデリング」・「たのしいベイズモデリング２」の心理学研究に用いられたベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍をはじめ、多くのベイズモデルは Ｒ言語＋Stanで書かれています。
PyMCの可能性を探り出し、手軽にベイズモデリングを実践できるように努めます。
身近なテーマ、イメージしやすいテーマですので、ぜひぜひPyMCで動かして、一緒に楽しみましょう！

４．実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で

書籍「実験！岩波データサイエンスvol.1」の４人のベイジアンによるベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍はベイズプログラミングのイロハをざっくりと学ぶことができる良書です。
楽しくPyMCモデルを動かして、ベイズと仲良しになれた気がします。
みなさんもぜひぜひPyMCで動かして、一緒に遊んで学びましょう！

５．楽しい写経 ベイズ・Python等

ベイズ、Python、その他の「書籍の写経活動」の成果をブログにします。
主にPythonへの翻訳に取り組んでいます。
写経に取り組むお仲間さんのサンプルコードになれば幸いです🍀

６．RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で

書籍「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の時系列分析をPythonとPyMC Ver.5 で実践します。
この書籍には時系列分析のテーマが盛りだくさん！
時系列分析の懐の深さを実感いたしました。
大好きなPythonで楽しく時系列分析を学びます。

７．データサイエンスっぽいことを綴る

統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
統計・データサイエンス書籍にまつわる記事が多いです。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。

８．Python機械学習プログラミング実践記

書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learnとPyTorchの教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。

最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。