• • 解説記事の例題である 階層ベイズモデル (ベイズモデル 2) の「二種類のパラメーター」である 大域的パラメーター (global parameter) と局所的パラメーター (local parameter) について，この例題にあわせて説明する図です．

    • 大域的パラメーターはデータ全体を説明するようなパラメーターです． beta1 と beta2 はそれぞれ「全県に共通する」一年目の平均身長と一年間の増分です （給食乙の効果 beta3 の図示は省略してます）．

    • 大域的パラメーター のひとつである 標準偏差 sd (実際には sd1 と sd2 があるけど省略）は， 次に説明する局所的パラメーターたちを「しばる」パラメーターです． sd の大小は県差の大小をあらわします．

    • 局所的パラメーター r1, r2, ..., r10 は各県ごとの「ずれ」つまり 「県ごとの差」です（県ごとの差の局所的パラメーターには二種類ありますが， この図では省略）

参考文献

• • 「データ解析のための統計モデリング入門」 久保サイト

  • MCMC の収束診断については簡単ながら上の教科書，あるいは「講義のーと」なんかを参照してください

  • 伊庭さんの本もぜひ読んでみてください:

    • • 岩波講座 物理の世界 物理と情報〈3〉ベイズ統計と統計物理

      • 計算統計 2 マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺 (統計科学のフロンティア 12)

MCMC サンプリングソフトウェア JAGS について

• • JAGS ソースコード source forge ダウンロードペイジ

  • 開発者 Martyn Plummer さんの JAGS News

久保の自己紹介など

• • 北大の環境科学院というところで，生態学なんかの統計モデリングを研究しています

  • web site: KuboWeb

  • twitter: @KuboBook