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Stanで、負の二項分布へのあてはめと予測区間の描画 [統計]

Rのglm.nb()では予測区間を求めるのがけっこう面倒そうなので、Stanでやってみたメモです。

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過分散データに負の二項分布のモデルをあてはめ [統計]

過分散データに負の二項分布のモデルをあてはめて、p値をみてみました。MASSパッケージのglm.nb関数を使用。

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過分散データへのGLM適用時のAICによるモデル選択 [統計]

こんどは、過分散データにGLMを適用して、AICでモデル選択するとどうなるかをためしました。前提として、「AICは正しいモデルを選ぶためのものではない」ことに注意。

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タグ:AIC GLM
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過分散データへのGLM適用時のp値 [統計]

つづいて、過分散データにGLM(誤差構造はポアソン分布、リンク関数はlog)を適用したときの検定はどうなるか、をやってみます。

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タグ:GLM
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過分散データへのGLM適用時のパラメータ推定値 [統計]

過分散データをむりやりGLMにあてはめたとき、パラメータの推定値がどうなるか実験してみました。

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タグ:glmm GLM
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[Stan] 分散を階層化したモデル [統計]

分散を階層化したモデルのメモ。

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タグ:STAn
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Stan example models/BPA 2.13化 [統計]

先日の Bayesian Population Analysis using WinBUGS のStan移植版の更新ですが、Stan 2.13で導入されたcompound declarationもとりいれて完了しました。

stan-dev/example-models/BPA

12.3節のN-mixutureモデルをを二変量ポアソンモデルで実装しなおしたのが、もっとも効率があがったところです。



タグ:STAn
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[Stan] 2回測定のN-mixture model, bivariate Poisson distribution (2) [統計]

きのうのモデルですが、Stan組込みの確率質量関数をつかった方が、理解しやすくて、さらに はやいようなので、そのようにしました。

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タグ:STAn
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[Stan] 2回測定のN-mixture model, bivariate Poisson distribution [統計]

ある生物の個体数を測定するとします。調査箇所数がRで、調査箇所iの個体数Niは、平均λのポアソン分布にしたがうとします。各調査地でT回の観測をおこないます。検出確率をpとすると、調査箇所it回目の観測数はbinominal(Ni, p)にしたがいます。すなわち
Ni ~ Poisson(λ)
Yi,t ~ Binomial(Ni, p)
こうしたデータからλpを推定します。

Stanでは離散パラメーターがあつかえないので、Nを周辺化してモデリングしていましたが、multivariate Poisson分布でモデリングできるというので、そちらで実装してみました。ただし、ここではT=2とします。

参考にしたところ

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タグ:STAn
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Stan example models/BPA の 2.10化 [統計]

stan-dev/example-models/BPAのモデルを2.10記法に更新する作業をボチボチとはじめました。ついでに、効率化もしていこうと思います。

タグ:STAn
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