生態学のデータ解析 - 数学セミナー2007

数学セミナー 2007 年 11 月号 特集「統計科学のすすめ(その2)」の紹介

特集――統計科学のすすめ[その2]

平均値から個性へ／統計的モデリングのひらく世界像

伊庭幸人　8

階層モデルで「個性」をとらえる

久保拓弥　16

個人差・地域差をとりこむ統計科学／医学分野の事例

丹後俊郎　23

全体モデルから局所モデルへ／状態空間モデルとシミュレーション

樋口知之　30

生きた言葉をモデル化する／自然言語処理と数学の接点

持橋大地　37

ポスト近代科学としての統計科学

田邉國士　44

ブックレビュー／情報量規準・ベイズ統計・MCMC

伊庭幸人　50

このペイジでは， この特集で私が書いた解説記事 「階層モデルで個性をとらえる」 (久保) で とりあつかった例題データとその解析プログラム (R 用) を公開しています．

• 原稿ファイル (PDF file, 0.1MB, 2007 年版です)
  • この原稿ファイルの頒布もと: 北大 HUSCAP http://eprints.lib.hokudai.ac.jp/dspace/handle/2115/34685

関連リンク

• ベイズ統計 & MCMC
• R のインストール (R は誰でも無料で自由に使えるフリーなソフトウェアです)

例題のデータとプログラム

• 架空植物の種子結実データ (RData 版): d.RData
  • R の load("d.RData") で読みこむ
• 架空植物の種子結実データ (CSV 版): d.csv
  • R の read.csv("d.csv") で読みこむ
• 経験ベイズ法 (GLMM) でパラメータを最尤推定する R コード
  • データは上の d.RData を使う
  • glmmML package のインストールが必要

    load("d.RData") # データよみこみ
    library(glmmML)
    glmmML(y ~ 1, data = d, family = binomial, cluster = d$plant.ID)

• Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 法でパラメータの事後分布を推定する R コード
  • データは上の d.RData を使う
  • R2WinBUGS package と coda package が必要
    • WinBUGS をインストールしておく必要もある
  • R コード: runbugs.R (テキストファイル)
  • BUGS コード: model.bug.txt (テキストファイル)
  • R 内で runbugs.R を実行すると推定計算結果が得られる

ベイズモデリングの世界 (2018 年 1 月, 岩波書店)

• 2007 年版の原稿を改訂・再編集したもの
• Link: https://www.iwanami.co.jp/book/b341709.html

Stan 例題を追加?

• (準備中?)