しかし,
気をとりなおして原稿の LaTeX ファイルを調査してみることに.
すると,
「一変量」は二回,
「二変量」は一回だけ登場するとわかった!
ch01_introduction.tex: と\idx{変量効果}{へんりょうこうか}
ch01_introduction.tex:多変量のデータをうまくまとめて作図できる Lattice
ch03_glm.tex: \idxbe{共変量}{きょうへんりょう}{covariate}
ch08_mcmcbayes.tex:MCMC アルゴリズムは多変量の確率分布からの巧妙な乱数発生方法であり,
ch08_mcmcbayes.tex:さきほど述べたように多変量の確率分布からの乱数発生なのですが,
ch08_mcmcbayes.tex:この章ではわかりやすい一変量の例題をあつかいます.
ch08_mcmcbayes.tex:このようなモデルの事後分布は多変量の確率分布となるのですが,
ch09_gibbs.tex: 事後分布が多変量確率分布になっていて,
ch09_gibbs.tex: これは $\beta_1$ と $\beta_2$ を確率変数とする二変量確率分布ということです.
ch09_gibbs.tex: これらの事前分布が何か多変量分布 $p(\beta_1, \beta_2)$
ch09_gibbs.tex: 共変量の値の範囲にも依存します.
ch09_gibbs.tex: 多変量確率分布を利用して,
ch09_gibbs.tex:多変量確率分布からひとつの変量をのぞいて,
ch09_gibbs.tex:他の変量すべてを定数とする一変量確率分布です.
ch09_gibbs.tex: 多変量正規分布の分散共分散行列
よーし,
これならば「一変量」「二変量」記法でやってもらうことにしよう.