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cocolog:91836101

「JAGS でモンティ・ホール問題を解く」という記事を書いた。R 言語とベイズ統計モデリングの JAGS の練習として。まだ、JAGS の勉強をしようとしてぜんぜんしていない段階なので、これでいいのか自信がないが…。 (JRF 9443)

JRF 2020年4月18日 (土)

記事は↓。

《JAGS でモンティ・ホール問題を解く》
http://jrf.cocolog-nifty.com/software/2020/04/post-7e9b97.html

JRF2020/4/186555

……。

新型コロナウィルスに関するシミュレーションの「追実験」をしていると [cocolog:91824909] に書いた。

特に、↓の JAGS の記事を見て、こんなソフトがあるのかと驚いた。

《COVID-19 日本国内の潜在的な陽性者数を推定する試み - StatModeling Memorandum》
http://statmodeling.hatenablog.com/entry/covid19-estimate-total-number-of-positives-in-japan

JRF2020/4/187560

私の関心のある確率分野で、Prolog みたいな推論ができる…と関心を持った。そして目標として「志村けん問題」(↓)を扱いたいと思った。

《志村けんのパラドックス - アスペ日記》
https://takeda25.hatenablog.jp/entry/2020/03/28/083257

JRF2020/4/180653

その前に練習としていいものはないかと考えたところ、前に記事も書いた(↓)モンティ・ホール問題がいいのではないか、と思いついた。

《モンティ・ホール問題または三囚人問題の拡張とその確率操作シミュレーション》
http://jrf.cocolog-nifty.com/software/2016/08/post.html

JRF2020/4/182811

あとは一番上の記事に書いてあるとおりで、はじめてなので苦労しながら結果を出した。

JRF2020/4/185964

……。

実は「志村けん問題」についても、ある程度、結果は出ている。

100人の村で、5人に1人の有名人が感染症にかかったら、そうでない場合よりも感染が広がっているか…という問題で、広がっていると言って間違いではない…という結果は得ている。

JRF2020/4/187298

しかし、その信頼度などをどう測ればよいかが、私にはわかっておらず、JAGS やベイズ統計モデリングについてもう少し勉強してから、記事にするつもり。

モンティ・ホール問題も勉強してからにしようかとも思ったが、ここのところ記事を書いてなかったし、あかんところがあったら、あとで修正すればいいかという軽い気持ちで、先に公開してしまった。

JRF2020/4/184575

……。

一点、JAGS を用いるときの注意点。

rjags で、jags.model するとき、

Node inconsistent with parents

…というエラーは初期値の設定をミスっているものと考えてよさそうだ。初期値に inconsistency があるということで、たいてい初期値をさらに詳しく与える必要があるときに出ていた。

JRF2020/4/185691

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