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cocolog:91888253

John K. Kruschke 『ベイズ統計モデリング - R, JAGS, Stan によるチュートリアル 原著第2版』をザッと読んだ。高くてデカい本。「新しい統計」の時代を感じた。 (JRF 1991)

JRF 2020年5月 8日 (金)

『ベイズ統計モデリング - R, JAGS, Stan によるチュートリアル 原著第2版』(John K. Kruschke 著, 前田 和寛 & 小杉 考司 監訳, 共立出版, 2017年)
https://www.amazon.co.jp/dp/4320113160
https://7net.omni7.jp/detail/1106794107

JRF2020/5/84566

原著は Kruschke 『Doing Baysian Data Analysis, A Tutorial with R, JAGS and Stan 2nd Edition』(Elsevir, 2015年, 2011年)。

JRF2020/5/80843

↓が日本語版の情報サイトだが、更新がなくほぼ情報がない。

《ベイズ統計モデリング-R,JAGS,Stanによるチュートリアル- 原著第2版 サポートサイト - このサイトについて》
https://kazutan.github.io/DBDA2E-ja/about.html

JRF2020/5/81916

↓が英語版の情報サイト。ここにはエクササイズの解答も 18章までだが、ある。

《Software, with programs for book - Doing Bayesian Data Analysis》
https://sites.google.com/site/doingbayesiandataanalysis/

JRF2020/5/82767

なお、私が買った本は、2018年9月25日の初版2刷だが、Amazon 評で書かれている間違いや、日本語版の情報サイトに載っている正誤表などは、全部修正済みだった。

Amazon 評では、訳に問題があるという論が多いが、修正されたためか、私はあまりそうは感じなかった。

JRF2020/5/85043

高い本で、買うのに気合いが必要だったが、↓で JAGS を使っていて、JAGS に関する本ならこれで決まりということらしいので、エイヤッと買うことにした。私には統計ができないというコンプレックスがあり、学習理論などからベイズ理論に最近興味がわきだしたという面もあった。

《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

JRF2020/5/83861

目標としては、「志村けん問題」(↓)を JAGS を使って解くこと。

《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

この本を読んでる途中、それはほぼ達成されたが、そのことについては、もうすぐ別の記事で書くと思う。

JRF2020/5/85952

デカくて、分厚い本なので、ザッとしか読んでないが、それでも読むのに時間がかかった。

メトロポリス・ヘイスティングス法や HMC の説明は別の本で少し読んでいたので、理論的なところもわりと理解できたほうだと思うが、この本の記述だけで理解できるかというとあやしいとは思った。

JRF2020/5/88159

NHST (帰無仮説検定) は私の不得意とするところだが、それについてはほとんど載っておらず、「新しい方法」としてのベイズ統計モデリングが載っていて、「新しい統計」の時代に希望を感じた。が、カテゴリカルな予測変数の β の和を 0 にする理由などはよくわからないなど、私の理解が追いつかない面もやっぱりあった。

JRF2020/5/82065

……。

2刷でも残った間違いに対する正誤表的な内容が中心になるが、ここからは細かいところを。

JRF2020/5/88302

……。

>サンプリングされた値が 0 と p移動 であるなら、<(p.155)

ここは「0 と p移動 の間であるなら」などであるはず。

JRF2020/5/89874

……。

>この適応的な段階でのステップは事後分布を代表するためには使用されない。<(p.165)

この本には、thinning (間引き) をできるならすべきでないことや、バーンイン(Burn-in, update)期間に関する説明はあるが、JAGS に与える n.adapt (adaptation)の説明がこの短い記述以外にない。↓によると、JAGS 内部のパラメータの調整にかかる期間で、バーンインよりも長くするべき…みたいなことらしいが…。

JRF2020/5/80072

《r2jags - How to interpret some syntax (n.adapt, update..) in jags? - Stack Overflow》
https://stackoverflow.com/questions/38701100/how-to-interpret-some-syntax-n-adapt-update-in-jags

JRF2020/5/84960

……。

>Gibbs (1839 - 1903) によって名付けられた。<(p.174)

これは「によって」というよりは「にちなんで」とする方が適切だろう。

JRF2020/5/85993

……。

>(つまり、データににある 0 と 1)<(p.251)

「にに」は「に」。

JRF2020/5/89763

……。

p.270 の式 10.2。Πm でくくっているが、m を i など別の字にしないと変数束縛が意味不明なように私には思える。

JRF2020/5/85055

……。

p.385 のソース。「変感」は誤字で「変換」のはず(2ヶ所)。

JRF2020/5/84227

……。

エクササイズ 13.1

>フリードリヒ・ニーチェの全集から、死後に特に注目を集めた著書である、力への意志 (Nietzshe, 1967) を読んでみよう。ニーチェの意思や力の概念についての数学的定式をベイズ確率理論を用いて示してみよう。統計的検定力の概念が、ニーチェの定式の特殊型であり、その逆もまた然りであることを示そう。あなたの回答を自身のブログに投稿しよう。もしこのエクササイズがあなたを崩壊させなければ、あなたは強くなっているだろう。<(p.403-404)

JRF2020/5/84237

…ってめっちゃ興味があって、英語版のサイトの解答を見たら…。

>If you create an answer to this exercise, please notify Prof. Kruschke.<

…としかなくて、ガッカリ。

JRF2020/5/85677

……。

>これ以降の章を理解する上で需要である。<(p.430)

「需要」→「重要」。

JRF2020/5/89014

……。

もちろん、これ以外にも間違いはあると思うが、そこまで私はしっかり読めなかった…ということで…。

JRF2020/5/81669

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