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「StanとRでベイズ統計モデリング」読書会#2: 参加メモ(途中)

水曜Stan - 「StanとRでベイズ統計モデリング」読書会#2に参加させていただきました。
spml4dm.connpass.com

勉強会メモ
今回は Chapter5(54〜78ページ)のもくもくでした。Chapter5 は基本的な統計モデルの紹介。
以下、大事だと思ったことのメモ。

重回帰:

  • 各推定対象パラメータの大きさが同程度(1程度)になるようにデータをスケーリングしておくといいかも。
  • MCMC に使用したデータの範囲外になる未知データに同じ事後モデルをそのまま適用するべきではない(使用データ範囲外では MCMC の結果が信用できるか全然わからないし、そのまま適用したら「出席率」がマイナスみたいな変なことになったりもするかも)。
  • モデルのあてはまりのよさを絵で確認するには、「観測値—予測値」プロットが y=x の周囲にあるか、MAP残差が想定した分散の正規分布にしたがっているかをみるとよい。

二項ロジスティック回帰:

  • 0〜1 をはみ出しちゃうっていうか出力が 0〜1 になるようにする。
  • (途中)

ロジスティック回帰:

  • (途中)

ポアソン回帰:

  • ポアソン分布は一時間に観測される流れ星の数みたいなやつ。
  • (途中)