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階層モデルの分散パラメータの事前分布について発表しました

ひと月ほど前になりますが、基礎からのベイズ統計学入門 輪読会で発表させて頂きました。

タイトルは「階層モデルの分散パラメータの事前分布について」で、Andrew Gelman の論文

• Prior distributions for variance parameters in hierarchical models (PDFリンク)

の内容をまとめたものです。

ベイズ統計において、パラメータの事前分布に何を使うかというのは重要な問題です。

分散パラメータの事前分布には伝統的に逆ガンマ分布が使われますが、この論文によると半コーシー分布を使いましょうとのことです。

発表資料は SlideShare に上げています。

ベイズ統計に興味のある方は、5/19 に 基礎からのベイズ統計学入門 輪読会 #5 最終回 が行われますので参加してみてはいかがでしょうか。テキストは下記です。

また、この本の著者である豊田秀樹先生が、アメリカ統計学会の声明を受けて、新しい本を出版されるようです。要チェックですね。

• 「p値や有意性に拘り過ぎるな、p < 0.05かどうかが全てを決める時代はもう終わらせよう」というアメリカ統計学会の声明 - 東京で働くデータサイエンティストのブログ

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