1. 分布から見た
線形モデル・GLM・GLMM
2014.7.12
@berobero11
第3回BUGS/Stan勉強会(#TokyoBUGS)

2. 線形モデル （分散分析）
LLLLinear MMMModel
一般化線形モデル
Generalized LLLLinear MMMModel
一般化線形混合モデル
Generalized Linear Mixed Model

4. RRRR
StanStanStanStan
または

6. RRRR
StanStanStanStan

7. RRRR
StanStanStanStan

8. RRRR
StanStanStanStan

10. RRRR
StanStanStanStan
sr=0.1
sr=1 sr=3

11. RRRR
StanStanStanStan
sr=0.1
sr=1 sr=3

12. RRRR
StanStanStanStan
sr=0.1
sr=1 sr=1.5
(なし)

13. ここまでの分布で実現できそうになかったら…
BUGS/Stanでもっと自由な統計モデリングへ！

14. 時系列
トピックモデル
空間相関
勝敗
etc.etc.etc.etc.
Zero-Inflated Poisson

15. 参考情報 (予定含む)
• 久保 拓弥 著 『データ解析のための統計モデリング入門』
– http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/IwanamiBook.html
– http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/IwanamiBookErrata.html
• 線形モデル, GLM, GLMMについては同じく久保先生のサイト
– http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/FaqAnova.html
– http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/LinksGlm.html
– http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/FaqGlm.html
– http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/LinksGlmm.html
– GLMは今回とりあげなかったlink関数もいくつか使えます.
もう少しだけ色々な分布ができます.
• 図を描くのに使ったRコード・パラメータの値など本資料の記事
– http://heartruptcy.blog.fc2.com/blog-entry-154.html