分布から見た線形モデル・GLM・GLMM

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)

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

RRRR
StanStanStanStan
または

RRRR
StanStanStanStan
sr=0.1
sr=1 sr=3

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

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！

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

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

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