最近ベイズ統計学を勉強しています。
「基礎からのベイズ統計学」という本のサンプルコードを利用したベイズ推定（パラメータの推定）を実行する手順をまとめておきます。
基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門
- 作者: 豊田秀樹
- 出版社/メーカー: 朝倉書店
- 発売日: 2015/06/25
- メディア: 単行本
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環境の確認
以下のような環境でStanを利用します。
- OS：Linux（Ubuntu16.04）
- Rのバージョン:3.2.3
Stan利用のための環境構築
まずは、Stanを利用できるように環境構築します。
Rを立ち上げ、以下のようなコマンドを実行し、「inline」と「Rcpp」というパッケージをインストールします。
これらのパッケージは、RからC++コンパイラを実行できるようにするためのものです。（StanがC++ベースのパッケージのため）
install.packages("inline")
install.packages("Rcpp")次に、以下のようなコマンドを実行し、Stanをインストールします。（5分くらいかかりました）
library(inline)
library(Rcpp)
install.packages("rstan", dependencies=TRUE)以上で、環境構築は完了です。
利用するコードについて
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朝倉書店｜ 基礎からのベイズ統計学 ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門
上記サイトからコードはそのまんまダウンロードできます。
章番号6.1.1 のサンプルコードを利用します。
- data611.R（パラメータを推定するためのデータ）
- model611.stan（stanコード）
- chap6.R（Rコード）
パラメータを推定するためのデータ（data611.R）とStanコード（model611.stan）は、以下のように外部ファイルとしてRの作業ディレクトリに保存しておきましょう。
（現在の作業ディレクトリは getwd()、作業ディレクトリの設定は setwd() でできます。）
次章で、Rからdata611.R と model611.stan を呼び出してStanプログラムを実行することになります。
なお、Stanコードの解説は以下サイトが参考になりました。
logics-of-blue.com
Stanによるベイズ推定の実行
chap6.R に書いてあるコードを実行します。
今回は、平均と分散の2つのパラメータを推定したいので、ちょこっと書き換えたものを載せておきます。
# chap6.R
###6.1.1 正規分布の平均と分散に関する推測
library(rstan)
source("data611.R")
scr<-"model611.stan"
data <-list(N=N, x=x)
par<-c("mu","sigma")
war<-1000 #バーンイン期間
ite<-11000 #サンプル数
see<-12345 #シード
dig<-3 #有効数字
cha<-1 #チェーンの数
fit <- stan(file = scr, data = data, iter=ite, seed=see, warmup=war,
pars=par,chains=cha)
print(fit,pars=par,digits_summary=dig)
traceplot(fit,inc_warmup=F)
plot(fit)traceplotによる、平均と分散の推移は以下のようになりました。
以上です。
