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目次

Rによるベイジアン動的線型モデル

Rによるベイジアン動的線型モデル (統計ライブラリー)

  • G.Petris(著)/ S.Petrone(著)/ P.Campagnoli(著)/ 和合 肇(監訳)/ 萩原 淳一郎(訳)
  • 1.はじめに:ベイズ推定に関する基本概念
    • 1.1 基本概念
    • 1.2 単純な従属構造
    • 1.3 条件付き分布の統合
    • 1.4 事前分布の選択
    • 1.5 線型回帰モデルにおけるベイズ推定
    • 1.6 マルコフ連鎖モンテカルロ法
    • 演習問題
  • 2.動的線型モデル
    • 2.1 はじめに
    • 2.2 簡単な例
    • 2.3 状態空間モデル
    • 2.4 動的線型モデル
    • 2.5 パッケージdlmにおける動的線型モデル
    • 2.6 非ガウス・非線型状態空間モデルの例
    • 2.7 状態の推定と予測
    • 2.8 予測
    • 2.9 イノベーション過程とモデル検査
    • 2.10 時不変DLMの可制御性と可観測性
    • 2.11 フィルタ安定性
    • 演習問題
  • 3.モデル特定化
    • 3.1 時系列分析の古典的なツール
    • 3.2 時系列分析に対する一変量DLM
    • 3.3 多変量時系列に対するモデル
    • 演習問題
  • 4.パラメータが未知のモデル
    • 4.1 最尤推定
    • 4.2 ベイズ推定
    • 4.3 共役ベイズ推定
    • 4.4 シミュレーションに基づくベイズ推定
    • 4.5 未知の分散
    • 4.6 さらなる例
    • 演習問題
  • 5.逐次モンテカルロ法
    • 5.1 基本的な粒子フィルタ
    • 5.2 補助粒子フィルタ
    • 5.3 未知パラメータがある場合の逐次モンテカルロ
    • 5.4 おわりに
  • A.役に立つ分布
  • B.行列代数:特異値分解

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