春休みに入り、通知票の発送や指導要録作成等の事務処理に追われていますが、気持ち的には「あ〜令和5年度も終わりやな～」って感じでゆったり時間が流れています。高校生のみなさん、ちゃんと勉強してますかね?🙂
最近読み出した「モンテカルロ統計計算」という本ですが、ベイズ統計学の基本に始まり、乱数、モンテカルロ積分、MCMC…といった構成です。Rの実装例が豊富に織り交ぜてあり、理論的に難解な部分もありつつ、楽しい内容になっています。
ベイズ統計学では、モデルの事後確率を用いてその妥当性を評価しますが、その基準の一つにベイズ因子があります。今回はその例として取り上げられている、線形回帰モデルの評価について、自分の中で少しスッキリできた内容をまとめてみました。ご意見等よろしくお願いします。
