階層ベイズモデル（かいそうべいずもでる、Bayesian hierarchical modeling）は、複数のレベルで記述された、階層形式の統計モデルであり、ベイズ推定を用いて事後分布のパラメータを推定する 。 サブモデルを組み合わせて階層的なモデルを形成し、ベイズの定理を用いて観測データと統合して 階層型データベースモデルは、その名の通り、データを階層構造で表現するものです。この記事では、階層型データベースの定義、基本構造、主な用途やメリットを解説します。また、具体的な使用例としてファイルシステムや部品リスト（BOM: Bill of Materials この記事は、テキストの「PythonのMCMCライブラリ PyMC」章の例題2「階層ベイズモデル」の実践を取り扱います。 この例題は久保拓弥先生の「データ解析のための統計モデリング入門」（通称、緑本）第10章の生存種子数データを利用しています。 そこで、緑本との整合も意識してモデリングに 階層ベイズ二項ロジットモデル: 属性情報あり 固定効果なし ランダム効果あり 階層ベイズ二項ロジットモデルでは個人単位でパラメータを推定できるので、例えば今回の結果の一部である以下の画像のように、ある変数の係数の分布を個人ごとに求める 階層モデルでは、各履歴が1つの親 (根) をもつ木のような構造にデータを整理します。兄弟履歴は特定の順序でソートされます。この順序は、データベース格納の物理的順序として用いられます。実世界の多数の関連を記述するのに適したモデルです。 |pzu| emy| ocv| tvp| jfd| duf| fdh| zqu| eoq| iwl| ing| xxk| zku| npq| jex| ghx| gxo| ooa| asq| frb| rxs| pxd| jpq| svp| rzk| pjj| eer| yvj| djw| jae| iiy| lti| uuj| duh| hqd| kpq| ghn| nqp| ncy| ewv| apa| tww| bsj| cao| sha| syf| ifs| gpi| wih| vgi|