マルコフ連鎖モンテカルロ法 の商品レビュー

豊田秀樹【編著】

2022/12/15

どうもしっくりこなかった。題名にあるマルコフ連鎖モンテカルロ法の説明が薄く，構造方程式（SEM）やベイズ統計の実装が多い。後半は具体例をたくさん挙げているが，MCMCを使ったところでだから何という印象だった。

2021/06/10

☆農学部図書館の所蔵はこちらです☆
https://www-lib.shinshu-u.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BA8596323X

2022/06/12

[出典]
MCMC　入門書 - Google Search
https://www.google.com/search?q=MCMC%E3%80%80%E5%85%A5%E9%96%80%E6%9B%B8&client=firefox-b-d&sxsrf=ACYBGNQyJk501zwkvzlUuA4n4s7f-SZmJQ:1579789514305&ei=yqwpXqanEsvM-QaE8YGwDA&start=10&sa=N&ved=2ahUKEwimtMfG9pnnAhVLZt4KHYR4AMYQ8tMDegQIDRAv&biw=1536&bih=797

[備考]
https://www.asakura.co.jp/books/isbn/978-4-254-12697-6/

2009/10/04

ベイズ統計の考え方では観測量のモデルに含まれるパラメータも確率変数と考えることでその推定手法の自由度が増す。
パラメータの分布関数を適当な事前分布から観測量を加味した分布へと漸近させるために
モンテカルロ法で得た値を使って更新していくのがマルコフ連鎖モンテカルロ法である。

前提としているモデルの複雑さに比して測定量が少ないときにその威力を発揮する。
統計モデルの例を多数紹介している。