【MCMC法】ハミルトニアンモンテカルロをわかりやすく解説｜ベイズ統計学
ベイズ統計学におけるMCMC法の一つ「ハミルトニアンモンテカルロ（HMC）」について、その仕組みとMH法との違いをわかりやすく解説。物理学のハミルトニアン力学を応用した効率的なサンプリング手法とleap-frog法までを学びます。
ランダムウォーク
【完全ガイド】MCMC法についてわかりやすく解説|ベイズ推定
【MCMC法の完全ガイド】ベイズ推定で用いられるMCMC法（マルコフ連鎖モンテカルロ法）を基礎からわかりやすく解説。ベイズの定理、次元の呪い、マルコフ連鎖の概念から、具体的なMHアルゴリズムまでを網羅します。
【統計検定準一級】ランダムウォークとマルチンゲールの話。
こんにちは、青の統計学です。 統計検定準一級では、「この確立過程Sは、マルチンゲールかどうか？」という問題が出ることがあります。 マルコフ性と並んで登場する「マルチンゲール」に、とっつきにくさを感じた方も多いと思います。…
【時系列】ARモデルをわかりやすく解説|Yule-Walker法や最尤法も
こんにちは、青の統計学です。 今回解説するのは、時系列モデルの基礎であるARモデルです。 まずは数式を見てみましょう。 ARモデル(autoregression model) $$y_{n} =…
