ベイズ因子とは？──定義と直感的解釈
ベイズ因子（Bayes Factor）の定義、p値との決定的な違い、そしてJeffreysの基準を用いた直感的解釈を解説。2つの仮説の相対的な支持度を定量化する計算ロジックと、MCMCによる周辺尤度の推定方法についても詳細に解説。
mcmc法
【完全版】MMMを課題設定から考える｜Google Meridian
MMM（マーケティングミックスモデリング）を課題設定・予算最適化から徹底解説。バンダイナムコ事例から、Adstock/Hill関数、収穫逓減といったモデル理論、最新の階層ベイズOSS「Google Meridian」の導入まで、内製化を目指す実務家向けに詳細に解説します。
【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。
【図解あり】ヤコビアンをわかりやすく解説【統計検定】
はじめに こんにちは、青の統計学です。 今回は、ヤコビアンをテーマに解説をします。これは、多変数関数の振る舞いを理解するためのツールであり、特に変数の変換や最適化問題においてその真価を発揮します。…
【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。
マルコフ連鎖をわかりやすく解説【MCMC法への応用】
マルコフ連鎖の基本原理（マルコフ性・推移確率行列）と定常分布についてわかりやすく解説。さらに、ベイズ統計学で重要なMCMC法（マルコフ連鎖モンテカルロ法）への応用として、MH法やギブスサンプリングとの関係性もPythonコード例と共に紹介します。
ベイズ推定をわかりやすく解説｜事後分布から推定量を導く方法
ベイズ推定の目的 ベイズの定理からしっかり解説するので、これからベイズ推定について知見を深めたい人や、MCMC法を使ってベイズ推定をしたい方など、さまざまな人におすすめです。 ベイズの定理 まず第一に ベイズ統計学…
