JAGSで2群の差の推定

投稿日:2016年9月6日 更新日:

きょうごく
本記事ではJAGSで2群の差の推定を行ったので、備忘録を残しておきます
JAGSで相関分析

きょうごく本記事では独習のためにJAGSで相関分析したので、備忘録を残します JAGSで相関分析 参考にしたサイトは以下です。 http://www.sumsar.net/blog/2014/03/b ...

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JAGSで2群の差の推定

参考にしたサイトは以下です。

手順

例によって、コードは間違っていたらご助言ください^^;。

このモデルはtTest1.txtと名づけて保存します。

差の推定はgenerated quantitiesで表し、また効果量も推定できるようにしています。

このモデルは欠損値があってもなくても、同じように使えました。

Stanの場合、欠損値ありなしで以下のようにモデルが変わります。

あっ、上記のJAGSコードは一様分布ですけど、下記のStanコードはコーシー分布ですw。

JAGSなら欠損値があっても同じモデルでそのまま扱えるので良いですね。

秋期は、大学院修士課程の講義でベイズ統計モデリングを教えるのですが、欠損値の扱いやすさを考えると、StanよりもJAGSのほうがよいかもなぁと思いはじめました。

1.欠損値なしデータの場合

まずシミュレーションデータを作成し、普通にt検定です。

結果はxとyに有意差ありで、95%信頼区間も0をまたいでいません。
次にJAGSで差を推定し、ggmcmcでプロットの確認です。
結論を先にいっておくと、Rhatは収束を示し、差に関してはJAGSのモデルでも同様の結果であり、加えて効果量が確認できます。

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2.欠損値ありデータの場合

続いて、欠損値ありデータの例も示しておきます。
まずシミュレーションデータの生成です。
基本的な設定は上記と同じで、x1で10、y1で7の欠損値をつくっています。

結果は先と同じで、xとyに有意差ありで95%信頼区間も0をまたいでいません。

次にJAGSで差を推定します。
plotは割愛します。
使用するJAGSコードは、上記のtTest1.txtです。

欠損値なしデータの場合とほとんど同じ結果になりました(めでたしめでたし。

まとめ:JAGSで2群の差の推定

本記事ではJAGSで2群の差の推定を行ったので、備忘録を残しました。

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