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こがねいろ•2ヶ月前

PyMCの環境構築エラー対応方法

PyMCの環境構築でエラーが出た。以下の方法で対応した。新しい conda 環境を作る conda create -n your-env-name -c conda-forge python=3.11 pymc既存環境にPyMCを導入するのは断念した。パッケージ {NumPyro} はpipを用いて pip install numpyroconda と pip を混在させない方がよい旨はよく目にするが，conda では Solving environment が完了しないため，やむなくpipで導入した。その他のパッケージはcondaから conda install -c conda-forge…

#Python#PyMC

関連ブログ

ドワンゴ教育サービス開発者ブログ•6ヶ月前

NumPyroによる項目反応理論と垂直尺度化の実装【実践編】

目次 目次 ZEN Studyにおける学力定量化の試みと狙い 項目反応理論とベイズ推定のおさらい NumPyroの概要 NumPyroによるIRTモデルの実装 環境構築 モデル定義と計算実行 人工データの生成 サンプラーの指定とサンプリングの実行 サンプリング結果の確認 事後サンプリングの可視化 ArviZの利用 トレースプロット 自己相関 フォレストプロット 事後予測モデルチェック ベイズ的 $p$ 値 垂直尺度化のためのモデル拡張 多群IRTモデルの実装 固定項目パラメタ法の実装 落ち穂拾い【MCMCの実用上の注意点】 おわりに We are hiring! ZEN Studyにおける学力…

#項目反応理論#データサイエンス#IRT#Python#numpyro
バイオとインフォと•3年前

Numpyroを使った常微分方程式のパラメータ推定 - Lotka-Volterra方程式

概要 Numpyroで微分方程式のパラメータ推定をやってみました。コードは前回のNumPuroデビュー記事のコードと同じrepositoryにあります。 github.com

#bioinformatics#data science#numpyro#ベイズ#機械学習
バイオとインフォと•3年前

NumPyroでMCMC - ロジスティックモデルを使った個体数増加のモデリング

概要 前から気になっていたNumpyroを試してみたので覚書。コードは以下のrepositoryにあります。 github.com

#bioinformatics#data science#numpyro#ベイズ#機械学習
俺のOneNote•3年前

Numpyroでベイズ統計モデリング～GLMM～

RとStanで始めるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門のNumpyro実装第７回。 実践Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ ＲとＳｔａｎではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 (ＫＳ情報科学専門書)作者:馬場真哉講談社Amazon 今回は一般可線形混合モデル（GLMM）にベイズ推定を利用した、いわゆる階層ベイズモデルです。 準備 import jax.numpy as jnp import numpy as np import jax.random as random import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt im…

#Python#ベイズモデリング#numpyro
俺のOneNote•4年前

Numpyroでベイズ統計モデリング～ロジスティック回帰モデル～

RとStanで始めるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門のNumpyro実装第６回。 実践Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ ＲとＳｔａｎではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 (ＫＳ情報科学専門書)作者:馬場真哉講談社Amazon 今回はロジスティック回帰モデルをやっていきます。 準備 import jax.numpy as jnp import numpy as np import jax.random as random import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sn…

#Python#ベイズ
俺のOneNote•4年前

Numpyroでベイズ統計モデリング～ポアソン回帰モデル～

RとStanで始めるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門のNumpyro実装第５回。 実践Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ ＲとＳｔａｎではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 (ＫＳ情報科学専門書)作者:馬場真哉講談社Amazon 今回はポアソン回帰モデルです。 リンク関数に対数関数、分布にポアソン分布を利用します。 ポアソン分布は、ある期間に平均 $\lambda$ 回起こる事象が、$X$ 回起こる確率の分布です。 パラメータは $\lambda$ の一つのみで、正の値しかとらないことが特徴です。 準備 import jax.numpy as jnp import nump…

#Python#numpyro#ベイズ
俺のOneNote•4年前

Numpyroでベイズ統計モデリング～正規線形モデル～

RとStanで始めるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門のNumpyro実装第４回。 実践Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ ＲとＳｔａｎではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 (ＫＳ情報科学専門書)作者:馬場真哉講談社Amazon 今回は正規線形モデルです。 正規線形モデルは、リンク関数に恒等関数を、確率分布に正規分布を指定したモデルです。 これまで実装したモデルはすべて正規線形モデルになりますね。 くわしくは上記Rstan本や緑本、以下参照。 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)作者:久保 拓弥岩波書店A…

#numpyro#ベイズ
俺のOneNote•4年前

Numpyroでベイズ統計モデリング～分散分析モデル～

RとStanで始めるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門のNumpyro実装第３回。 実践Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ ＲとＳｔａｎではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 (ＫＳ情報科学専門書)作者:馬場真哉講談社Amazon 本日は第３部第６章のダミー変数と分散分析モデルです。 データ準備 # インポート import jax.numpy as jnp import numpy as np import jax.random as random import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seab…

#numpyro#ベイズ