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Tokyo.R #43で発表しました

先日のTokyo.R #43で発表の機会をいただき、
Rで書かれたBayesian inferenceであるLaplacesDemonについて
紹介させてもらいました。



StanやJAGSなどに比べると収束まで時間がかかるものの、
Demonic Suggestion (通称悪魔の囁きシステム)という
収束しなかった場合にどうすればいいかを教えてくれるシステムが
搭載されていたり、ドキュメントが非常に充実している点がナイスです。

LaplacesDemon Tutorial
http://www.icesi.edu.co/CRAN/web/packages/LaplacesDemon/vignettes/LaplacesDemonTutorial.pdf

LaplacesDemon Examples
http://www.icesi.edu.co/CRAN/web/packages/LaplacesDemon/vignettes/Examples.pdf

MCMCアルゴリズム集(各アルゴリズムの詳細付き)
http://www.bayesian-inference.com/mcmc

収束こそ遅いものの、親切設計なので
軽い計算を回したり、Stanまでのつなぎなどで使っていけるかと思います。
また、いろんなMCMCアルゴリズムや統計手法が用意されているので、
これらを実際に動かしながら勉強するにはちょうど良いパッケージではないかと思います。

今後は並列計算の高速化(やり方が悪いのかもしれないが遅かった…)や、
C++への書き換えによる高速化に期待したいですね。
高速になれば普及率も上がってくるような気がします。

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