なんとかできた。ある一つのブレークスルーの後で、あっさりできた。 eta のサンプリングが難しいなあ。数が多いことも一因である。

また取り組みを始めました。週末プログラマーが目標です。

一人で解析をしていて、QC をする（してくれる）相手がいない。自分で工夫するしかない。少し時間を置いてから見直すのもよい方法だ。少し時間を置いてから間違いが見つかると大惨事だけどね。

こんな本を買ってみた。じっくり読んでみようと思う。やさしいMCMC入門: 有限マルコフ連鎖とアルゴリズム作者:H¨aggstr¨om,Olle発売日: 2017/05/09メディア: 単行本

自分のいい加減さがあらわになって実に恥ずかしい。情けない。 「こんなもんでいいだろう」という適当な態度は猛省すべきです。 後で苦しむだけだ（というか、まさに今）。

昨日の今日でなんですが、断念しました。 CPU パワーの問題ではなく、sample 発生のために必要となる「解析用データセット」が巨大になってしまう。例えば、 回シミュレーションしようとするならば、元のデータセットをその回数分積み重ねる必要がある。実際…

遊びのようなものだけれども、少しずつ始めることにした。 CPU パワーが必要だなあ。AWS は今混んでる。

見えないものをさぐる―それがベイズ: ツールによる実践ベイズ統計作者:藤田一弥発売日: 2015/11/28メディア: 単行本（ソフトカバー）結構おもしろい。 TDM での（経験）ベイズの例がいきなり出てきて驚いた。「医薬品の薬物動態試験について」の通知 (H13.6)…

集中して取り組んでいるとあっという間に時間が過ぎる。いくらでもきれいなグラフ（大袈裟）が作れてしまう。 アウトプットは大事なのだ、と言い訳しながら作業していた。棒グラフを負の方向に作成して、経時推移のグラフを組み合わせる、というのが今日最大…

ROC AUC の信頼区間 (SE) と言ってもいい。 Bootstrap で計算するのが一番手軽なのだろう。 とは言っても、曲線を 1000 本用意して、それを用いて単純に区間を求める、というわけにはいかないのだ。Bootstrap sample から推定した個々の ROC 曲線の x の値が…

MCMC がまだ使えないので、SIR を使ってみた。SIR は初めて使ったのですが、あっさり計算できました。 個体間変動パラメータの事前分布はシンプルだから計算しやすいです。実に簡単にプログラムできた。元のサンプル数を 4000 個、resample を (≧20 がいいと…

link.springer.comFull Bayes 計算（のシミュレーション）の際にはこの方法を reference とおくのがやりやすいのかなあ。↓ ではそう扱っていた。https://ascpt.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/psp4.12492