脳の大統一理論として提案されているらしい。実測データでの実証はどのようになされているのだろうか。 私の大昔からの夢をこの方面で実現することはできるのだろうか。残り長くもない人生をかける価値はあるだろうか。 「トンデモ」理論でない保証はあるの…

MATLAB の組み込み関数 mhsample jp.mathworks.com を使ってみた。目標分布や提案分布の引数を一つしかとれないのが制限きついなあ。データとか、提案分布のパラメータを global で渡すしかないのだろうか。かっこ悪いね。 尤度や提案分布の関数をどうせ自分…

Python の勘を取り戻した。 MCMC を自分で書けるようになった。 MH HMC. HMC は微分が必要になる。数値微分しかできない（自分のスキルでは）。変量効果が入るとそのパラメータ毎に数値微分が必要になるため、計算時間がおそろしくかかる。事実上、非実用的…

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。

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

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)…

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…

今日はまず、頭の助走のためにこれを読んだ。Pythonによる ベイズ統計学入門 (実践Pythonライブラリー)作者:中妻 照雄発売日: 2019/04/15メディア: 単行本（ソフトカバー）

もう一度腰を据えて、Python を生で使って MCMC を計算するコードを書いてみようかと。 GPU を使えば速くなってくれないかなあ。 CuPy ライブラリを使えばいいみたい。 preferred.jpqiita.com

機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書)作者:須山 敦志発売日: 2017/10/21メディア: 単行本（ソフトカバー）ざっと読了。機械学習、というよりは（統計）モデルを使った Bayes 推定の簡単な解説本といった位置づけ…

いや、「なんちゃって」のベイズに関連することなのですが、MAP 推定値や、その正規近似による誤差評価では問題があるという論文。MCMC や DA を使いましょう、と。 大がかりになってしまうなあ。通常の「なんちゃって」ベイズでそこまでの計算はやってられ…

思い出すだけですが。どういうツールでやろうかなあ。まずはデータを作らないと。 教科書も読み直さねば。と、わくわくしてきた。

なぜこんな程度のモデルでエラーが出るのか。 切片と誤差分散のみのモデル、つまり、平均を計算するだけのモデルでまずは始めようと思ったのに、それさえ動かない。何だ、このエラーは？ 初期値がよくないのかなあ。

非線形常微分方程式をときながら 非線形混合効果モデルで 個体ごとにモデルも異なる となるととても難しい。出来合いのツールがそのままでは使えない。 自分で sampler を書けばいいのだけれども、prior を書くのが面倒だ。

いや、タイトルに偽りありで、使ってみただけであり、まだ、成功していません。 配列がうまく渡せないようだ。サイズが違うというエラーが出る。PyMC3 の中から odeint を呼ぶとエラーが出る。 odeint 自体はちゃんと動く。 PyMC3 から解析解の PRED 関数を…

超簡単な PPK model を PyMC3 で計算してみた。線形の点滴モデル。モデル式は closed form である。ただし、「外」に出した。次の課題はモデル式を ODE で表現すること。ついでに、なんちゃって Bayes を（ちゃんとした）Bayes で計算した。VCM の点滴、、、…

やっぱり機械学習だよなあ。PMx に機械学習をどうからめるか、だ。AI とか deep learning はまだその先だと思う。まずは機械学習である。 MCMC もいい加減、取り上げる頃合いだと思う。モデル選択をどうするか、はみんなで真剣に考える必要がある。

さわり始めてみた。 外部で関数を定義したいなあ。いや、する必要がある。PK, PK/PD のモデル式は外部でないと定義しきれないと思う。しかし、うかつに書くと、C でコンパイルされなくなる。つまり、PyMC3 の枠の中出関数を定義する必要があるはずだ。 その…

Rejection sampling ってこんなに効率悪かったかなあ。正規 + 正規の簡単なモデルなんだけどなあ。非線形だけれどもさ。これを、Metropolis-Hastings や HMC なんかの MCMC にしても、収束は遅いのかもしれない。チューニングしなさいってことです。それを半…

尤度関数は自分で定義するし、事前分布も自分で仮定する。 それぞれからのサンプルを乱数で得ることも可能（簡単）だ。一方で、事後分布は、尤度関数と事前分布の積に比例することまでは簡単にわかる。計算もできる。しかしその比例係数の計算が簡単ではない…