見出し画像

第12章「顔は口ほどではないが嘘を言う」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で

ネイピア DS

この記事は、テキスト「たのしいベイズモデリング」の第12章「顔は口ほどではないが嘘を言う」のベイズモデルを用いて、PyMC Ver.5で「実験的」に実装する様子を描いた統計ドキュメンタリーです。

のはずでしたが・・・

今回はPyMCによるモデリングを棄権しました。
興味をそそるテーマなのですが、如何せん、私のスキルでは、テキストのモデル数式＋データ項目＋Rコード＋brmsコード＋TreeBUGSコード＋Stanコードを読み解けませんでした。
モデル数式とコードとデータを繋げることができなかったのです。

残念ですが、第12章のPyMC化は当分の間、諦めます。

悲しそうにブランコに乗る男の子のイラスト：「いらすとや」さんより

テキストの紹介、引用表記、シリーズまえがき、PyMC等のバージョン情報は、このリンクの記事をご参照ください。

テキストで使用するデータは、R・Stan等のサンプルスクリプトとともに、出版社サイトからダウンロードして取得できます。


サマリー

テキストの概要

執筆者　　　：　難波修史 先生
モデル難易度：　★★★★★　（解読不能）

自己評価

評点

$$
\begin{array}{c:c:c}
実装精度 & ・・・・・& 棄権 \\
結果再現度 & ・・・・・& 棄権 \\
楽しさ & ・・・・・& 棄権 \\
\end{array}
$$

ぴょこの評価スタンプ「メッセージ」：「いらすとや」さんより

評価ポイント

  • 棄権したので評価不能です。

  • PyMCモデルを紹介することができず、先生、申し訳ありません。。。

工夫・喜び・反省

  • 第12章の２つのモデルのうち、１つ目のSDT（信号検出理論）は第16章で適用されています。
    第16章を紐解いたら第12章のモデリングができるかもしれない、と 取らぬ狸の皮算用 期待してみましたが、無理でした（泣）

モデルの概要

PyMCモデリングができなかったので、テキストのモデルの紹介を省略いたします。
ぜひテキストをご覧になって、２つのモデルを楽しんでくださいね。

PyMC実装

I can't enjoy PyMC & Python …

以上で第12章は終了です。

おわりに

対処できないモデル

テキストのモデルのうち、私の能力不足でPyMCモデル文を書けなかったのは、第12章に加えて、もう１つありました。でした。
残念ですが仕方ありません。

改めて、他の章について、なぜPyMCっぽいモデル文（適否はさておき）を書けたのか、を振り返ってみました。
テキスト及びソースコード（Rスクリプト・stanスクリプト）の環境が整っていたのだと、再認識しました。

  • テキストのモデル数式とStanの式がほぼ一致
    →処理のイメージがつかめる

  • テキストのモデル数式の記号とソースコードの変数名がだいたい一致
    →データの流れがつかめる

  • ソースコードの日本語コメントが処理とデータの概要を的確に記述
    →RやStanの文法に精通していなくても処理内容をつかめる
    　（逆に言うとR・Stan以外のプログラミング言語の解読は困難）

複雑なプレゼンのスライドのイラスト：「いらすとや」さんより

記事のアップデート

2023年12月20日にこの章のアップデート記事を投稿しました。
新記事では遂にPyMC5モデリングを達成しました！
ぜひ新記事もお読み下さい。

シリーズの記事

次の記事

前の記事

目次

ブログの紹介

note で４つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！

１．のんびり統計
統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。

２．RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で
書籍「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の時系列分析トピックを PythonとPyMC Ver.5で取り組みます。
豊富なテーマ（お題）を実践することによって、PythonとPyMCの基礎体力づくりにつながる、そう信じています。
日々、Web検索に勤しみ、時系列モデルの理解、Pythonパッケージの把握、R・Stanコードの翻訳に励んでいます！
このシリーズがPython時系列分析の入門者の参考になれば幸いです🍀

３．Python機械学習プログラミング実践記
書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learn と PyTorch の教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。

４．データサイエンスっぽいことを綴る
統計、データ分析、AI、機械学習、Python のコラムを不定期に綴っています。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。
ベイズ書籍の実践記録も掲載中です。

最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。

いいなと思ったら応援しよう！