【0日目】100日後にベイズ統計ができるようになるゆーみん
はじめまして！
とある大学院で博士課程をやってるゆーみんです。
「ゆーみんって自分でいってるw！きっしょ！」って思った方、明日死にます。
本ブログは「100日後にベイズ統計ができる（予定）」過程を連載していきます。
なぜ、わたしがベイズ統計をできるようになりたいのか？
それはこれからの研究に必要だからですね......とても切羽詰ってます。やばい。
しかし、いつまでたってもなかなか勉強が進まない......そうだ！ブログでもやったらお尻に火がつくのでは！というのがこのブログの動機です。背水の陣です。
初心者がベイズ統計ができるまで、どのくらいの労力を要するのだろうか？
ズブの素人がある程度できるようになるまでの過程をお伝えしていけたらな、と思っております。
さて、現段階での私のスペックはこうなっております↓
・Rでt検定、分散分析など至極簡単な分析ができる
・Visual Basic 6 で実験機器を制御できる（Visual Basic 6はWindows XP でしか動かないプログラミング言語界のアンモナイトです）
・数ヶ月前に『行動データの計算論モデリング』を通読。しかしすでに忘れかけている......ポンコツ！
・『社会科学のためのベイズ統計モデリング』を勉強会で読みました。難易度は高いと思います（）理解したとは言えないのが正直なところです（涙目）しかし、実戦と理論を繋ぐ超良書であると思われます！
こんな感じですかね......
ごく普通のスキルですね。院生としてはイマイチと言わざるを得ないレベルでございます。
特筆すべき点は、周囲に恵まれていることでしょうか！
周囲にはベイズつーよつよ人がたくさんいて、快く質問に答えてくださる環境です（できる人って親切な人が多い、神かな？）。環境はいいんだ。環境は。
究極的には自分で考えたモデルを自由自在にかけるようになりたい！ですが、
100日後の目標は
「先行研究の強化学習モデルをシミュレーションでデータ生成して、それに対しフィッティングをかける。」
とします！
小目標は
・ベイズで線形回帰がかけるようになる
・ベイズでロジスティック回帰ができる
・事後分布を可視化する
・事後予測分布を計算する
・階層モデル (混合効果モデルを書く)
・ベイズ推論を定義する (渡辺ベイズ1章の内容)
・WAICを計算してみる
・WBIC、自由エネルギー、ベイズファクターを計算してみる
・Q-learningモデルを書いてみる
・モデルベースド強化学習をかいてみる
です！小目標はのちに足す可能性が高いです。
まず、最初になにをするかですが、
↓メインはこれを写経していきます。
通称「アヒル本」ですね！
これをひたすら写経していきます。
具体的には、Stan入門編の4章から進めていきます。
なお、統計モデリングとベイズ統計の理論的な説明がされている1〜3章はすでに読了しております。
あとは、同時並行で片平本も読み直していきます。
この2冊は、ベイズつーよつよ人の誰に聞いても「最＆高」と評価されています。
ほんの数年前は、このようなわかりやすい入門書がなく回り道をした等という苦労をよく聞きます。母国語で良書を読めるいまの環境に感謝です。屍の上に我々は立っているのだ。
最初はこの2冊を進めていきます！
あとルールですが、
・基本的に毎日する。
・のっぴきならない用事がある日はお休みし、100日にカウントしない
こととします！！！
ではでは、明日からベイズ統計ができるまでの100日をスタートいたします。
がんばるんば！
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