変曲点のある回帰分析

マルコフ連鎖モンテカルロ法 (統計ライブラリー)」の事例を勉強がてら練習してみた。
興味があったのは5.8節の変曲点のある回帰分析。途中で回帰線が折れ曲がったらどうなるの、っていうことですね。
ご存じの通り、私の体重はある日を境に落ちなくなっているので、この分析法で「いつから落ちなくなったのか」を推定してみた。もちろんMCMCです。
結果は次の通り。

alphaと書いてあるのは切片みたいなもんです。正確には、体重が落ちなくなったXデーのポイント。Xデーは最後のx.changeにあるとおり、ほぼ93日目だとわかります。つまり、93日目に72.25kgだったのを境として、それまでは日に719g落ちていたのが、それ以後日に141gしか落ちなくなった、ということです。しっかり推定されると悲しいな(笑)

ところで、MCMCの精度等々から考えると、実はこのシミュレーションは十分収束してないのです。500万回もやったのにな(笑)ちなみに、500万回の計算に728秒=12分ちょっと。まぁ耐えられるかな。

この本に載っている事例をちょくちょく実行してみるのだが、数値がピッタリ一緒になることは、まぁない。シミュレーションだしね。ということは、だいたいのところがあっていればいいや、収束指標もOKだし、という考え方になっていくのかな。それとも、全てにおいてサンプル数の少なさの問題だろうか。テキストに載っているのは、少ないものであればN=20ぐらいのデータなので、そこまでの精度を求めるのは無理なのかもしれない。ちなみに私の体重データは158サンプルあります。

興味がある人は、私の体重データも公開するので、お試しください。コードは朝倉書店からDLしてね。よい子のみんなは、本も買おうね。

データ

ソースコード(model.txt)の一部は次のように変えましょう。

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