質問編集履歴
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ベイズ推論における1次元ガウス分布の精度が未知の時のパラメータの分布と予測分布の出力方法が分かりません。
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また、多次元ガウスの場合の2つの分布の出力方法もどのように応用するか教えていただきたいです。
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```ベイズ推論における1次元ガウス分布の精度が未知の時のパラメータの分布と予測分布の出力方法が分かりません。
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+
また、多次元ガウスの場合の2つの分布の出力方法もどのように応用するか教えていただきたいです。
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x = allsubj_eyedata(:,1);
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@@ -1,20 +1,96 @@
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```ここに言語を入力
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+
x = allsubj_eyedata(:,1);
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+
x = rmmissing(x);
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+
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+
mu = mean(x);
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+
%視点のX軸とY軸の2次元データを使う
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+
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+
N=length(x);
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+
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+
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+
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disp(N)
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+
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+
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+
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+
%prior hyper-parameters
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+
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a = 1;
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+
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b = 1;
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+
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+
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+
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+
%poster hyper-parameters
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+
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+
a_hat = N/2 + a;
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+
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+
b_hat = sum((x-mu).^2)/2 + b;
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+
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+
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+
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+
%pposterior distribution of lambda
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+
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+
%gampdfのbの定義とtextのbの定義が違うので1/b_hatに修正する必要有
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+
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+
x_axis = 0:0.01:15;
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+
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+
y_axis = gampdf(x_axis,a_hat,1/b_hat);
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+
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+
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+
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+
% plot distribution of x
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+
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+
figure
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+
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+
plot(x_axis,y_axis)
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+
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+
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+
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+
%predictive distribution
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+
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+
lambda = a_hat/b_hat;
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+
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+
nu = 2*a_hat;
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+
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+
x_axis = -10:0.01:10;
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+
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+
I =length(x_axis);
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+
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+
y_axis = zeros(1,I);
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+
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+
for i =1:I
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+
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+
y_axis(1,i) = student_t_dist(x_axis(1,i),mu,lambda,nu);
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+
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-
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+
end
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+
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+
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+
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+
figure
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+
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+
plot(plot(x_axis,y_axis))
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+
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+
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+
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+
function [y] = student_t_dist(x,mu,lambda,nu)
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+
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+
%y = gamma((nu+1)/2)/gamma(nu/2)*(lambda?(pi*nu))^(1/2)*(1+lambda/nu*(x-mu)^2)^(-(nu+1)/2);
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+
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+
G = (nu/(2*exp(1)*(nu+1)))^(1/2)*((nu+1)/nu)^(nu/2)*(nu+1)^(1/2);
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+
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+
y = G*(lambda/(pi*nu))
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+
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87
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+
end
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```
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-
```###
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+
```### 1次元ガウス分布の確率分布、予測分布は出せたのですが多次元ガウス分布に応用できません。
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-
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-
ここに質問の内容を詳しく書いてください。
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-
（例）PHP(CakePHP)で●●なシステムを作っています。
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-
■■な機能を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。
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94
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95
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20
96
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@@ -24,34 +100,16 @@
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100
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```
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-
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+
関数または変数 'student_t_dist' が未定義です。
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```
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-
###
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+
###
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110
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+
該当するコマンド
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113
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+
``` MATLAB
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-
```ここに言語名を入力
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ソースコード
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41
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```
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-
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-
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44
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-
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45
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### 試したこと
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46
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-
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47
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-
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48
|
-
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49
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-
ここに問題に対して試したことを記載してください。
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50
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-
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51
|
-
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52
|
-
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53
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-
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115
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+
y_axis(1,i) = student_t_dist(x_axis(1,i),mu,lambda,nu);
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-
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55
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-
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56
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-
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57
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ここにより詳細な情報を記載してください。
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