Stan

Twitter で行った4択アンケートの結果を本気で分析する(打ち切りと丸めによって生成されたヒストグラムのモデリング)

経緯 実家のお風呂の温度が一人暮らしと比べて3℃も高いので長湯できない— しょラー (@shora_kujira16) 2021年12月28日 お風呂の温度— しょラー (@shora_kujira16) 2021年12月28日 事前の想像では最頻値は 40 or 41 になるのではないかと考えていたため Twitt…

StanでAizu Online Judgeの難易度・習熟度を推定したい(3:IRTモデルによる習熟度推定)

シリーズ一覧 kujira16.hateblo.jp kujira16.hateblo.jp はじめに 前回までの記事を公開したところ,Twitterで「問題に取り組んだときの正答確率の部分を項目応答理論でモデリングしないのはなぜか」というコメントをいただきました。 …すいません,項目応答…

StanでAizu Online Judgeの難易度・習熟度を推定したい(2:人工データによる実験)

シリーズ一覧 kujira16.hateblo.jp kujira16.hateblo.jp 目的 あるユーザがある問題に正答したというデータは得られますが,正答していない問題は,取り組んだけれども実力不足で解けなかったのか,そもそも取り組んでいないのかを区別することができません…

StanでAizu Online Judgeの難易度・習熟度を推定したい(1:モデル式)

シリーズ一覧 kujira16.hateblo.jp kujira16.hateblo.jp はじめに Aizu Online Judge (AOJ) という競技プログラミングの練習サイトがあります。 AIZU ONLINE JUDGE: Programming Challenge 解けるか解けないかくらいのちょうど良い難易度の問題に取り組むこ…

Stanの実行時間がchainごとに違う理由

warm-upよりもsamplingのほうが早く終わるのもよく分からない— しょラー (@shora_kujira16) 2017年4月15日 leapfrog法のステップ数LはPyStanでは fit.get_sampler_params()[i]['n_leapfrog__']) で取れるようです— しょラー (@shora_kujira16) 2017年4月17日