t検定に取って代わるベイズ推定:BESTパッケージ
今更だけど,BESTっていうパッケージなんだって。
Bayesian Estimation Supersedes the T-testということでBESTパッケージ。うむうむ。
https://cran.r-project.org/web/packages/BEST/vignettes/BEST.pdf
CRAN - Package BEST
なるほどね。
基本はまずJAGSでMCMCするってことらしい。Rに通訳さんパッケージがいるのね。
なのでJAGSをインストールしないと使えない。
JAGS: Just Another Gibbs Sampler - Browse /JAGS/4.x at SourceForge.net
まあ,要は2つのベクトルの母平均差や差得点の母標準偏差や効果量などの分布を求めたいってことね。
結局,例えば「標準化平均差のベイズ信用区間(credible interval)」を実務的に得るだけだったら,一番手っ取り早い。
事前分布はデフォルトの場合, Kruschke (2013) に従うとのこと。(まあそこが気になるのだけど,もちろんいろいろ指定できる)
- Kruschke, J K. 2013. Bayesian estimation supersedes the t test. Journal of Experimental Psychology: General 142(2):573-603. doi: 10.1037/a0029146
超基本はこんな感じね。
欲しいのはsummaryに出るし。
#データの作成 a<-rnorm(100,1,1) b<-rnorm(100,0,1) #JAGSでmcmc chains<-BESTmcmc(a,b) #サマリー summary(chains) #指定したパラメタの分布 plot(chains,"mu") plot(chains,"sd") plot(chains,"effect") plot(chains,"nu") #パラメタ間の散布図行列も pairs(chains)
図とかも結構気が利いてる。
このHDIって味噌なんだけど,またこんど。