ベイズ統計学の基礎と官能評価

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近年、統計分析法としてベイズ分析法が注目されているが、感覚データの分析法では未だ教科書の説明は最尤法にとどまっており、ベイズ分析法の説明は見られない。感覚データのベイズ分析が広く知られるように努めたい。

  1. ベイズ分析の考え方と方法
    1. パラメータとデータの同時分布
    2. MCMCサンプリング、
    3. ベイズ分析ソフトStan
  2. ベイズ分析例
    1. 回帰分析
      • 単回帰
      • 重回帰
      • 変数の中心化
      • 標準化変数
    2. 匂いの順応曲線
      • 一般化回帰分析
      • リンク関数
    3. 温度と甘味度
      1. ダミー変数
    4. 製品の選択頻度 (チョコレートの選択頻度の分析)
      • 階層モデル
      • ハイパーパラメータ
      • エントロピー
    5. 信号検出理論
      1. 複数の条件でのデータのベイズ分析
  3. 感覚の弁別データのベイズ分析
    1. Psychometric function
    2. 恒常法/上下法 (階段法)
  4. 感覚の尺度のベイズ法による構成
    1. 対数尺度、べき尺度
    2. 順序カテゴリ評定尺度
      • フェヒナーの法則とエックマンの法則

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